Test de Brunner-Munzel
Le test de Brunner-Munzel est un test d'hypothèse non paramétrique à deux échantillons qui estime l'indice de supériorité probabiliste P(X < Y) — la probabilité qu'une observation sélectionnée au hasard dans un groupe dépasse une observation sélectionnée au hasard dans l'autre. Introduit par Brunner et Munzel en 2000 comme solution au problème non paramétrique de Behrens-Fisher, il reste valide même lorsque les deux groupes ont des variances inégales ou des distributions de formes différentes, ce qui en fait une alternative robuste au test U de Mann-Whitney dans les contextes hétéroscédastiques.
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Sources
- Brunner, E. & Munzel, U. (2000). The Nonparametric Behrens-Fisher Problem: Asymptotic Theory and a Small-Sample Approximation. Biometrical Journal, 42(1), 17–25. DOI: 10.1002/(sici)1521-4036(200001)42:1<17::aid-bimj17>3.0.co;2-u ↗
- Neubert, K. & Brunner, E. (2007). A studentized permutation test for the nonparametric Behrens-Fisher problem. Computational Statistics & Data Analysis, 51(10), 5192–5204. DOI: 10.1016/j.csda.2006.05.024 ↗
- Brunner, E., Bathke, A. C., & Konietschke, F. (2019). Rank and Pseudo-Rank Procedures for Independent Observations in Factorial Designs. Springer. DOI: 10.1007/978-3-030-02914-2 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 1). Brunner-Munzel Nonparametric Behrens-Fisher Test. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/statistics/brunner-munzel-test
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- Test de Fligner-Killeen pour l'homogénéité des variancesStatistique↔ compare
- Test H de Kruskal-WallisStatistique↔ compare
- Test U de Mann-WhitneyStatistique↔ compare
- Test du médian de MoodStatistique↔ compare
- Test t de Welch (variances inégales)Statistique↔ compare
- Test des rangs signés de WilcoxonStatistique↔ compare
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