Paramétrique vs. non-paramétrique
Conseil
Il faut en principe toujours utiliser un test paramétrique si les conditions d'applications de celui-ci sont satisfaites. En effet, les tests paramétriques sont plus puissants pour détecter un effet que leur équivalent non-paramétrique.
Un test paramétrique peut être utilisé lorsque toutes les variables dépendantes sont numériques. Lorsque l'une des variables est continue, il est nécessaire d'utiliser un test non-paramétrique, qui se base sur le rang des observations plutôt que leur valeur.
Dans certains cas, — par exemple si la normalité des distributions n'est pas respectée — il est nécessaire d'interpréter notre variable numérique comme une variable nominale pour éviter d'obtenir des résultats biaisés. Dans ce cas, il faut donc impérativement utiliser un test non-paramétrique.