{"id":5771,"date":"2026-10-15T00:31:52","date_gmt":"2026-10-14T21:31:52","guid":{"rendered":"https:\/\/wpcalc.com\/fr\/statistiques\/calculateur-test-de-levene\/"},"modified":"2026-10-15T00:31:52","modified_gmt":"2026-10-14T21:31:52","slug":"calculateur-test-de-levene","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wpcalc.com\/fr\/statistiques\/calculateur-test-de-levene\/","title":{"rendered":"Calculateur du test de Levene"},"content":{"rendered":"<section class=\"not-prose calculator-box\" aria-labelledby=\"calculator-title\"><div class=\"flex items-baseline sm:items-center justify-between gap-2 sm:gap-3\"><div class=\"flex flex-col sm:flex-row sm:items-center gap-2\"><span class=\"icon icon-calculator text-primary-700! text-base! dark:text-primary-300!\" aria-hidden=\"true\"><\/span><h2 id=\"calculator-title\" class=\"text-lg font-display font-bold\">V\u00e9rifiez si des groupes ind\u00e9pendants ont des variances \u00e9gales<\/h2><\/div><div class=\"calcdash-favorite group\">\n  <button type=\"button\" class=\"favorite\" id=\"favorite\" data-favorite-id=\"5771\" data-favorite-title=\"Test de Levene\" data-favorite-url=\"https:\/\/wpcalc.com\/fr\/statistiques\/calculateur-test-de-levene\/\" data-favorite-excerpt=\"V\u00e9rifiez si des groupes ind\u00e9pendants pr\u00e9sentent des variances \u00e9gales. Saisissez les observations de deux groupes ou plus, une ligne par groupe, choisissez le centrage sur la moyenne ou la m\u00e9diane, et obtenez la statistique F, les degr\u00e9s de libert\u00e9 et la valeur p.\" aria-label=\"Ajouter aux favoris\" data-favorite-icon=\"icon icon-calculator\">\n    <span class=\"icon icon-shape-star-empty\" aria-hidden=\"true\"><\/span>\n  <\/button>\n  <div class=\"calcdash-favorite__tip\" aria-hidden=\"true\">\n   <span class=\"favorite-tooltip\" id=\"favorite-tooltip\"><\/span>\n  <\/div>\n  <span class=\"sr-only\" role=\"status\" id=\"favorite-status\"><\/span>\n<\/div><\/div><form action=\"https:\/\/wpcalc.com\/fr\/statistiques\/calculateur-test-de-levene\/\" method=\"POST\" class=\"calculator\" id=\"calculator-5771\" data-post=\"5771\"><fieldset class=\"fieldset-input is-1\"><legend class=\"sr-only\">Champs de saisie<\/legend><div class=\"field\" id=\"input-1\"><label for=\"field-1\">Observations des groupes<\/label><textarea id=\"field-1\" name=\"observations_des_groupes\">8 9 10 11 12\n8 10 12 14 16\n9 10 11 12 13<\/textarea><\/div><div class=\"field\" id=\"input-2\"><label for=\"field-2\">Centrer chaque groupe sur sa<\/label><div class=\"grid grid-cols-1\"><select id=\"field-2\" name=\"centrer_chaque_groupe_sur_sa\"><option value=\"mean\">Moyenne (test original de Levene)<\/option><option value=\"median\" selected>M\u00e9diane (variante de Brown\u2013Forsythe)<\/option><\/select><svg class=\"pointer-events-none col-start-1 row-start-1 mr-2 size-5 self-center justify-self-end text-gray-500 sm:size-4\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"currentColor\" aria-hidden=\"true\" data-slot=\"icon\">\n              <path fill-rule=\"evenodd\" d=\"M4.22 6.22a.75.75 0 0 1 1.06 0L8 8.94l2.72-2.72a.75.75 0 1 1 1.06 1.06l-3.25 3.25a.75.75 0 0 1-1.06 0L4.22 7.28a.75.75 0 0 1 0-1.06Z\" clip-rule=\"evenodd\" \/>\n            <\/svg><\/div><\/div><\/fieldset><div class=\"buttons\"><button type=\"submit\" data-text=\"Recalculer\" id=\"calculate-button\" data-post=\"5771\">Calculer<\/button><button type=\"reset\">R\u00e9initialiser<\/button><\/div><div class=\"field is-checkbox hidden!\" id=\"field-auto-calc\"><input type=\"checkbox\" id=\"auto-calc\"><label for=\"auto-calc\">Calculer automatiquement<\/label><small>Si activ\u00e9, le r\u00e9sultat se met \u00e0 jour automatiquement d\u00e8s que vous modifiez une valeur.<\/small><\/div><div class=\"fieldset-result is-hidden\" aria-labelledby=\"result-title\" aria-live=\"polite\" role=\"region\"> <h3 class=\"result-title bg-gradient-to-r from-primary-50 to-gray-50 dark:from-primary-900 dark:to-gray-800\" id=\"result-title\"><span class=\"icon icon-s-pulse\" aria-hidden=\"true\"><\/span> R\u00e9sultats du test de Levene<\/h3><div class=\"result-box\"><div class=\"field-result\" id=\"output-1\"><span class=\"field-title\"><span>Statistique de test (F)<\/span><span class=\"result-term\">F<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-1\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Copier le r\u00e9sultat\" aria-label=\"Copier le r\u00e9sultat\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><div class=\"field-result\" id=\"output-2\"><span class=\"field-title\"><span>Degr\u00e9s de libert\u00e9 du num\u00e9rateur<\/span><span class=\"result-term\">df\u2081<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-2\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Copier le r\u00e9sultat\" aria-label=\"Copier le r\u00e9sultat\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><div class=\"field-result\" id=\"output-3\"><span class=\"field-title\"><span>Degr\u00e9s de libert\u00e9 du d\u00e9nominateur<\/span><span class=\"result-term\">df\u2082<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-3\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Copier le r\u00e9sultat\" aria-label=\"Copier le r\u00e9sultat\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><div class=\"field-result\" id=\"output-4\"><span class=\"field-title\"><span>Valeur p<\/span><span class=\"result-term\">p<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-4\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Copier le r\u00e9sultat\" aria-label=\"Copier le r\u00e9sultat\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><div class=\"field-result is-column\" id=\"output-5\"><span class=\"field-title\"><span>Interpr\u00e9tation<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-5\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Copier le r\u00e9sultat\" aria-label=\"Copier le r\u00e9sultat\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><\/div><div class=\"result-actions\"><button type=\"button\" class=\"copy-link\"><svg viewBox=\"0 0 20 20\" fill=\"currentColor\" aria-hidden=\"true\"><path d=\"M12.232 4.232a2.5 2.5 0 0 1 3.536 3.536l-1.225 1.224a.75.75 0 0 0 1.061 1.06l1.224-1.224a4 4 0 0 0-5.656-5.656l-3 3a4 4 0 0 0 .225 5.865.75.75 0 0 0 .977-1.138 2.5 2.5 0 0 1-.142-3.667l3-3Z\"\/><path d=\"M11.603 7.963a.75.75 0 0 0-.977 1.138 2.5 2.5 0 0 1 .142 3.667l-3 3a2.5 2.5 0 0 1-3.536-3.536l1.225-1.224a.75.75 0 0 0-1.061-1.06l-1.224 1.224a4 4 0 1 0 5.656 5.656l3-3a4 4 0 0 0-.225-5.865Z\"\/><\/svg><span class=\"copy-link__text\">Copier le lien vers ce calcul<\/span><\/button><span class=\"sr-only\" role=\"status\" id=\"copy-link-status\"><\/span><\/div><\/div><a href=\"#respond\" class=\"hidden transition-opacity duration-300 opacity-0 w-50 text-sm justify-center items-center gap-2 px-4 py-2 rounded bg-gray-200 text-gray-700 hover:bg-gray-300\" id=\"leave-comment\"><span class=\"icon icon-comments\" aria-hidden=\"true\"><\/span>Laisser un commentaire<\/a><\/form><\/section><section id=\"calc-reactions\" class=\"not-prose hidden my-12 bg-gradient-to-r from-primary-50 to-gray-50 border border-indigo-100 rounded-xl px-6 py-4 shadow-sm\" data-post=\"5771\" aria-live=\"polite\" aria-labelledby=\"calc-reactions-title\"><p id=\"calc-reactions-title\" class=\"text-sm text-gray-500 text-center mb-2\">Que pensez-vous de ce r\u00e9sultat\u00a0?<\/p><div role=\"group\" aria-labelledby=\"calc-reactions-title\" class=\"grid grid-cols-3 sm:flex sm:flex-row sm:justify-around gap-4 sm:items-center sm:flex-wrap\"><button type=\"button\" aria-pressed=\"false\" class=\"reaction-btn flex flex-col items-center gap-1 text-sm text-gray-700 hover:text-primary-600 cursor-pointer transition-transform hover:scale-105\" data-reaction=\"like\"><span class=\"reaction-count\" data-reaction-count=\"like\">0<\/span><span class=\"reaction text-3xl\" aria-hidden=\"true\">\ud83d\ude00 <\/span><span class=\"reaction-description font-medium\">J\u2019aime <\/span><\/button><button type=\"button\" aria-pressed=\"false\" class=\"reaction-btn flex flex-col items-center gap-1 text-sm text-gray-700 hover:text-primary-600 cursor-pointer transition-transform hover:scale-105\" data-reaction=\"helpful\"><span class=\"reaction-count\" data-reaction-count=\"helpful\">0<\/span><span class=\"reaction text-3xl\" aria-hidden=\"true\">\ud83d\udca1 <\/span><span class=\"reaction-description font-medium\">Utile <\/span><\/button><button type=\"button\" aria-pressed=\"false\" class=\"reaction-btn flex flex-col items-center gap-1 text-sm text-gray-700 hover:text-primary-600 cursor-pointer transition-transform hover:scale-105\" data-reaction=\"confused\"><span class=\"reaction-count\" data-reaction-count=\"confused\">0<\/span><span class=\"reaction text-3xl\" aria-hidden=\"true\">\ud83d\ude15 <\/span><span class=\"reaction-description font-medium\">Confus <\/span><\/button><button type=\"button\" aria-pressed=\"false\" class=\"reaction-btn flex flex-col items-center gap-1 text-sm text-gray-700 hover:text-primary-600 cursor-pointer transition-transform hover:scale-105\" data-reaction=\"disappointed\"><span class=\"reaction-count\" data-reaction-count=\"disappointed\">0<\/span><span class=\"reaction text-3xl\" aria-hidden=\"true\">\ud83d\ude1e <\/span><span class=\"reaction-description font-medium\">D\u00e9\u00e7u <\/span><\/button><button type=\"button\" aria-pressed=\"false\" class=\"reaction-btn flex flex-col items-center gap-1 text-sm text-gray-700 hover:text-primary-600 cursor-pointer transition-transform hover:scale-105\" data-reaction=\"inaccurate\"><span class=\"reaction-count\" data-reaction-count=\"inaccurate\">0<\/span><span class=\"reaction text-3xl\" aria-hidden=\"true\">\u274c <\/span><span class=\"reaction-description font-medium\">Inexact <\/span><\/button><\/div><div id=\"reaction-message\" class=\"hidden mt-8 rounded-md border border-primary-100 bg-white\/50 backdrop-blur-sm px-4 py-2 text-sm text-center shadow-sm\"><\/div><\/section><div class=\"calcdash-ad not-prose calcdash-ad--calc_result calcdash-ad--in-article\"><ins class=\"adsbygoogle\" style=\"display:block\" data-ad-client=\"ca-pub-1721569815777345\" data-ad-slot=\"6317458308\" data-ad-layout=\"in-article\" data-ad-format=\"fluid\"><\/ins><script>(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});<\/script><\/div>\n<style id=\"wpcoderpro-inline-1\">.formula-box {\r\n\tborder-bottom: none !important;\r\n}<\/style><section class=\"formula-box\" aria-labelledby=\"formula-title\">\r\n\t<div id=\"formula-title\" class=\"not-prose font-display mb-4\"><span class=\"icon icon-formula\" aria-hidden=\"true\"><\/span><h2>Formule du test de Levene<\/h2><\/div>\r\n\t<figure class=\"not-prose formula\">\r\n\t\t<figcaption class=\"formula-title\">Formule<\/figcaption>\r\n\t\t<div class=\"text-base text-gray-800\" id=\"formula\">\\[ W = \\frac{N - k}{k - 1} \\cdot \\frac{\\sum_{i=1}^{k} n_i \\left( \\bar{Z}_i - \\bar{Z} \\right)^2}{\\sum_{i=1}^{k} \\sum_{j=1}^{n_i} \\left( Z_{ij} - \\bar{Z}_i \\right)^2} \\]<\/div>\r\n\t<\/figure>\r\n\t<\/p>\n<p><strong>O\u00f9&nbsp;:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>\\(k\\) \u2014 nombre de groupes<\/li>\n<li>\\(N\\) \u2014 nombre total d'observations, tous groupes confondus<\/li>\n<li>\\(n_i\\) \u2014 nombre d'observations dans le groupe \\(i\\)<\/li>\n<li>\\(Z_{ij} = |Y_{ij} - \\tilde{Y}_i|\\) \u2014 l'\u00e9cart absolu entre l'observation \\(j\\) du groupe \\(i\\) et le centre de son groupe (la moyenne pour le test de Levene original, la m\u00e9diane pour la variante de Brown\u2013Forsythe)<\/li>\n<li>\\(\\bar{Z}_i\\) \u2014 moyenne des \u00e9carts absolus dans le groupe \\(i\\)<\/li>\n<li>\\(\\bar{Z}\\) \u2014 moyenne de tous les \u00e9carts absolus<\/li>\n<\/ul>\n<p>Sous l'hypoth\u00e8se nulle d'\u00e9galit\u00e9 des variances de tous les groupes, la statistique \\(W\\) suit une loi de Fisher (F) avec \\(k-1\\) et \\(N-k\\) degr\u00e9s de libert\u00e9. Il s'agit en pratique d'une ANOVA \u00e0 un facteur appliqu\u00e9e aux \u00e9carts absolus par rapport aux centres des groupes.<\/p>\n<p>\r\n<\/section>\n<style id=\"wpcoderpro-inline-2\">.calculation-box {\r\n\tborder-bottom: none !important;\r\n}<\/style><section id=\"calculation\" class=\"calculation-box\" aria-labelledby=\"calculation-title\">\r\n\t<div id=\"calculation-title\" class=\"not-prose font-display\"><span class=\"icon icon-unordered-list\" aria-hidden=\"true\"><\/span><h2>Test de Levene \u2013 Exemple de calcul<\/h2><\/div>\r\n\r\n<\/p>\n<p><strong>Exemple&nbsp;:<\/strong> trois groupes de cinq mesures chacun, test\u00e9s avec la m\u00e9thode par d\u00e9faut centr\u00e9e sur la m\u00e9diane (Brown\u2013Forsythe).<\/p>\n<p>Groupe 1&nbsp;: 8, 9, 10, 11, 12 &nbsp; Groupe 2&nbsp;: 8, 10, 12, 14, 16 &nbsp; Groupe 3&nbsp;: 9, 10, 11, 12, 13<\/p>\n<p>M\u00e9dianes des groupes&nbsp;: 10, 12, 11. \u00c9carts absolus par rapport aux m\u00e9dianes :<\/p>\n<p>\\[ Z_1 = 2, 1, 0, 1, 2 \\quad (\\bar{Z}_1 = 1.2) \\]<\/p>\n<p>\\[ Z_2 = 4, 2, 0, 2, 4 \\quad (\\bar{Z}_2 = 2.4), \\qquad Z_3 = 2, 1, 0, 1, 2 \\quad (\\bar{Z}_3 = 1.2) \\]<\/p>\n<p>\u00c9cart absolu moyen global : \\(\\bar{Z} = 24\/15 = 1.6\\).<\/p>\n<p>\\[ \\sum n_i (\\bar{Z}_i - \\bar{Z})^2 = 5(0.4)^2 + 5(0.8)^2 + 5(0.4)^2 = 4.8 \\]<\/p>\n<p>\\[ \\sum\\sum (Z_{ij} - \\bar{Z}_i)^2 = 2.8 + 11.2 + 2.8 = 16.8 \\]<\/p>\n<p>\\[ W = \\frac{15 - 3}{3 - 1} \\cdot \\frac{4.8}{16.8} = 6 \\cdot 0.2857 = 1.7143 \\]<\/p>\n<p>Avec \\(df_1 = 2\\) et \\(df_2 = 12\\), la valeur p est \\(p \\approx 0.221\\).<\/p>\n<p><strong>R\u00e9sultat :<\/strong> \\(F = 1.7143\\), \\(df_1 = 2\\), \\(df_2 = 12\\), \\(p \\approx 0.221\\). Comme \\(p &gt; 0.05\\), rien ne permet de remettre en cause l'\u00e9galit\u00e9 des variances de ces trois groupes.<\/p>\n<p>\n\r\n<\/section>\n<h2>Comment utiliser le calculateur du test de Levene<\/h2>\n<ol>\n<li>Saisissez vos donn\u00e9es dans le champ <strong>Observations des groupes<\/strong>, en pla\u00e7ant les valeurs de chaque groupe sur leur propre ligne. S\u00e9parez les valeurs par des espaces ou des points-virgules&nbsp;; la virgule d\u00e9cimale est accept\u00e9e. Chaque groupe doit compter au moins deux observations, et vous pouvez saisir de 2 \u00e0 20 groupes.<\/li>\n<li>Choisissez la m\u00e9thode de centrage dans le menu d\u00e9roulant <strong>Centrer chaque groupe sur<\/strong>&nbsp;: <em>Moyenne (test original de Levene)<\/em> ou <em>M\u00e9diane (variante de Brown\u2013Forsythe)<\/em>.<\/li>\n<li>Lisez les r\u00e9sultats&nbsp;: la statistique de test <strong>F<\/strong>, les deux degr\u00e9s de libert\u00e9, la <strong>valeur p<\/strong>, et une interpr\u00e9tation en langage clair de l'\u00e9galit\u00e9 suppos\u00e9e des variances des groupes au seuil de 0,05.<\/li>\n<\/ol>\n<h2>Qu'est-ce que le test de Levene et quand l'utiliser&nbsp;?<\/h2>\n<p>Le test de Levene est une proc\u00e9dure statistique qui permet de v\u00e9rifier l'hypoth\u00e8se d'<strong>homog\u00e9n\u00e9it\u00e9 des variances<\/strong>, c'est-\u00e0-dire l'id\u00e9e que plusieurs groupes ind\u00e9pendants partagent la m\u00eame variance au sein de la population. De nombreuses m\u00e9thodes classiques, dont le test t sur deux \u00e9chantillons, l'ANOVA \u00e0 un facteur et les plans \u00e0 mesures r\u00e9p\u00e9t\u00e9es, supposent l'\u00e9galit\u00e9 des variances entre les groupes. Lorsque cette hypoth\u00e8se n'est pas respect\u00e9e, les taux d'erreur nominaux de ces tests peuvent \u00eatre fauss\u00e9s : vous risquez de d\u00e9clarer un r\u00e9sultat \u00ab&nbsp;significatif&nbsp;\u00bb plus souvent que les 5&nbsp;% annonc\u00e9s, ou de perdre de la puissance.<\/p>\n<p>Le test repose sur une transformation des donn\u00e9es brutes : chaque observation est remplac\u00e9e par sa distance absolue au centre du groupe, et une ANOVA \u00e0 un facteur est men\u00e9e sur ces distances. Si les groupes ont r\u00e9ellement des variances \u00e9gales, l'\u00e9cart absolu moyen sera similaire d'un groupe \u00e0 l'autre et la statistique F obtenue sera faible. En revanche, si un groupe est nettement plus dispers\u00e9 que les autres, ses \u00e9carts seront en moyenne plus grands, ce qui gonflera la statistique.<\/p>\n<p>L'interpr\u00e9tation des r\u00e9sultats est simple : une valeur p faible (g\u00e9n\u00e9ralement inf\u00e9rieure \u00e0 0,05) indique qu'au moins un groupe a une variance diff\u00e9rente ; il faut alors soit appliquer une transformation stabilisatrice de variance (par exemple une transformation logarithmique), soit opter pour une proc\u00e9dure qui ne suppose pas l'\u00e9galit\u00e9 des variances, comme l'ANOVA de Welch. Une valeur p \u00e9lev\u00e9e signifie que les donn\u00e9es sont compatibles avec des variances \u00e9gales \u2014 mais cela ne prouve pas que les variances sont exactement identiques&nbsp;: le test ne trouve simplement aucun \u00e9l\u00e9ment contradictoire avec cette hypoth\u00e8se.<\/p>\n<p>Le test de Levene est g\u00e9n\u00e9ralement pr\u00e9f\u00e9r\u00e9 aux alternatives plus anciennes comme le test de Bartlett, car il est bien moins sensible aux donn\u00e9es non normales. Il constitue le compl\u00e9ment naturel des comparaisons de groupes param\u00e9triques ; si vous passez ensuite \u00e0 des m\u00e9thodes non param\u00e9triques, le <a href=\"https:\/\/wpcalc.com\/fr\/statistiques\/calculateur-test-kruskal-wallis\/\">test de Kruskal\u2013Wallis<\/a> ou le <a href=\"https:\/\/wpcalc.com\/fr\/statistiques\/calculateur-test-friedman\/\">test de Friedman<\/a> peuvent convenir selon votre plan exp\u00e9rimental.<\/p>\n<h2>Hypoth\u00e8ses, limites et conseils pratiques<\/h2>\n<ul>\n<li><strong>Ind\u00e9pendance.<\/strong> Les observations doivent \u00eatre ind\u00e9pendantes au sein de chaque groupe et entre les groupes. Le test de Levene ne convient pas aux donn\u00e9es appari\u00e9es ni aux mesures r\u00e9p\u00e9t\u00e9es.<\/li>\n<li><strong>Deux versions du test.<\/strong> Le test de Levene original centre chaque groupe sur sa moyenne, ce qui le rend sensible aux valeurs aberrantes et aux distributions asym\u00e9triques. La variante de Brown\u2013Forsythe, centr\u00e9e sur la m\u00e9diane, est plus robuste ; c'est celle choisie par d\u00e9faut dans ce calculateur, comme dans la plupart des logiciels statistiques.<\/li>\n<li><strong>La taille des groupes compte.<\/strong> Avec de tr\u00e8s petits groupes, le test manque de puissance et peut passer \u00e0 c\u00f4t\u00e9 de diff\u00e9rences r\u00e9elles de variance. Avec de tr\u00e8s grands \u00e9chantillons, il peut signaler comme significatives des diff\u00e9rences d\u00e9risoires. Prenez toujours en compte l'ampleur concr\u00e8te de l'\u00e9cart de variance, et pas seulement la valeur p.<\/li>\n<li><strong>\u00c9galit\u00e9 des variances ne veut pas dire \u00e9galit\u00e9 des moyennes.<\/strong> Ce test ne dit rien des diff\u00e9rences \u00e9ventuelles entre les moyennes des groupes : il ne s'int\u00e9resse qu'\u00e0 la dispersion. Pour comparer des moyennes entre groupes, tournez-vous plut\u00f4t vers des proc\u00e9dures comme le <a href=\"https:\/\/wpcalc.com\/en\/statistics\/z-test-for-a-mean-calculator\/\">test Z pour une moyenne<\/a>.<\/li>\n<li><strong>N'oubliez pas le test principal.<\/strong> La v\u00e9rification des variances n'est g\u00e9n\u00e9ralement qu'une \u00e9tape pr\u00e9liminaire. Si votre analyse se poursuit, le <a href=\"https:\/\/wpcalc.com\/en\/statistics\/statistical-power-calculator\/\">calculateur de puissance statistique<\/a> peut vous aider \u00e0 d\u00e9terminer si vos tailles d'\u00e9chantillon suffisent \u00e0 d\u00e9tecter les effets qui vous int\u00e9ressent.<\/li>\n<li><strong>Des limites de saisie raisonnables.<\/strong> Le calculateur accepte jusqu'\u00e0 20 groupes et 1 000 observations au total, avec des valeurs pouvant atteindre un billion (10\u00b9\u00b2) en valeur absolue \u2014 de quoi couvrir les jeux de donn\u00e9es typiques d'un cours ou d'une recherche.<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>V\u00e9rifiez si des groupes ind\u00e9pendants pr\u00e9sentent des variances \u00e9gales. Saisissez les observations de deux groupes ou plus, une ligne par groupe, choisissez le centrage sur la moyenne ou la m\u00e9diane, et obtenez la statistique F, les degr\u00e9s de libert\u00e9 et la valeur p.<\/p>\n","protected":false},"author":3168,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[28],"tags":[29],"class_list":["post-5771","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-statistiques","tag-tests-hypotheses"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/wpcalc.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5771","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/wpcalc.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/wpcalc.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3168"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=5771"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5771\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":6033,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5771\/revisions\/6033"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/wpcalc.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=5771"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=5771"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=5771"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}