Quelques mots sur les tests non paramétriques

Abstract

Dans le cadre de collaborations avec des collègues biologistes, je me suis souvent trouvé confronté à la question : "le referee nous dit qu'il vaudrait mieux faire un test non paramétrique parce que [les données ne sont pas gaussiennes / les tailles d'échantillon trop faibles / ... ] ; qu'en penses-tu ?". Pour répondre le plus correctement possible à mes collègues, et aux referees, je me suis un peu penché sur la question et je propose ici de faire un petit survol du sujet en évoquant les tests les plus classiquement utilisés (test de Student, test de Wilcoxon-Mann-Whitney, ...) et leurs conditions d'application. Un petit détour sur la question "dois-je faire le test pour données indépendantes ou données appariées ?" est aussi envisagé selon le temps disponible. Le tout étant illustré par une mise en oeuvre dans R.