# Création d'un rapport t-test type

Un rapport t-test type sur les étudiants peut comprendre des tables présentant les résultats des statistiques de groupes Group Statistics et des échantillons indépendants Independent Samples Test.

Au cours des sections suivantes, nous verrons comment créer ces tables à l'aide des fonctions t-test de Qlik Sense appliquées à deux groupes indépendants d'échantillons, à savoir Observation et Comparison. Les tables correspondantes pour ces échantillons auraient l'aspect suivant :

Statistiques de groupe

| Type | N | Mean | Standard Deviation | Standard Error Mean |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Comparison | 20 | 11.95 | 14.61245 | 3.2674431 |
| Observation | 20 | 27.15 | 12.507997 | 2.7968933 |

Test d'échantillon indépendant

| Type | conf | t | df | Sig. (2-tailed) | Mean Difference | Standard Error Difference | 95% Confidence Interval (Lower) | 95% Confidence Interval (Upper) |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Equal Variance not Assumed | 0 | 3.534 | 37.116717335823 | 0.001 | 15.2 | 4.30101 | 6.48625 | 23.9137 |
| Equal Variance Assumed | 8.706939 | 3.534 | 38 | 0.001 | 15.2 | 4.30101 | 6.49306 | 23.9069 |

## Chargement des échantillons de données

Procédez comme suit :

1. Créez une nouvelle application comprenant une nouvelle feuille.

2. Saisissez les lignes suivantes dans l'éditeur de chargement de données :

   ```
   Table1:
   Crosstable (Type, Value)
   Load recno() as ID, * inline [
   Observation|Comparison
   35|2
   40|27
   12|38
   15|31
   21|1
   14|19
   46|1
   10|34
   28|3
   48|1
   16|2
   30|3
   32|2
   48|1
   31|2
   22|1
   12|3
   39|29
   19|37
   25|2 ] (delimiter is '|');
   ```

   Dans ce script de chargement, recno() est inclus, car crosstable requiert trois arguments. C'est pourquoi recno() fournit simplement un argument supplémentaire, dans ce cas un ID par ligne. Sans cela, les échantillons de valeurs Comparison ne seraient pas chargés.

3. Cliquez sur l'icône the run script icon pour charger les données.

## Création de la table Group statistics

Procédez comme suit :

1. Dans l'éditeur de chargement de données, cliquez sur l'icône the boussole icon pour accéder à la vue de l'application, puis cliquez sur la feuille que vous avez créée auparavant.

   Le mode feuille s'ouvre.

2. Cliquez sur the Éditer la feuille icon pour éditer la feuille.

3. Sous Graphiques, ajoutez une table, puis, sous Champs, ajoutez Type comme dimension à la table.

4. Ajoutez les expressions suivantes comme mesures.

   Exemples d'expressions

   | Libellé | Expression |
   | --- | --- |
   | N | Count(Value) |
   | Mean | Avg(Value) |
   | Standard Deviation | Stdev(Value) |
   | Standard Error Mean | Sterr(Value) |

5. Cliquez sur Tri et assurez-vous que Type se trouve en haut de la liste de tri.

Résultat :

Une table Group statistics relative à ces échantillons aurait l'aspect suivant :

Statistiques de groupe

| Type | N | Mean | Standard Deviation | Standard Error Mean |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Comparison | 20 | 11.95 | 14.61245 | 3.2674431 |
| Observation | 20 | 27.15 | 12.507997 | 2.7968933 |

## Création de la table Independent sample test

Procédez comme suit :

1. Cliquez sur the Éditer la feuille icon pour éditer la feuille.

2. Depuis Graphiques, ajoutez une table avec l'expression suivante comme dimension de la table : `=ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1))`, et donnez-lui le type Étiquette.

3. Ajoutez les expressions suivantes comme mesures :

   Exemples d'expressions

   | Libellé | Expression |
   | --- | --- |
   | conf | if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest\_conf(Type, Value),TTest\_conf(Type, Value, 0)) |
   | t | if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest\_t(Type, Value),TTest\_t(Type, Value, 0)) |
   | df | if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest\_df(Type, Value),TTest\_df(Type, Value, 0)) |
   | Sig. (2-tailed) | if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest\_sig(Type, Value),TTest\_sig(Type, Value, 0)) |
   | Mean Difference | TTest\_dif(Type, Value) |
   | Standard Error Difference | if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest\_sterr(Type, Value),TTest\_sterr(Type, Value, 0)) |
   | 95% Confidence Interval (Lower) | if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest\_lower(Type, Value,(1-(95)/100)/2),TTest\_lower(Type, Value,(1-(95)/100)/2, 0)) |
   | 95% Confidence Interval (Upper) | if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest\_upper(Type, Value,(1-(95)/100)/2),TTest\_upper(Type, Value,(1-(95)/100)/2, 0)) |

   Résultat :

   Test d'échantillon indépendant

   | Type | conf | t | df | Sig. (2-tailed) | Mean Difference | Standard Error Difference | 95% Confidence Interval (Lower) | 95% Confidence Interval (Upper) |
   | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
   | Equal Variance not Assumed | 0 | 3.534 | 37.116717335823 | 0.001 | 15.2 | 4.30101 | 6.48625 | 23.9137 |
   | Equal Variance Assumed | 8.706939 | 3.534 | 38 | 0.001 | 15.2 | 4.30101 | 6.49306 | 23.9069 |