Test de Fisher

Pour la loi de probabilité, voir Loi de Fisher.

Le test de Fisher, ou test F, est un test d'hypothèse statistique qui permet de tester l'égalité de deux variances en faisant le rapport des deux variances et en vérifiant que ce rapport ne dépasse pas une certaine valeur théorique que l'on cherche dans la table de Fisher (ou table de Snedecor).

$\mathrm{F} = \frac{\mathrm{S_X}^2}{\mathrm{S_Y}^2}$

Remarque : on place au numérateur la plus grande des deux variances.

Le résultat peut être exprimé en pourcentage. Par exemple un F de 94 % ou 0,94 signifie que les deux variances sont très proches.

Ce test est utilisé en biologie dans la recherche de QTL.

Si F est plus grand que la valeur théorique, on rejette l'hypothèse d'égalité des deux variances.

Applications

Le Test de Chow est une application du test de Fisher pour tester l'égalité des coefficients sur deux populations différentes.

Articles connexes

• Ronald Aylmer Fisher
• Loi de Fisher
• Test exact de Fisher

Source

• [1] Université Paris Descartes, section Tests sur des échantillons gaussiens