La fonction de distribution bilat\u00e9rale Student est essentielle en statistique et en analyse de donn\u00e9es, notamment pour r\u00e9aliser des tests d’hypoth\u00e8ses sur les moyennes de populations lorsque la variance est inconnue. Cette fonction calcule et retourne la valeur critique du t de Student pour une probabilit\u00e9 sp\u00e9cifi\u00e9e, en consid\u00e9rant une distribution bilat\u00e9rale.<\/p>\n
La fonction Exemple d’utilisation :<\/p>\n Cette formule calcule la valeur critique de t pour une probabilit\u00e9 de 5% avec 10 degr\u00e9s de libert\u00e9 dans un test bilat\u00e9ral.<\/p>\n Cette fonction est fr\u00e9quemment utilis\u00e9e pour tester des hypoth\u00e8ses sur des moyennes lorsque les variances des populations test\u00e9es sont inconnues.<\/p>\n Exemple : Pour tester si la moyenne des scores \u00e0 un examen diff\u00e8re de fa\u00e7on significative de la moyenne nationale de 75, supposons que vous ayez un \u00e9chantillon de 25 scores, avec une moyenne de 78 et un \u00e9cart-type de 10.<\/p>\n Si la valeur absolue de t calcul\u00e9e d\u00e9passe la valeur retourn\u00e9e par la formule, l’hypoth\u00e8se nulle est rejet\u00e9e.<\/p>\n Un autre usage courant de cette fonction est pour comparer les moyennes de deux groupes ind\u00e9pendants, dans un test t non appari\u00e9.<\/p>\n Exemple : Pour comparer les moyennes des groupes A et B, o\u00f9 le groupe A a une moyenne de 50 et un \u00e9cart-type de 8 avec n=30, et le groupe B a une moyenne de 55 et un \u00e9cart-type de 7 avec n=30.<\/p>\n Formule pour le calcul de la valeur t :<\/p>\n O\u00f9 Si la valeur calcul\u00e9e de t d\u00e9passe cette valeur critique, il y a donc une diff\u00e9rence statistiquement significative entre les deux moyennes au niveau de confiance de 95%.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Renvoie, pouR une pRobabilit\u00e9 donn\u00e9e, la valeuR d\u2019une vaRiable al\u00e9atoiRe suivant la loi T de Student<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[315],"tags":[],"class_list":["post-6813","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-statistiques"],"acf":[],"yoast_head":"\nLOI.STUDENT.INVERSE.BILATERALE<\/code> dans Excel et T.INV.2T<\/code> dans Google Sheets requiert la saisie des param\u00e8tres suivants:<\/p>\n=LOI.STUDENT.INVERSE.BILATERALE(probabilit\u00e9; degr\u00e9s_libert\u00e9)<\/code><\/pre>\n\n
=LOI.STUDENT.INVERSE.BILATERALE(0.05; 10)<\/code><\/pre>\nApplications pratiques<\/h2>\n
Test d’hypoth\u00e8se sur des moyennes<\/h2>\n
=LOI.STUDENT.INVERSE.BILATERALE(0.025; 24)<\/code><\/pre>\nComparaison de deux moyennes ind\u00e9pendantes<\/h2>\n
T = (moyenne_A - moyenne_B) \/ ERREUR.TYPE2(\u00e9c.type_A, n_A, \u00e9c.type_B, n_B)<\/code><\/pre>\nERREUR.TYPE2<\/code> est une fonction hypoth\u00e9tique pour le calcul des erreurs standards pour deux \u00e9chantillons ind\u00e9pendants, et utilisez ensuite LOI.STUDENT.INVERSE.BILATERALE<\/code> pour obtenir la valeur critique de t.<\/p>\n=LOI.STUDENT.INVERSE.BILATERALE(0.025; 58)<\/code><\/pre>\n