Durée: 12 mois
Rubrique: Chercheur UX (expérience utilisateur)
Les tests statistiques sont essentiels pour valider les hypothèses de recherche et interpréter les résultats des données quantitatives en UX. Ce cours se concentre sur différents types de tests statistiques et leur application.
Les tests statistiques permettent de : Déterminer si les différences observées entre les groupes sont significatives ou dues au hasard. Explorer les relations entre différentes variables. Appuyer les conclusions avec des preuves quantitatives solides.
Les tests paramétriques reposent sur des hypothèses concernant la distribution des données. Ils sont très puissants quand ces hypothèses sont satisfaites. Test t de Student: Utilisé pour comparer les moyennes de deux groupes indépendants ou appariés. Analyse de la variance (ANOVA): Compare les moyennes de trois groupes ou plus.
Les tests non paramétriques ne font pas d'hypothèses strictes sur la distribution des données et sont donc plus flexibles. Test de MannWhitney: Alternative au test t pour deux échantillons indépendants avec des distributions non normales. Test de KruskalWallis: Equivalent non paramétrique de l'ANOVA pour comparer plus de deux groupes.
La sélection du test approprié dépend de plusieurs facteurs : Type de données: Nominale, ordinale, intervalle ou ratio. Nombre de groupes: Deux ou plus de deux. Distribution des données: Normale ou non normale. Hypothèses de la recherche: Ce que vous cherchez à prouver.
Supposons que vous souhaitez comparer le taux de satisfaction de deux versions d'une application mobile. Vous pourriez utiliser un test t de Student si vos données suivent une distribution normale. Sinon, un test de MannWhitney serait plus approprié.
Après avoir effectué un test statistique, vous obtiendrez une valeur p qui vous indiquera si les résultats sont statistiquement significatifs : p ≤ 0.05: Les différences observées sont probablement réelles. p > 0.05: Les différences observées peuvent être dues au hasard.
Il est important de noter que même si un test statistique montre une différence significative, cela ne signifie pas que cette différence est d'une importance pratique ou UX.
Les tests statistiques sont des outils indispensables pour analyser et interpréter les données quantitatives en UX. Ils apportent une rigueur scientifique à vos conclusions et vous permettent de prendre des décisions éclairées sur la conception de vos produits.