Test de Friedman robuste
Le test de Friedman robuste est une procédure non paramétrique pour comparer trois conditions ou plus liées (intra-sujets) qui remplace les résumés standard basés sur les rangs ou les moyennes par des estimations de localisation robustes — généralement des moyennes tronquées ou des statistiques de Winsor — afin de réduire l'influence des valeurs aberrantes et des distributions à queues lourdes sur l'inférence.
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Sources
- Wilcox, R. R. (2012). Introduction to Robust Estimation and Hypothesis Testing (3rd ed.). Academic Press. ISBN: 978-0123869838
- Friedman, M. (1937). The use of ranks to avoid the assumption of normality implicit in the analysis of variance. Journal of the American Statistical Association, 32(200), 675–701. DOI: 10.1080/01621459.1937.10503522 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Friedman Test for Repeated Measures. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/statistics/robust-friedman-test
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- Test de FriedmanStatistique↔ compare
- ANOVA à mesures répétéesStatistique↔ compare
- Test de Kruskal-Wallis robusteStatistique↔ compare
- Test t robuste pour échantillons appariésStatistique↔ compare
- ANOVA à mesures répétées robusteStatistique↔ compare
- Test de rangs signés de Wilcoxon robusteStatistique↔ compare
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