Durée: 12 mois
Rubrique: Chercheur UX (expérience utilisateur)
L'analyse des données ne consiste pas seulement à décrire ce qui est observé ; elle permet aussi de faire des prédictions et de vérifier des hypothèses. La vérification des hypothèses est une partie cruciale de l'analyse quantitative, car elle permet de déterminer la validité des affirmations faites sur un ensemble de données. Les tests d'hypothèses sont des méthodes statistiques qui permettent de tester cette validité.
Le ttest est utilisé pour comparer les moyennes de deux groupes afin de déterminer si elles proviennent de la même population. Il existe deux types principaux de ttests : ttest pour échantillons indépendants : compare les moyennes de deux groupes indépendants. ttest pour échantillons appariés : compare les moyennes de deux groupes liés, par exemple des mesures avant et après.
L'ANOVA est une extension du ttest pour comparer les moyennes de trois groupes ou plus. Il existe plusieurs types d'ANOVA, dont : ANOVA à un facteur (oneway ANOVA) : examine une seule variable indépendante. ANOVA à deux facteurs (twoway ANOVA) : examine deux variables indépendantes et l'interaction entre elles.
Les tests de corrélation mesurent la force et la direction d'une relation linéaire entre deux variables. Le coefficient de corrélation de Pearson est le plus couramment utilisé et il varie entre 1 et 1. Une valeur de 1 indique une corrélation positive parfaite. Une valeur de 1 indique une corrélation négative parfaite. Une valeur de 0 indique aucune corrélation.
Les tests de régression évaluent la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes. La régression linéaire est la méthode la plus simple et la plus utilisée pour cette analyse, où l'on essaie de modéliser la relation linéaire entre les variables.
L'utilisation de ces tests de signification, de corrélation et de régression est essentielle pour valider les hypothèses et comprendre les relations dans les données.