Data Marketing 2019



Que signifie Tests paramétriques ?

On distingue deux grandes catégories de tests : les tests paramétriques et les tests non paramétriques. Les premiers exigent que l’on spécifie la forme de la distribution de la population-mère étudiée. Il peut s’agir, par exemple, d’une distribution suivant la loi normale, ce qui est le cas général lorsque l’on a affaire à de grands échantillons. En général, ces tests ne peuvent s’appliquer qu’aux variables numériques. Les tests non paramétriques s’appliquent quant à eux, à la fois aux variables numériques et qualitatives. Ces tests ne font pas référence à une répartition particulière de la population-mère. Ils peuvent donc s’appliquer à des petits échantillons. S’ils sont théoriquement moins puissants que les tests paramétriques, on peut quand même considérer que les tests non paramétriques sont plus adaptés aux problématiques d’enquêtes. Des études ont d’ailleurs prouvé que leur exactitude sur des grands échantillons n’est que légèrement inférieure à celle des tests paramétriques, alors qu’ils sont infiniment plus exacts sur des petits échantillons.