Comparaison des moyennes de deux échantillons appariés

Code source

Quand l’utiliser ?

Comparaison de la moyenne de Y1 à la moyenne de Y2 :

Étape 1 : lecture du jeu de données

Importer le jeu de données

Utiliser le jeu de données :

attach(data)
Y1 = quantitative1
Y2 = quantitative2

Étape 2 : description des données

Visualisation des données (boxplot) :

boxplot(Y1,Y2)

Calcul des moyennes :

mean(Y1)
mean(Y2)

Étape 3 : vérification des conditions d’application

Taille des échantillons :

length(Y1)

ou

length(Y2)

Cas 1 : taille des échantillons supérieure ou égale à 30

Conditions OK

Cas 2 : taille des échantillons inférieure à 30

Condition : normalité de la distribution des différences

Hypothèses de normalité :
H0 : les différences suivent une loi normale
H1 : les différences ne suivent pas une loi normale

Vérification de la normalité de la distribution des différences entre Y1 et Y2 :

D = Y1 - Y2
shapiro.test(D)

Conclusions au seuil 5% :
p-value < 0,05 → rejet de H0 → les différences ne suivent pas une loi normale
p-value > 0,05 → non rejet de H0 → les différences suivent une loi normale → condition OK

Choix du test

Si les conditions sont vérifiées → test paramétrique
Si les conditions ne sont pas vérifiées → test non paramétrique

Étape 4 : réalisation du test

Tests paramétriques

Test bilatéral : moyenne de Y1 différente de la moyenne de Y2
Hypothèses :
H0 : la moyenne de Y1 est égale à la moyenne de Y2
H1 : la moyenne de Y1 est différente de le moyenne de Y2

Test de Student :

t.test(Y1,Y2,paired=T)

Conclusion au seuil 5% :
p-value < 0,05 → rejet de H0 → la moyenne de Y1 est significativement différente de celle de Y2
p-value > 0,05 → non rejet de H0 → la moyenne de Y1 est significativement égale à celle de Y2

Test unilatéral : moyenne de Y1 supérieure à la moyenne de Y2
Hypothèses :
H0 : la moyenne de Y1 est égale à la moyenne de Y2
H1 : la moyenne de Y1 est supérieure à la moyenne de Y2

Test de Student :

t.test(Y1,Y2,paired=T,alternative="greater")

Conclusion au seuil 5% :
p-value < 0,05 → rejet de H0 → la moyenne de Y1 est significativement supérieure à celle de Y2
p-value > 0,05 → non rejet de H0 → la moyenne de Y1 est significativement égale à celle de Y2

Test unilatéral : moyenne de Y1 inférieure à la moyenne de Y2
Hypothèses :
H0 : la moyenne de Y1 est égale à la moyenne de Y2
H1 : la moyenne de Y1 est inférieure à la moyenne de Y2

Test de Student :

t.test(Y1,Y2,paired=T,alternative="less")

Conclusion au seuil 5% :
p-value < 0,05 → rejet de H0 → la moyenne de Y1 est significativement inférieure à celle de Y2
p-value > 0,05 → non rejet de H0 → la moyenne de Y1 est significativement égale à celle de Y2

Plan