CHISQ.TEST dans Excel : Guide Complet

Introduction

La fonction CHISQ.TEST dans Excel est un outil statistique puissant qui permet de déterminer si deux ensembles de données sont indépendants l'un de l'autre. Elle calcule la probabilité qu'un test du chi-carré soit le résultat du hasard. En d'autres termes, elle évalue si les différences entre les valeurs observées et les valeurs attendues sont statistiquement significatives ou si elles sont dues à la simple variation aléatoire.

Syntaxe

La syntaxe de la fonction CHISQ.TEST est la suivante :

=CHISQ.TEST(tableau_observé; tableau_attendu)

Où :

• tableau_observé : La plage de cellules contenant les fréquences observées. Il s'agit des données réelles que vous avez collectées.
• tableau_attendu : La plage de cellules contenant les fréquences attendues. Il s'agit des valeurs que vous vous attendriez à voir si les deux ensembles de données étaient indépendants.

Fonctionnement

La fonction CHISQ.TEST effectue les étapes suivantes :

1. Calcule la statistique du chi-carré en comparant les valeurs observées et attendues.
2. Calcule les degrés de liberté.
3. Utilise la distribution du chi-carré pour déterminer la probabilité (p-value) d'obtenir une statistique du chi-carré aussi grande (ou plus grande) que celle calculée, en supposant que les deux ensembles de données sont indépendants.

La fonction renvoie cette p-value. Si la p-value est inférieure à un seuil de signification (généralement 0.05), on rejette l'hypothèse nulle d'indépendance et on conclut que les deux ensembles de données sont dépendants.

Cas d'utilisation

Voici quelques exemples concrets d'utilisation de CHISQ.TEST :

• Marketing : Déterminer si une campagne publicitaire a un impact significatif sur les ventes. On compare les ventes avant et après la campagne, et dans différentes régions.
• Ressources Humaines : Analyser si le taux de promotion est indépendant du sexe ou de l'origine ethnique des employés.
• Finance : Évaluer si la performance de différents portefeuilles d'investissement est significativement différente ou simplement due au hasard.
• Production : Vérifier si le nombre de défauts de fabrication est lié à une machine spécifique.

Bonnes pratiques

• Assurez-vous que les tableaux tableau_observé et tableau_attendu ont les mêmes dimensions.
• Les valeurs dans les tableaux doivent être des nombres non négatifs.
• Interprétez la p-value avec prudence. Une p-value faible suggère une dépendance, mais ne prouve pas une relation de cause à effet.
• Utilisez un seuil de signification approprié (généralement 0.05, mais cela peut varier en fonction du contexte).

Combinaisons

CHISQ.TEST est souvent utilisé en combinaison avec d'autres fonctions statistiques, telles que :

• CHISQ.INV.RT : Pour déterminer la valeur critique du chi-carré correspondant à un seuil de signification donné.
• COUNTIF ou COUNTIFS : Pour calculer les fréquences observées à partir de données brutes.
• AVERAGE : Pour calculer les valeurs attendues.