Permet d'estimer via un intervalle de confiance et de réaliser un test d'hypothèse pour la différence entre deux moyennes de population. Si la variable catégorielle X est supérieure à deux moyennes (plus de deux niveaux), consultez le guide de l'ANOVA à un facteur .
Comparaison de deux moyennes de population
- À partir d’une table de données JMP ® ouverte, sélectionnez Analyser > Ajuster Y par X .
- Cliquez sur une variable continue dans Sélectionner les colonnes , puis cliquez sur Y, Réponse .
- Cliquez sur une variable catégorielle à deux niveaux et cliquez sur X, Facteur .
- Cliquez sur D'ACCORD . La fenêtre de sortie de l'analyse unidirectionnelle s'affiche.
- Cliquez sur le triangle rouge et sélectionnez Moyennes/Anova/T poolé .
Certains des ajouts au rapport comprennent :
- Diamants moyens (intervalles de confiance à 95 %) ajoutés au graphique.
- Statistiques du test T et valeurs p pour tester les hypothèses :
H 0 : m 1 = m 2 vs. H A : m 1 ≠ m 2 ; ou H A : m 1 > m 2 ; ou H A : m 1 < m 2
- Intervalle de confiance pour (m 1 - m 2 ).
- Intervalles de confiance individuels pour m 1 et m 2 .
Remarque : Moyennes/Anova/t groupé est le test sous l'hypothèse de variances égales.
Pour un test sans hypothèse de variances égales, sélectionnez plutôt Test t sous le triangle rouge .
Résultats
• Les écarts CL supérieurs et inférieurs donnent l'IC à 95 % pour (μ1 - μ2), soit la différence entre les moyennes des deux populations. Nous estimons ici cette différence à (-6,89, 21,64). Puisque l'IC à 95 % contient zéro, nous concluons qu'il n'existe pas de preuve statistique suffisante pour conclure à une différence significative entre les moyennes.
• Prob > |t| est la valeur p du test bilatéral. L'hypothèse nulle est que les moyennes sont égales (la différence moyenne est nulle). Puisque Prob > |t| est supérieur à 0,05, on ne peut pas rejeter l'hypothèse nulle (c'est-à-dire qu'on ne peut pas conclure à une différence significative entre les moyennes des deux populations).
• Les intervalles de confiance à 95 % pour les moyennes individuelles sont présentés dans le tableau des moyennes pour l'analyse de variance à un facteur. Nous estimons, avec un intervalle de confiance à 95 %, que le poids moyen de la population se situe entre 90,4 et 111,5 pour les femmes et entre 98,7 et 117,9 pour les hommes.
Remarque : le niveau de confiance par défaut est de 95 % (c'est-à-dire un niveau significatif de 0,05). Sélectionnez Définir le niveau α sous le triangle rouge pour modifier.
Cette analyse peut également être effectuée à l'aide des calculatrices Test d'hypothèse pour deux moyennes et Intervalles de confiance pour deux moyennes sous Aide > Index des exemples > Calculatrices ou Étudiant > Calculatrices dans l'abonnement Étudiant JMP.
Visitez Découverte de JMP > Analyser vos données > Analyser les relations et l'analyse de base > Analyse à sens unique dans l' aide JMP pour en savoir plus.
