L’ANOVA Non Paramétrique

Comparer des Groupes sans Distribution Normale

Qu'est-ce que l'ANOVA Non Paramétrique ?

L’ANOVA non paramétrique désigne un ensemble de méthodes statistiques permettant de comparer plus de deux groupes indépendants ou liés, sans supposer la normalité des données ni l’homogénéité des variances. Ces tests s’appuient généralement sur les rangs des données, offrant une alternative robuste à l’ANOVA paramétrique lorsque ses conditions ne sont pas respectées.

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Pourquoi Choisir le Non Paramétrique ?

• Données non normales : distribution qui s’écarte de la normalité.
• Données ordinales ou classées : valeurs exprimées en rangs ou catégories.
• Petits échantillons : le théorème central limite ne s’applique pas toujours.
• Valeurs aberrantes : moins de sensibilité aux outliers.

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Comment Choisir ? (Arbre de Décision Simplifié)

1. Comparer 2+ groupes ?
2. Données normalement distribuées / paramétriques ?
   • Oui : ANOVA paramétrique
   • Non : Test non paramétrique
3. Groupes indépendants ou liés ?
   • Indépendants : Kruskal-Wallis
   • Liés : Friedman

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L’ANOVA non paramétrique : un outil essentiel pour une analyse statistique robuste.

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