Fondamentaux et hypothèses

La série Fondamentaux : vérifiez les hypothèses dont dépend chaque test statistique — normalité (Shapiro-Wilk, Q-Q plot) et homogénéité de la variance — avec rstatix, et l’équivalent en base R.

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Les tests paramétriques — le t-test, l’ANOVA, la corrélation de Pearson — supposent que vos données respectent certaines conditions, principalement la normalité et l’égalité des variances. Vérifiez-les avant de tester, et vous choisirez la bonne méthode et ferez confiance au résultat. Cette série couvre ces vérifications avec rstatix, l’équivalent en base R étant aussi montré, et les visualise avec ggpubr.

Les hypothèses en une minute

La vérification de normalité la plus rapide associe un Q-Q plot (les points doivent suivre la droite) au test de Shapiro-Wilk (p > 0.05 → pas d’écart significatif à la normalité) :

library(ggpubr)

ggqqplot(ToothGrowth, "len")

library(rstatix)

ToothGrowth %>% shapiro_test(len)

# A tibble: 1 × 3
  variable statistic     p
  <chr>        <dbl> <dbl>
1 len          0.967 0.109

Un Q-Q plot rectiligne et un test de Shapiro non significatif disent ensemble : suffisamment normal pour un test paramétrique.

Leçons

Note

Cette série couvre le test de normalité (Shapiro-Wilk + Q-Q), l’homogénéité de la variance, la transformation des données, les statistiques descriptives, et un guide de décision « quel test dois-je utiliser ? ».

🟢 Avec un agent IA

Demandez à Prova « mes données sont-elles assez normales pour un t-test ? » — elle répond avec du code rstatix que vous pouvez exécuter sur vos propres données, puis vous aide à lire le Q-Q plot et le test de Shapiro. The runtime is the judge. Demander à Prova →

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