Calculateur de test exact de permutation des moyennes
Énumérer tous les groupes de taille fixe réétiquetés pour un essai de randomisation à deux faces.
VOTRE CALCUL
Résultat
—
Étapes du calcul
Affichez les étapes une par une ou le calcul complet. Les étapes utilisent les valeurs que vous avez saisies.
Méthode de calcul
Traiter les positions d’observation comme distinctes, énumérer toutes les combinaisons et inclure des liens à la statistique absolue observée.
p=number of label partitions with |meanA−meanB| at least observed / all fixed-size partitions
Exemple détaillé
Les échantillons 1 , 2 , 3 et 4 , 5 , 6 ont observé une différence moyenne −3 et un reétiquetage exact à deux faces p= 2 / 20 = 0,1 .
Hypothèses et précisions sur les données
2 – 9 observations par groupe, au plus 18 combinées. L’exactitude est subordonnée au modèle d’échangeabilité/randomisation, non garanti pour les groupes à distribution inégale. Il s’agit d’une différence moyenne non étudiée et comprend l’allocation observée; aucun ajustement de Monte Carlo ou plus-un.
Utiliser ce calculateur
Puis-je saisir mes propres données ?
Oui. Remplacez les valeurs de l’exemple par vos propres données. Le résultat, les étapes, les tableaux et les diagrammes disponibles se mettent à jour. Une valeur vide ou invalide efface le résultat ; les valeurs de l’exemple ne remplacent jamais les données manquantes.
Les résultats sont-ils exacts ?
Les calculs utilisent des nombres à virgule flottante et les résultats affichés sont arrondis. Consultez la formule, les hypothèses et la précision des données indiquée avant d’interpréter le résultat.
Mes données sont-elles envoyées ?
Le calcul s’effectue dans votre navigateur. Aucun compte, envoi de fichier ou service d’IA externe n’est nécessaire. Les données saisies ne sont pas conservées après le rechargement de la page.
Comparer des échantillons indépendants signifie utiliser des erreurs standard de variation inégale, Welch degrés de liberté et un intervalle bi-face.
Générer un intervalle de bootstrap percentile reproductible pour une moyenne d’échantillon, avec erreur standard bootstrap, biais et quantiles empiriques.
Comparer deux échantillons indépendants à l’aide de rangs groupés, de statistiques U et d’une supériorité par paire observée.
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