Effectuer un test de Student dans R

Lorsqu’il s’agit de comparer des moyennes entre deux groupes de données, le test de Student (ou t-test)
est une méthode incontournable en analyse statistique. Que vous soyez étudiant, chercheur ou analyste,
il est fréquent de devoir évaluer si une différence observée entre deux échantillons est significative
ou simplement due au hasard. Imaginez que vous étudiez l’impact d’une formation en ligne sur les
performances d’un groupe d’apprenants : comment déterminer si la différence est réelle ? Grâce au test
de Student dans R, vous avez la réponse.

Dans cet article, découvrez un guide complet pour effectuer un test de Student dans R, accompagné
d’exemples concrets et de morceaux de code pour une application immédiate.

Qu’est-ce qu’un test de Student ?

Quand utiliser le test de Student ?

• Comparaison entre deux groupes indépendants : Par exemple, comparer les scores de deux classes différentes.
• Comparaison de moyennes appariées : Par exemple, évaluer les performances avant et après une formation chez le même groupe.
• Hypothèses de normalité : Le t-test suppose que les données suivent une distribution normale.

Comment effectuer un test de Student dans R ?

# Données simulées
groupe_A <- c(12, 15, 14, 10, 13, 12, 11)
groupe_B <- c(14, 17, 13, 15, 18, 14, 16)

# Visualisation rapide des données
boxplot(groupe_A, groupe_B,
        names = c("Groupe A", "Groupe B"),
        main = "Comparaison des scores")

# Test de Student
resultat <- t.test(groupe_A, groupe_B)

# Résultat
print(resultat)

# Données appariées
avant <- c(10, 12, 11, 13, 12, 10, 14)
apres <- c(13, 15, 14, 14, 15, 13, 16)

# Test de Student apparié
t.test(avant, apres, paired = TRUE)

Interpréter les résultats du t-test

Les valeurs clés à comprendre

• P-value : Si elle est inférieure à 0,05, la différence est significative.
• T-statistic : Mesure la magnitude de la différence relative à la variance.
• Intervalle de confiance : Indique la plage dans laquelle se situe la différence de moyenne.

Astuce : Si vos données ne respectent pas les hypothèses de normalité, envisagez d’utiliser
un test non paramétrique comme le test de Wilcoxon.

Visualiser vos résultats avec des graphiques dans R

# Histogrammes
hist(groupe_A, main = "Distribution du Groupe A", col = "blue", xlab = "Scores")
hist(groupe_B, main = "Distribution du Groupe B", col = "red", xlab = "Scores")

Liens utiles pour approfondir

• Introduction aux bases de R pour débutants
• Visualisation de données dans R : Guide pratique
• Documentation R sur t.test
• Article sur les tests statistiques par l’Université de Montréal

Conclusion

Le test de Student est un outil puissant pour comparer des moyennes et tirer des conclusions solides à partir
de vos données. En utilisant R, vous pouvez effectuer ces analyses rapidement tout en bénéficiant d’une
flexibilité exceptionnelle pour explorer vos résultats.

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