Découvrez comment choisir le test statistique adapté à vos recherches grâce à un guide clair et pratique sur l’analyse des données. Cet article passe en revue les principales méthodes — des tests t et des analyses de variance (ANOVA) à la corrélation et à la régression — afin de vous aider à associer votre protocole expérimental à l’approche statistique appropriée. Vous pourrez ainsi transformer en toute confiance vos données brutes en informations pertinentes et fiables.
Table of Contents
La conduite d’une recherche repose sur une série d’étapes. La planification de l’expérience, la constitution des groupes de participants, la mise en place de l’étude et la collecte des données sont toutes des étapes essentielles pour mener une recherche scientifiquement valable. L’analyse des données constitue l’une des étapes les plus complexes du processus de recherche ; en effet, il faut du temps et de la patience pour déterminer quel test statistique est le plus approprié pour évaluer vos données.
Pour vous aider dans ce processus, nous mettons à votre disposition toute une gamme de ressources, allant de notre guide de conception d’expériences (disponible ci-dessous) à des conseils sur les outils d’analyse statistique, en passant par plusieurs outils d’analyse intégrés à notre logiciel. En complément, nous avons également élaboré le tableau ci-dessous afin de vous aider à réaliser le test statistique dont vous avez besoin pour évaluer au mieux les résultats de votre expérience.
Le graphique ci-dessous offre un guide rapide pour choisir la méthode la plus appropriée parmi les tests statistiques courants :
Grâce à cet organigramme qui vous aidera à choisir le test statistique approprié, vous devriez pouvoir aborder en toute confiance la dernière étape de votre expérience.
Différents tests statistiques :
Variable indépendante discrète
Une variable discrète est une variable dont la valeur s’obtient par comptage
- Exemples : Combien de clients y a-t-il dans votre magasin ? Combien d'étudiants y a-t-il dans le laboratoire ?
Test Z
Le test Z permet de vérifier la moyenne d’une distribution.
- Questions à se poser : Si vous avez plus de deux groupes ou conditions > Comparez-vous directement un échantillon à une population ? Connaissez-vous l'écart-type de la population ?
Test t pour un échantillon
Le test t pour un échantillon est un test paramétrique qui permet uniquement de comparer la moyenne d’un seul échantillon à une constante donnée.
- Questions à se poser : Si vous avez plus de deux groupes ou conditions > Comparez-vous directement un échantillon à une population ? Vous ne connaissez PAS l'écart de la population
Tests t pour échantillons indépendants
Test t pour échantillons indépendants (pour comparer les moyennes de deux groupes)
- Questions à se poser : Si vous avez plus de deux groupes ou conditions, > Ne comparez-vous PAS directement un échantillon à une population ? Vos conditions expérimentales/échantillons sont indépendants
Tests t répétés (tests t appariés)
Le test t répété, également appelé test t sur échantillons appariés ou test t sur échantillons dépendants, est une méthode statistique utilisée pour déterminer si la différence moyenne entre deux séries d’observations est nulle.
- Questions à se poser : Si vous avez plus de deux groupes ou conditions, ne comparez-vous PAS directement un échantillon à une population ? Vos conditions expérimentales/échantillons ne sont PAS indépendants.
ANOVA à mesures répétées
L’ANOVA à mesures répétées est l’équivalent de l’ANOVA à un facteur, mais s’applique à des groupes apparentés et non indépendants ; elle constitue une extension du test t pour échantillons appariés.
- Questions à se poser : Vous avez moins de deux groupes/conditions, vos conditions expérimentales et vos échantillons ne sont PAS indépendants
ANOVA à modèles mixtes
Une ANOVA de modèle mixte combine une ANOVA entre unités et une ANOVA au sein des unités. Elle nécessite au moins deux variables indépendantes catégorielles
To see how these concepts are applied in practice, explore our Talk to a Research Expert page.
ANOVA à un facteur
L’analyse de variance à un facteur (ANOVA) sert à déterminer s’il existe des différences statistiquement significatives entre les moyennes de deux ou plusieurs groupes indépendants (sans lien entre eux)
- Questions à se poser : Vous avez moins de deux groupes/conditions, vos conditions expérimentales et vos échantillons sont indépendants, vous avez une variable dépendante
ANOVA multivariée (MANOVA)
L’analyse de variance multivariée (MANOVA) est une méthode permettant de comparer les moyennes d’échantillons multivariés. En tant que méthode multivariée, elle est utilisée lorsqu’il existe au moins deux variables dépendantes
ANOVA factorielle
Une ANOVA factorielle est un test d’analyse de variance comportant plusieurs variables indépendantes, ou « facteurs ». Elle peut également faire référence à plusieurs niveaux d’une variable indépendante.
Une fois que vous maîtrisez ces puissantes techniques d’analyse, l’étape suivante consiste à les mettre efficacement en pratique. Pour vraiment mettre vos données en valeur et obtenir des informations précises et exploitables, consultez notre guide intitulé « Les 7 outils statistiques indispensables pour mettre vos données en valeur ».
Variable indépendante continue
Une variable continue est une variable dont la valeur est obtenue par mesure
- Exemples : le poids des participants, le temps nécessaire pour accomplir une tâche, la distance à parcourir à pied jusqu'à une destination donnée
Coefficient de corrélation de Pearson
Le coefficient de corrélation de Pearson (r) permet de mesurer la force du lien entre deux variables.
Corrélation de Spearman
La corrélation de Spearman est une mesure non paramétrique de la corrélation des rangs (dépendance statistique entre les rangs de deux variables). Elle permet d’évaluer dans quelle mesure la relation entre deux variables peut être décrite à l’aide d’une fonction monotone.
Régression simple
L’analyse de régression simple est un ensemble de procédures statistiques permettant d’estimer les relations entre une variable dépendante (souvent appelée « variable de résultat ») et une ou plusieurs variables indépendantes (souvent appelées « prédicteurs », « covariables » ou « caractéristiques »).
Régression multiple
Dans la régression linéaire multiple, on trouve plusieurs variables indépendantes ou fonctions de variables indépendantes.
Régression multivariée
La régression multivariée est une technique qui permet d’estimer un modèle de régression unique comportant plusieurs variables de réponse. Lorsqu’un modèle de régression multivariée comporte plusieurs variables prédictives, on parle alors de régression multiple multivariée.
Kappa est un
La statistique kappa de Cohen mesure la fiabilité inter-évaluateurs (parfois appelée concordance inter-observateurs). On parle de fiabilité inter-évaluateurs, ou de précision, lorsque les évaluateurs (ou collecteurs) attribuent la même note à un même élément de données.
Pour en savoir plus sur la manière de mener à bien un excellent projet de recherche, du début à la fin, téléchargez notre guide gratuit ci-dessous.