Méthodes de statistiques applicables aux petits échantillons

Valider une hypothèse dans le domaine de la recherche ou bien, dans un panel
de décisions possibles et choisir la meilleure sont les préoccupations
essentielles des chercheurs et autres praticiens de haut niveau. Lorsqu'ils
disposent d'un grand nombre de données statistiques, les risques d'erreur de
jugement sont faibles. Il en va tout autrement quand l'échantillon est de
petite taille car des hypothèses sous-jacentes telles que la nature de la
distribution, préalables à l'utilisation des tests usuels, ne peuvent être
justifiées. Cette lacune peut conduire à une conclusion non validée ou tout au
moins contestable et rend l'utilisation des tests non paramétriques
incontournable. Un des intérêts et non des moindres de certains tests non
paramétriques, est de mettre en évidence l'existence de liens de concordance
ou de discordance entre facteurs lorsque l'on ne peut dégager, aux aléas près,
des relations fonctionnelles entre ces dits facteurs. Dans la première partie
de ce livre, sont présentées, pour chaque type d'analyse, la ou les méthodes
qui peuvent être utilisées ainsi que des applications dont les supports
thématiques sont extraits de travaux de recherche publiés. Le champ très varié
de ces applications permet aux lecteurs (étudiants d'École de commerce,
étudiants en Master d'économie, de Finance, de Marketing, de Psychologie, ...)
de raisonner de façon inductive afin de résoudre rapidement les problèmes
auxquels il est confronté. La seconde partie de l'ouvrage concerne un public
plus restreint de statisticiens issus de filières mathématiques (chercheurs,
économètres).