Calculateur du test t apparié
Effectuez un test t apparié (dépendant) sur des mesures avant-et-après pour voir si leur différence moyenne est statistiquement significative.
Tail
p-value = 0,0002 · df = 7
- 1
Mean difference (d̄)
(sum of 8 differences) ÷ 8 = 4,625Each difference dᵢ = before − after. - 2
Std dev of differences (s_d)
√(Σ(dᵢ − d̄)² ÷ (8 − 1)) = 1,8468 - 3
Standard error (SE)
s_d ÷ √n = 1,8468 ÷ √8 = 0,6529 - 4
t statistic
d̄ ÷ SE = 4,625 ÷ 0,6529 = 7,083
Comment fonctionne cette calculatrice ?
Un test t apparié compare deux mesures liées (comme avant et après) en analysant leurs différences. Il calcule t = d̄ / (s_d / √n) avec df = n − 1, où d̄ est la différence moyenne. La valeur p obtenue indique si le changement moyen est statistiquement significatif plutôt que du bruit aléatoire.
Formule
How this is calculated
Saisissez deux listes de même longueur : les valeurs « avant » (xᵢ) et les valeurs « après » (yᵢ). Chaque paire appartient au même sujet ou à la même unité appariée, ce qui rend le test « apparié ». Le calculateur forme les différences appariées dᵢ = xᵢ − yᵢ pour les n paires, puis calcule la différence moyenne d̄ = Σdᵢ / n et l'écart-type d'échantillon des différences s_d = √(Σ(dᵢ − d̄)² / (n − 1)).
La statistique de test est t = d̄ / (s_d / √n), qui suit une loi de Student à df = n − 1 degrés de liberté sous l'hypothèse nulle que la vraie différence moyenne est nulle. La valeur p est obtenue à partir de la fonction de répartition de Student : un test bilatéral rapporte 2·P(T > |t|), tandis que les tests unilatéraux rapportent la probabilité de queue unique pertinente. Le sélecteur de queue bascule entre tester une différence quelconque (≠), une augmentation ou une diminution.
Hypothèses : les différences sont approximativement normalement distribuées et les paires sont indépendantes les unes des autres. Les valeurs sont sans unité pour le calculateur, gardez donc les deux listes dans les mêmes unités de mesure. Cas limites : les deux listes doivent avoir une longueur égale et au moins 2 paires, et si toutes les différences sont identiques (s_d = 0), la statistique est indéfinie et aucun résultat n'est affiché.
Questions fréquentes
Utilisez un test t apparié lorsque chaque observation d'un groupe est naturellement liée à une observation précise de l'autre, comme la même personne mesurée avant et après un traitement. L'appariement supprime la variabilité entre sujets, rendant le test plus puissant qu'un test t à échantillons indépendants.
C'est la probabilité d'observer une différence moyenne au moins aussi extrême que la vôtre si la vraie différence moyenne était nulle. Une petite valeur p (souvent inférieure à 0,05) suggère que le changement avant-après est peu susceptible d'être dû au seul hasard.
Chaque valeur de la liste « avant » est soustraite de son partenaire dans la liste « après » pour former une différence par paire. Des longueurs inégales signifient que certaines mesures n'ont pas de partenaire, donc la différence appariée ne peut pas être définie.
Aussi appelé
TG we-Calculate Editorial Team. (2026). Calculateur du test t apparié [Online calculator]. TG we-Calculate. https://we-calculate.com/fr/calculator/paired-t-test-calculator
TG we-Calculate Editorial Team. "Calculateur du test t apparié." TG we-Calculate. 2026. https://we-calculate.com/fr/calculator/paired-t-test-calculator.
TG we-Calculate Editorial Team, "Calculateur du test t apparié," TG we-Calculate, 2026. [Online]. Available: https://we-calculate.com/fr/calculator/paired-t-test-calculator
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