À quoi sert ce test ?
L’analyse de variance à sens unique (ANOVA) est utilisée pour déterminer s’il existe des différences statistiquement significatives entre les moyennes de trois groupes indépendants (non liés) ou plus. Ce guide fournit une brève introduction à l’ANOVA à sens unique, y compris les hypothèses du test et le moment où vous devez utiliser ce test. Si vous êtes familier avec l’ANOVA à sens unique, mais que vous souhaitez effectuer une analyse ANOVA à sens unique, consultez notre guide : ANOVA à sens unique dans SPSS Statistics.
Que fait ce test ?
L’ANOVA à sens unique compare les moyennes entre les groupes qui vous intéressent et détermine si l’une de ces moyennes est statistiquement significativement différente de l’autre. Plus précisément, elle teste l’hypothèse nulle :
où µ = moyenne du groupe et k = nombre de groupes. Si, toutefois, l’ANOVA à sens unique renvoie un résultat statistiquement significatif, nous acceptons l’hypothèse alternative (HA), qui est qu’il y a au moins deux moyennes de groupe qui sont statistiquement significativement différentes l’une de l’autre.
À ce stade, il est important de réaliser que l’ANOVA à sens unique est une statistique de test omnibus et ne peut pas vous dire quels groupes spécifiques étaient statistiquement significativement différents les uns des autres, mais seulement qu’au moins deux groupes l’étaient. Pour déterminer quels groupes spécifiques diffèrent les uns des autres, vous devez utiliser un test post hoc. Les tests post hoc sont décrits plus loin dans ce guide.