Échantillons dépendants et indépendants

Quelle est la différence entre un échantillon dépendant et un échantillon indépendant (échantillons appariés ou non appariés)? Et pourquoi est-il important de connaître cette différence? Le fait que les données proviennent d'un échantillon dépendant ou indépendant détermine le test d'hypothèse à utiliser.

Si vos données sont indépendantes, par exemple, un test t pour échantillons indépendants est calculé ou une analyse de variance sans mesures répétées. Si vos données sont dépendantes, on calcule par exemple un test t pour échantillons dépendants ou une ANOVA avec mesures répétées.

Exemple de variable indépendante et de variable dépendante

Supposons que vous souhaitiez savoir si les vacances ont un impact sur le niveau de stress des gens. Pour ce faire, vous avez créé une petite enquête en ligne sur datatab.fr, avec laquelle vous mesurez le niveau de stress des gens. Dans le cadre de cette enquête, vous interrogez les personnes avant et après leurs vacances sur leur niveau de stress. Deux possibilités s'offrent alors à vous:

Dans le cas de gauche, vous disposez d'un échantillon indépendant, car les personnes interrogées avant les vacances n'ont rien à voir avec les personnes interrogées après les vacances.

Dans le cas de droite, vous auriez alors un échantillon dépendant, nous interrogeons les personnes avant les vacances et nous interrogeons les mêmes personnes après les vacances, de sorte que les mesures sont toujours effectuées par paires. C'est la solution préférée pour cette question de recherche!

Échantillon dépendant

Dans un échantillon dépendant (ou échantillon apparié), les valeurs mesurées sont liées. Par exemple, si un échantillon est constitué de personnes ayant subi une opération du genou et que les personnes de l'échantillon sont interrogées avant et après l'opération, il s'agit d'un échantillon dépendant. C'est le cas parce que la même personne a été interrogée à deux moments différents.

Bien entendu, il n'est pas nécessaire qu'il y ait une relation avant-après pour que l'enquête soit menée.

Il existe également un échantillon dépendant si, par exemple, vous souhaitez vérifier si un nouveau type de batte de base-ball a une influence sur les caractéristiques de frappe et que les mêmes personnes jouent une fois avec l'ancienne batte et une fois avec la nouvelle. Dans ce cas, les valeurs mesurées sont également disponibles par paires, chaque joueur a utilisé les deux battes et il y a donc deux valeurs mesurées pour chaque joueur.

Il ne doit pas nécessairement s'agir de la même personne. Par exemple, si vous vouliez savoir si, dans une relation entre hommes et femmes, les femmes font plus de jardinage que les hommes, vous auriez également un échantillon dépendant. Vous auriez deux mesures chacun, toujours par paires, toujours une femme et un homme.

Échantillon indépendant

Dans les échantillons indépendants (ou échantillons non appariés), les valeurs proviennent de deux groupes différents ou plus. Par exemple, si le groupe d'hommes et le groupe de femmes sont interrogés sur leurs revenus, il s'agit d'échantillons indépendants. Dans ce cas, une personne d'un échantillon ne peut être attribuée à une personne de l'autre échantillon.

Plus de deux échantillons dépendants ou indépendants

Bien entendu, dans le cas d'échantillons indépendants et dépendants, il peut y avoir plus de deux échantillons. L'important est que, dans le cas d'un échantillon indépendant, les groupes ou échantillons individuels n'ont rien à voir entre eux et que, dans le cas d'un échantillon dépendant, un répondant est présent dans tous les groupes.

Tests d'hypothèses pour les échantillons dépendants et indépendants

En général, il existe toujours un test d'hypothèse pour les échantillons indépendants et une contrepartie pour les échantillons dépendants. Au lieu des termes "dépendant" et "indépendant", on utilise souvent les termes "apparié" et "non apparié" dans le cas de l'analyse de variance avec ou sans mesures répétées, et "apparié" et "non apparié" dans le cas du test t.

Dans le DATAtab, vous pouvez choisir en un seul clic si vous souhaitez calculer le test d'hypothèse respectif pour des échantillons dépendants ou indépendants.

Selon le format dans lequel vous insérez vos données, une variante est présélectionnée. En général, une série est un répondant ou, plus généralement, un cas. Par conséquent, les valeurs métriques qui se trouvent dans une série sont initialement considérées comme dépendantes.

Si vous cliquez sur une variable métrique et une variable catégorielle, le test indépendant correspondant est automatiquement sélectionné.