Test du Chi-Deux Robuste
Le test du chi-deux robuste étend le cadre classique du chi-deux de Pearson pour rester fiable lorsque les hypothèses standards — en particulier la règle du nombre minimal de cellules attendues — sont violées. En utilisant les statistiques de divergence de puissance (Cressie & Read, 1984) ou des corrections basées sur le rééchantillonnage, il produit des inférences valides pour les tableaux de contingence creux, les petits échantillons et les données catégorielles déséquilibrées où l'approximation ordinaire du chi-deux échoue.
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Sources
- Cressie, N., & Read, T. R. C. (1984). Multinomial goodness-of-fit tests. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 46(3), 440–464. DOI: 10.1111/j.2517-6161.1984.tb01318.x ↗
- Agresti, A. (2002). Categorical Data Analysis (2nd ed.). Wiley-Interscience. ISBN: 978-0471360933
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Chi-Square Test of Independence / Goodness-of-Fit. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/statistics/robust-chi-square-test
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- Test du Khi-deux d'indépendanceStatistique↔ compare
- Test exact de FisherStatistique↔ compare
- Test exact de Fisher robusteStatistique↔ compare
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