Les tests non paramétriques de comparaisons de tendance centrale sont utilisés pour comparer le 'centre' de la distribution des données de deux ou plusieurs groupes lorsqu'au moins une des conditions d'application des tests classiques équivalents (ANOVA, test t de Student) n'est pas respectée. Parmi les tests non paramétriques, on peut notamment citer le test de Mann-Whitney, le test des rangs signés de Wilcoxon, le test de Kruskal-Wallis et le test de Friedman, remplaçant respectivement le test t de Student, le test t apparié, l'ANOVA I et l'ANOVA à mesures répétées.
Analyse de données de rééducation et réadaptation |
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Applied statistics with JMP |
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Certificat universitaire en Analyse de données appliquée en R&D - Niveau avancé |
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Certificat universitaire en Analyse de données appliquée en R&D - Niveau de base |
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Data management and analysis using Stata |
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Formation en analyse de données et statistiques pour la recherche et le développement dans la bioindustrie |
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Gestion et analyse de données avec Stata |
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Inférence et modélisation statistique avec JMP |
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Introduction to GraphPad |
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Outils de modélisation avec applications en R, JMP et SAS |
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Pratique de la statistique avec Minitab |
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Pratique de la statistique avec R |
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Pratique de la statistique avec SAS |
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Pratique de la statistique avec SAS Enterprise Guide |
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Pratique de la statistique avec SPSS |
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Statistique appliquée avec JMP |
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