Qu'est-ce que test de fischer ?

Le test de Fisher est une méthode statistique qui permet de déterminer si deux ensembles de données sont significativement différents ou non. Il est généralement utilisé dans les études expérimentales pour évaluer l'efficacité d'une intervention ou d'un traitement.

Le test de Fisher repose sur le calcul d'une valeur de probabilité appelée "p-value". Cette valeur indique la probabilité d'obtenir les résultats observés si les ensembles de données ne sont en réalité pas différents. Plus cette valeur est faible, plus la différence entre les deux ensembles de données est considérée comme significative.

Pour effectuer un test de Fisher, on compare les moyennes de deux groupes de données à l'aide d'un test t de Student. Si la différence entre les moyennes est statistiquement significative, on peut conclure que les deux ensembles de données sont différents.

Le test de Fisher est largement utilisé en biologie, en médecine et dans d'autres domaines de la recherche scientifique pour évaluer la validité de résultats expérimentaux.