Abstracts
Résumé
Ces dernières décennies ont vu l’émergence des tests par rééchantillonnage, de randomisation ou de dominance stochastique. Ce court article vise à démystifier les principes sous-jacents à ces procédures statistiques parfois considérées exotiques, mais de plus en plus utilisées en recherche. L’article présente un exemple appliqué au test de dominance par randomisation avec le logiciel libre de droits jamovi. À la suite de la lecture de cet article, vous serez en mesure de cerner les atouts des tests de randomisation comparativement aux tests paramétriques et non-paramétriques classiques, et saurez comment interpréter un exemple introductif à ce sujet.
Mots-clés :
- permutation,
- randomisation,
- rééchantillonnage,
- dominance,
- supériorité stochastique
Appendices
Bibliographie
- Ardilly, P. (2006). Les techniques de sondage. Éditions Technip.
- Cui, S., Zhang, J., Guan, D., Zhao, X., & Si, J. (2019). Antecedents of statistics anxiety: An integrated account. Personality and Individual Differences, 144, 79−87. https://doi.org/10.1016/j.paid.2019.02.036
- Divine, G. W., Norton, H. J., Barón, A. E., & Juarez-Colunga, E. (2018). The Wilcoxon–Mann–Whitney procedure fails as a test of medians. The American Statistician, 72(3), 278−286. https://doi.org/10.1080/00031305.2017.1305291
- Fay, M. P., & Proschan, M. A. (2010). Wilcoxon-Mann-Whitney or t-test? On assumptions for hypothesis tests and multiple interpretations of decision rules. Statistics Surveys, 4, 1−39. https://doi.org/10.1214/09-SS051
- Fisher, R. A. (1936). « The coefficient of racial likeness » and the future of craniometry. The Journal of the Royal Anthropological Institute of Great Britain and Ireland, 66, 57−63. https://doi.org/10.2307/2844116
- Karch, J. D. (2021). Psychologists should use Brunner-Munzel’s instead of Mann-Whitney’s U test as the default nonparametric procedure. Advances in Methods and Practices in Psychological Science, 4(2), Article 2515245921999602. https://doi.org/10.1177/2515245921999602
- Mann, H. B., & Whitney, D. R. (1947). On a test of whether one of two random variables is stochastically larger than the other. The Annals of Mathematical Statistics, 18(1), 50−60. https://doi.org/10.1214/aoms/1177730491
- Marrache-Gouraud, M. (2018). Du nouveau sur la licorne : le rôle des cabinets de curiosités dans l’avancée des savoirs. Dans Natural history in early modern France (p. 88−119). Brill. https://doi.org/10.1163/9789004375703_006
- Micceri, T. (1989). The unicorn, the normal curve, and other improbable creatures. Psychological Bulletin, 105(1), 156−166. https://doi.org/10.1037/0033-2909.105.1.156
- Neubert, K., & Brunner, E. (2007). A studentized permutation test for the non-parametric Behrens–Fisher problem. Computational Statistics & Data Analysis, 51(10), 5192−5204. https://doi.org/10.1016/j.csda.2006.05.024
- Onghena, P. (2017). Randomization tests or permutation tests? A historical and terminological clarification. Dans V. W. Berger (dir.), Randomization, masking, and allocation concealment (p. 209−228). Chapman and Hall/CRC. https://doi.org/10.1201/9781315305110-14
- Ruscio, J., & Gera, B. L. (2013). Generalizations and extensions of the probability of superiority effect size estimator. Multivariate Behavioral Research, 48(2), 208−219. https://doi.org/10.1080/00273171.2012.738184
- Wasserstein, R. L., Schirm, A. L., & Lazar, N. A. (2019). Moving to a world beyond “p < 0.05”. The American Statistician, 73(sup1), 1−19. https://doi.org/10.1080/00031305.2019.1583913
- Welch, B. L. (1937). On the z-test in randomized blocks and Latin squares. Biometrika, 29(1/2), 21−52. https://doi.org/10.2307/2332405
- Welch, B. L. (1947). The generalization of « Student’s » problem when several different population variances are involved. Biometrika, 34(1/2), 28−35. https://doi.org/10.2307/2332510