{"id":8496,"date":"2026-10-14T18:02:23","date_gmt":"2026-10-14T18:02:23","guid":{"rendered":"http:\/\/french.arabpsychology.com\/statistics\/comment-realiser-test-rangs-signes-wilcoxon-excel-etape-par-etape\/"},"modified":"2026-10-14T18:02:23","modified_gmt":"2026-10-14T18:02:23","slug":"comment-realiser-test-rangs-signes-wilcoxon-excel-etape-par-etape","status":"publish","type":"psych_stat","link":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/?psych_stat=comment-realiser-test-rangs-signes-wilcoxon-excel-etape-par-etape","title":{"rendered":"Comment r\u00e9aliser un test des rangs sign\u00e9s de Wilcoxon dans Excel (\u00e9tape par \u00e9tape)"},"content":{"rendered":"

Dans le domaine de l’analyse quantitative et de l’exp\u00e9rimentation scientifique, l’\u00e9valuation des changements survenus au sein d’une m\u00eame cohorte d’individus constitue l’une des d\u00e9marches m\u00e9thodologiques les plus courantes. Qu’il s’agisse de mesurer l’efficacit\u00e9 d’une th\u00e9rapie cognitivo-comportementale par un protocole pr\u00e9-test et post-test, d’\u00e9valuer l’impact d’un programme d’entra\u00eenement ergonomique sur la r\u00e9duction des erreurs op\u00e9ratoires, ou d’analyser l’\u00e9volution des scores de douleur apr\u00e8s administration d’une mol\u00e9cule pharmacologique, le chercheur se trouve confront\u00e9 \u00e0 des donn\u00e9es appari\u00e9es ou d\u00e9pendantes. Lorsque ces mesures satisfont aux postulats restrictifs de la statistique classique, le test t de Student pour \u00e9chantillons appari\u00e9s<\/a> s’impose historiquement comme l’outil privil\u00e9gi\u00e9 pour comparer deux moyennes arithm\u00e9tiques.<\/p>\n

Toutefois, la r\u00e9alit\u00e9 empirique du laboratoire ou du terrain clinique contredit fr\u00e9quemment ces exigences math\u00e9matiques id\u00e9ales. Les distributions de scores psychom\u00e9triques, les \u00e9chelles ordinales d’appr\u00e9ciation subjective ou les temps de r\u00e9action pr\u00e9sentent tr\u00e8s r\u00e9guli\u00e8rement des asym\u00e9tries prononc\u00e9es, une bimodalit\u00e9 ou des queues de distribution \u00e9paisses, quand ils ne sont pas tout simplement pollu\u00e9s par des observations aberrantes incompressibles. Face \u00e0 ces violations syst\u00e9matiques de l’hypoth\u00e8se de normalit\u00e9 gaussienne, l’application aveugle des m\u00e9thodes param\u00e9triques expose l’analyste \u00e0 des distorsions majeures du taux d’erreur de premi\u00e8re esp\u00e8ce ainsi qu’\u00e0 un effondrement dramatique de la puissance statistique de ses inf\u00e9rences. C’est pr\u00e9cis\u00e9ment pour surmonter ces \u00e9cueils th\u00e9oriques et pratiques que les tests non param\u00e9triques ont \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9s au cours du vingti\u00e8me si\u00e8cle.<\/p>\n

Parmi cet arsenal m\u00e9thodologique moderne, le test des rangs sign\u00e9s de Wilcoxon occupe une place pr\u00e9pond\u00e9rante en tant qu’\u00e9quivalent direct, robuste et \u00e9l\u00e9gant du test t d\u00e9pendant. Bien que des environnements logiciels sp\u00e9cialis\u00e9s comme R, Python, SPSS ou SAS int\u00e8grent des routines automatis\u00e9es pour son ex\u00e9cution, la ma\u00eetrise de son impl\u00e9mentation pas \u00e0 pas dans Microsoft Excel repr\u00e9sente une comp\u00e9tence analytique inestimable. D\u00e9composer chaque phase du calcul au sein d’un tableur permet non seulement de d\u00e9mystifier l’algorithme sous-jacent, mais assure \u00e9galement un contr\u00f4le absolu sur la gestion des cas particuliers, tels que les diff\u00e9rences nulles et les ex aequo. Ce guide exhaustif a pour vocation d’exposer avec une rigueur acad\u00e9mique sans compromis l’ensemble des fondements th\u00e9oriques, des pr\u00e9requis m\u00e9thodologiques et des manipulations pratiques n\u00e9cessaires pour mener \u00e0 bien un test des rangs sign\u00e9s de Wilcoxon dans Excel.<\/p>\n

1. Introduction et fondements th\u00e9oriques du test des rangs sign\u00e9s de Wilcoxon<\/h2>\n

1.1 D\u00e9finition et r\u00f4le de l’alternative non param\u00e9trique<\/h3>\n

Propos\u00e9 initialement par le chimiste et statisticien am\u00e9ricain Frank Wilcoxon<\/a> dans son article fondateur de 1945 intitul\u00e9 Individual Comparisons by Ranking Methods<\/em>, le test des rangs sign\u00e9s constitue une rupture paradigmatique majeure dans l’histoire de la statistique inf\u00e9rentielle. Con\u00e7u express\u00e9ment pour traiter les devis exp\u00e9rimentaux impliquant des mesures r\u00e9p\u00e9t\u00e9es ou des paires de sujets \u00e9troitement appari\u00e9s, ce test s’affranchit du postulat selon lequel la population parente dont sont issus les \u00e9chantillons suit une distribution normale ou gaussienne. Dans l’\u00e9pist\u00e9mologie des sciences empiriques, l’obligation d’abandonner les m\u00e9thodes param\u00e9triques \u00e9merge d\u00e8s lors que la forme analytique sous-jacente de la distribution des donn\u00e9es ne peut \u00eatre mod\u00e9lis\u00e9e de mani\u00e8re fiable par une loi de probabilit\u00e9 sp\u00e9cifi\u00e9e a priori avec un nombre fini de param\u00e8tres math\u00e9matiques.<\/p>\n

Le principe m\u00e9canique fondamental qui conf\u00e8re au test de Wilcoxon toute son originalit\u00e9 r\u00e9side dans la transformation des valeurs quantitatives continues ou ordinales brutes en une structure d’ordonnancement par les rangs, tout en pr\u00e9servant l’information critique port\u00e9e par la magnitude et le signe des diff\u00e9rences observ\u00e9es. Contrairement au test des signes \u00e9l\u00e9mentaire, qui ignore d\u00e9lib\u00e9r\u00e9ment l’amplitude des \u00e9carts pour ne retenir que leur direction qualitative (positive ou n\u00e9gative), le test des rangs sign\u00e9s quantifie la distance relative s\u00e9parant chaque paire de mesures. Il classe ensuite ces \u00e9carts de mani\u00e8re ascendante selon leur valeur absolue. Cette op\u00e9ration conf\u00e8re un poids statistique proportionnellement plus \u00e9lev\u00e9 aux variations substantielles survenues entre deux conditions exp\u00e9rimentales, tout en att\u00e9nuant le pouvoir de distorsion des valeurs extr\u00eames.<\/p>\n

Cette \u00e9l\u00e9gante dualit\u00e9 m\u00e9thodologique prend toute sa pertinence dans les protocoles de recherche contemporains en psychologie clinique, en neuropsychologie et dans les sciences comportementales. Dans ces disciplines, les instruments de mesure reposent massivement sur des batteries d’\u00e9valuations psychom\u00e9triques, des \u00e9chelles de d\u00e9pression ou d’anxi\u00e9t\u00e9, et des grilles d’observation dont les propri\u00e9t\u00e9s m\u00e9triques ne garantissent nullement l’intervalle constant requis par les mod\u00e8les lin\u00e9aires classiques. Face \u00e0 des \u00e9chantillons de taille modeste, o\u00f9 l’\u00e9valuation formelle de la normalit\u00e9 par des tests tels que celui de Shapiro-Wilk manque cruellement de puissance, le recours syst\u00e9matique au test des rangs sign\u00e9s de Wilcoxon s’impose comme une garantie de validit\u00e9 interne et de reproductibilit\u00e9 empirique.<\/p>\n

\"\"<\/figure>\n

1.2 Diff\u00e9rences fondamentales avec le test t pour \u00e9chantillons appari\u00e9s<\/h3>\n

L’arbitrage entre le test t de Student pour \u00e9chantillons d\u00e9pendants et le test des rangs sign\u00e9s de Wilcoxon soul\u00e8ve des questions centrales de puissance statistique, de robustesse et de signification th\u00e9orique des inf\u00e9rences produites. Sur le plan de l’efficacit\u00e9 asymptotique relative, la litt\u00e9rature statistique classique d\u00e9montre que lorsque la distribution sous-jacente des diff\u00e9rences respecte scrupuleusement l’hypoth\u00e8se de normalit\u00e9, le test de Wilcoxon conserve une efficacit\u00e9 relative d’environ 95,5 % par rapport au test t. Cela signifie que la perte de puissance induite par la conversion des grandeurs continues en rangs est minime. En revanche, d\u00e8s que la distribution r\u00e9elle s’\u00e9carte de la normalit\u00e9, notamment en pr\u00e9sence de queues lourdes ou de contamination par des donn\u00e9es asym\u00e9triques, l’efficacit\u00e9 relative du test de Wilcoxon d\u00e9passe largement 100 %, pouvant atteindre des valeurs th\u00e9oriques infinies face \u00e0 des lois particuli\u00e8rement dispers\u00e9es ou discontinues.<\/p>\n

Cette sup\u00e9riorit\u00e9 op\u00e9rationnelle face aux distributions non gaussiennes s’explique par l’insensibilit\u00e9 intrins\u00e8que des statistiques d’ordre aux observations aberrantes extr\u00eames, commun\u00e9ment d\u00e9sign\u00e9es sous le terme d’outliers. Dans un test t param\u00e9trique, une unique valeur d\u00e9viante issue d’un art\u00e9fact de mesure ou d’une r\u00e9action atypique d’un participant peut gonfler d\u00e9mesur\u00e9ment la variance de l’\u00e9chantillon ou d\u00e9placer artificiellement la moyenne arithm\u00e9tique, conduisant soit \u00e0 une erreur de type I (faux positif), soit \u00e0 une erreur de type II (faux n\u00e9gatif). \u00c0 l’inverse, dans le test de Wilcoxon, l’\u00e9cart le plus colossal ne recevra jamais qu’un rang ordinal maximal (par exemple, le rang 15 dans un \u00e9chantillon de quinze paires), neutralisant de facto son potentiel destructeur sur la stabilit\u00e9 de la statistique inf\u00e9rentielle.<\/p>\n

Par ailleurs, la nature m\u00eame de l’hypoth\u00e8se test\u00e9e diverge profond\u00e9ment entre les deux approches. Alors que le test t \u00e9value formellement l’\u00e9galit\u00e9 des esp\u00e9rances math\u00e9matiques, v\u00e9rifiant si la moyenne des diff\u00e9rences de population est \u00e9gale \u00e0 z\u00e9ro, le test de Wilcoxon \u00e9value la distribution stochastique des \u00e9carts, ce qui se traduit op\u00e9rationnellement par une comparaison de m\u00e9dianes ou, plus rigoureusement, par l’estimation de la pseudo-m\u00e9diane de Hodges-Lehmann des diff\u00e9rences appari\u00e9es. Cette distinction prend une r\u00e9sonance \u00e9pist\u00e9mologique cruciale lors de l’exploitation d’\u00e9chelles psychom\u00e9triques de type Likert \u00e0 5 ou 7 points. Attribuer une signification arithm\u00e9tique \u00e0 la moyenne d’un score de Likert constitue une transgression m\u00e9thodologique fr\u00e9quente, car la distance s\u00e9parant un \u00e9tat \u00ab tout \u00e0 fait d’accord \u00bb d’un \u00e9tat \u00ab d’accord \u00bb n’est pas quantitativement d\u00e9montr\u00e9e comme \u00e9quivalente \u00e0 celle s\u00e9parant l’\u00e9tat \u00ab neutre \u00bb de l’\u00e9tat \u00ab en d\u00e9saccord \u00bb. Le test de Wilcoxon, en op\u00e9rant exclusivement sur l’ordonnancement des amplitudes, respecte scrupuleusement la nature ordinale de ces mesures psychologiques sans introduire de postulats m\u00e9triques abusifs.<\/p>\n

2. Conditions d’application et postulats m\u00e9thodologiques pr\u00e9alables<\/h2>\n

2.1 Structure et appariement des donn\u00e9es exp\u00e9rimentales<\/h3>\n

La validit\u00e9 des conclusions issues d’un test des rangs sign\u00e9s de Wilcoxon d\u00e9pend imp\u00e9rativement du respect de plusieurs exigences structurales relatives au plan d’\u00e9chantillonnage. La condition primordiale concerne la nature appari\u00e9e ou d\u00e9pendante des donn\u00e9es recueillies. L’analyste doit se trouver en pr\u00e9sence de deux s\u00e9ries d’observations appari\u00e9es terme \u00e0 terme, ce qui se concr\u00e9tise g\u00e9n\u00e9ralement \u00e0 travers deux paradigmes exp\u00e9rimentaux distincts. Le premier est le plan \u00e0 mesures r\u00e9p\u00e9t\u00e9es, dans lequel une cohorte unique de participants subit une double \u00e9valuation temporelle ou conditionnelle, classiquement illustr\u00e9e par un sch\u00e9ma pr\u00e9-test \/ post-test \u00e9valuant l’\u00e9tat des sujets avant et apr\u00e8s l’administration d’un traitement exp\u00e9rimental.<\/p>\n

Le second paradigme repose sur l’appariement direct de sujets distincts selon des crit\u00e8res d’homog\u00e9n\u00e9isation extr\u00eamement stricts. Dans ce cadre, chaque participant du groupe exp\u00e9rimental est jumel\u00e9 de fa\u00e7on univoque avec un individu du groupe t\u00e9moin partageant des caract\u00e9ristiques d\u00e9mographiques ou biologiques fondamentales, telles que l’\u00e2ge chronologique, le sexe biologique, le niveau socio-\u00e9conomique ou le niveau de base d’une pathologie donn\u00e9e. Qu’il s’agisse de mesures r\u00e9p\u00e9t\u00e9es sur les m\u00eames individus ou de paires artificiellement constitu\u00e9es, la structure des donn\u00e9es impose que la valeur issue de la condition B soit conceptuellement et fonctionnellement li\u00e9e \u00e0 la valeur correspondante issue de la condition A.<\/p>\n

Enfin, une condition m\u00e9thodologique absolue, souvent n\u00e9glig\u00e9e dans la pratique, r\u00e9side dans l’ind\u00e9pendance mutuelle entre les diff\u00e9rentes paires d’observations au sein de l’\u00e9chantillon global. Si l’interd\u00e9pendance intra-paire est le moteur m\u00eame du test, toute forme de d\u00e9pendance inter-paires est strictement prohib\u00e9e. Cela implique que la r\u00e9ponse, l’\u00e9volution ou la performance d’un sujet (ou d’une paire appari\u00e9e) ne doit en aucun cas \u00eatre influenc\u00e9e par celle d’un autre sujet de la cohorte. Les protocoles impliquant des dynamiques de groupe, des mesures collect\u00e9es en grappes ou des apprentissages interactifs non contr\u00f4l\u00e9s violent cette r\u00e8gle d’ind\u00e9pendance stochastique, ce qui entra\u00eene une distorsion majeure de la distribution d’\u00e9chantillonnage th\u00e9orique de la statistique de test.<\/p>\n

2.2 Niveau de mesure et postulats de distribution<\/h3>\n

Sur le plan m\u00e9trologique, le test des rangs sign\u00e9s de Wilcoxon requiert que les variables d\u00e9pendantes soient mesur\u00e9es au minimum sur une \u00e9chelle de mesure ordinale poss\u00e9dant des propri\u00e9t\u00e9s de continuit\u00e9 relative, ou id\u00e9alement sur une \u00e9chelle d’intervalles ou de rapports. La n\u00e9cessit\u00e9 sous-jacente est que l’op\u00e9ration de soustraction arithm\u00e9tique entre la mesure post-intervention et la mesure pr\u00e9-intervention ait un sens conceptuel et math\u00e9matique clair. Il ne suffit pas que les variables initiales puissent \u00eatre ordonn\u00e9es ; il est imp\u00e9ratif que les diff\u00e9rences individuelles calcul\u00e9es puissent elles-m\u00eames \u00eatre ordonn\u00e9es les unes par rapport aux autres en termes de magnitude absolue, ce qui exclut de fait les simples donn\u00e9es nominales cat\u00e9gorielles non hi\u00e9rarchis\u00e9es.<\/p>\n

Au-del\u00e0 de la nature de l’\u00e9chelle m\u00e9trique, le postulat de distribution le plus critique, et paradoxalement le plus m\u00e9connu des praticiens utilisant les alternatives non param\u00e9triques, concerne la sym\u00e9trie de la distribution des diff\u00e9rences dans la population parente. Si le test de Wilcoxon ne requiert absolument pas la normalit\u00e9 des scores, il postule formellement que la distribution de la variable de diff\u00e9rence (Condition 2 moins Condition 1) est sym\u00e9trique autour de sa m\u00e9diane th\u00e9orique. La distribution peut \u00eatre aplatie (platykurtique), pointue (leptokurtique) ou multimodale, mais la probabilit\u00e9 d’observer un \u00e9cart positif d’une magnitude donn\u00e9e doit \u00eatre \u00e9gale \u00e0 la probabilit\u00e9 d’observer un \u00e9cart n\u00e9gatif de m\u00eame magnitude sous l’hypoth\u00e8se nulle.<\/p>\n

La violation substantielle de ce postulat de sym\u00e9trie alt\u00e8re profond\u00e9ment la nature de l’inf\u00e9rence statistique produite. Si la distribution des diff\u00e9rences pr\u00e9sente une asym\u00e9trie marqu\u00e9e (skewness prononc\u00e9e), un r\u00e9sultat statistiquement significatif ne peut plus \u00eatre interpr\u00e9t\u00e9 de fa\u00e7on univoque comme un d\u00e9placement de la m\u00e9diane entre les deux conditions exp\u00e9rimentales. Dans un tel cas, le rejet de l’hypoth\u00e8se nulle indique simplement qu’une distribution domine stochastiquement l’autre, sans que l’on puisse affirmer avec certitude que le centre de gravit\u00e9 ou la valeur centrale de la population a chang\u00e9 de position. L’analyste rigoureux se doit donc d’examiner visuellement la forme de la distribution des \u00e9carts, via un histogramme ou un diagramme de dispersion des r\u00e9sidus, avant de finaliser ses interpr\u00e9tations cliniques ou exp\u00e9rimentales.<\/p>\n

3. Formulation formelle des hypoth\u00e8ses statistiques nulle et alternative<\/h2>\n

3.1 \u00c9nonciation des hypoth\u00e8ses bilat\u00e9rales<\/h3>\n

L’armature logique de l’inf\u00e9rence statistique repose sur la confrontation syst\u00e9matique de deux \u00e9nonc\u00e9s mutuellement exclusifs et exhaustifs : l’hypoth\u00e8se nulle, not\u00e9e conventionnellement H0<\/em>, et l’hypoth\u00e8se alternative, d\u00e9sign\u00e9e par H1<\/em>. Dans le cadre d’un plan d’analyse bilat\u00e9ral (ou non directionnel), le chercheur postule a priori qu’une intervention, une manipulation exp\u00e9rimentale ou l’\u00e9coulement du temps peut engendrer une modification des performances ou des scores, sans toutefois s’engager th\u00e9oriquement sur le sens d’apparition de cette variation.<\/p>\n

Formellement, si l’on d\u00e9finit la variable al\u00e9atoire $D = X_2 – X_1$<\/span> comme repr\u00e9sentant la diff\u00e9rence individuelle entre la condition post-intervention ($X_2$<\/span>) et la condition pr\u00e9-intervention ($X_1$<\/span>), et que l’on note $\\theta$<\/span> (th\u00eata) la m\u00e9diane de la population de ces diff\u00e9rences appari\u00e9es, l’hypoth\u00e8se nulle s’\u00e9nonce de la mani\u00e8re suivante :<\/p>\n

$$H_0 : \\theta = 0$$<\/span><\/p>\n

Cette formulation math\u00e9matique postule que la m\u00e9diane des diff\u00e9rences au sein de la population g\u00e9n\u00e9rale est rigoureusement \u00e9gale \u00e0 z\u00e9ro. Sous l’hypoth\u00e8se nulle, il n’existe aucun effet syst\u00e9matique attribuable au traitement exp\u00e9rimental : les \u00e9carts positifs et n\u00e9gatifs observ\u00e9s au niveau de l’\u00e9chantillon ne r\u00e9sultent que des fluctuations d’\u00e9chantillonnage al\u00e9atoires et des bruits de mesure inh\u00e9rents au protocole exp\u00e9rimental.<\/p>\n

\u00c0 l’oppos\u00e9, l’hypoth\u00e8se alternative bilat\u00e9rale stipule l’existence d’une alt\u00e9ration statistiquement d\u00e9montrable de l’\u00e9tat des sujets, quelle que soit la polarit\u00e9 de ce changement. Elle s’exprime symboliquement ainsi :<\/p>\n

$$H_1 : \\theta \\neq 0$$<\/span><\/p>\n

Dans la recherche appliqu\u00e9e, la validation de cette hypoth\u00e8se alternative implique que la distribution des scores sous la seconde condition a subi une translation stochastique significative par rapport \u00e0 la premi\u00e8re condition, signifiant un impact r\u00e9el du facteur \u00e9tudi\u00e9, qu’il s’agisse d’un progr\u00e8s mesurable ou d’une d\u00e9t\u00e9rioration clinique.<\/p>\n

3.2 \u00c9nonciation des hypoth\u00e8ses unilat\u00e9rales et seuil de d\u00e9cision<\/h3>\n

Lorsque le corpus th\u00e9orique sous-jacent ou des r\u00e9sultats pr\u00e9liminaires robustes permettent d’anticiper avec certitude la direction pr\u00e9cise de l’effet attendu, l’investigateur peut l\u00e9gitimement formuler une hypoth\u00e8se alternative unilat\u00e9rale (ou directionnelle). Ce choix augmente m\u00e9caniquement la puissance statistique du test pour d\u00e9tecter un effet orient\u00e9 dans la direction pr\u00e9d\u00e9finie, tout en renon\u00e7ant compl\u00e8tement \u00e0 identifier un effet significatif qui se manifesterait dans la direction oppos\u00e9e.<\/p>\n

Dans l’\u00e9ventualit\u00e9 o\u00f9 le protocole vise \u00e0 d\u00e9montrer une am\u00e9lioration clinique se traduisant par une augmentation des scores (par exemple, une hausse de l’estime de soi ou des capacit\u00e9s mn\u00e9siques), l’hypoth\u00e8se unilat\u00e9rale droite s’articule comme suit :<\/p>\n

$$H_0 : \\theta \\leq 0 \\quad \\text{versus} \\quad H_1 : \\theta > 0$$<\/span><\/p>\n

Inversement, si l’objectif clinique consiste \u00e0 r\u00e9duire une symptomatologie invalidante (telle qu’une \u00e9chelle de phobie sociale ou un marqueur biochimique de stress), l’hypoth\u00e8se unilat\u00e9rale gauche postule une d\u00e9croissance des scores, s’\u00e9non\u00e7ant par :<\/p>\n

$$H_0 : \\theta \\geq 0 \\quad \\text{versus} \\quad H_1 : \\theta < 0$$<\/span><\/p>\n

L’arbitrage formel entre le maintien et le rejet de l’hypoth\u00e8se nulle exige la fixation rigoureuse, pr\u00e9alable \u00e0 toute manipulation des donn\u00e9es empiriques, du risque d’erreur de premi\u00e8re esp\u00e8ce, universellement d\u00e9sign\u00e9 par la lettre grecque $\\alpha$<\/span> (alpha). Dans l’immense majorit\u00e9 des publications scientifiques en sciences humaines, biom\u00e9dicales et comportementales, ce seuil est fix\u00e9 conventionnellement \u00e0 $\\alpha = 0,05$<\/span>, ce qui signifie que l’analyste consent \u00e0 accepter une probabilit\u00e9 maximale de 5 % de d\u00e9clarer \u00e0 tort l’existence d’un effet th\u00e9rapeutique alors que l’hypoth\u00e8se nulle est math\u00e9matiquement v\u00e9rifi\u00e9e dans la population. Dans des contextes de recherche clinique \u00e0 haute criticit\u00e9 m\u00e9dicale ou pharmacologique, un seuil plus conservateur, tel que $\\alpha = 0,01$<\/span> voire $\\alpha = 0,001$<\/span>, peut \u00eatre institutionnellement requis afin de limiter drastiquement l’occurrence de faux positifs.<\/p>\n

4. \u00c9tape 1 : Structuration et saisie des donn\u00e9es exp\u00e9rimentales dans Excel<\/h2>\n

4.1 Organisation tabulaire des paires d’observations<\/h3>\n

L’ex\u00e9cution sans faille d’une analyse non param\u00e9trique dans Microsoft Excel repose sur une structuration architecturale rigoureuse de la feuille de calcul. L’organisation matricielle standardis\u00e9e adopt\u00e9e par les biom\u00e9triciens consiste \u00e0 d\u00e9dier chaque ligne de la grille \u00e0 une unit\u00e9 statistique unique (un participant, un patient ou un couple appari\u00e9) et \u00e0 assigner les colonnes aux variables exp\u00e9rimentales successives.<\/p>\n

\"\"<\/figure>\n

Pour illustrer concr\u00e8tement notre d\u00e9marche tout au long de ce guide, consid\u00e9rons un protocole exp\u00e9rimental men\u00e9 sur un \u00e9chantillon clinique de douze patients ($N = 12$<\/span>) souffrant d’anxi\u00e9t\u00e9 g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9e, chez lesquels un score composite de d\u00e9tresse psychologique a \u00e9t\u00e9 recueilli avant et apr\u00e8s la mise en \u0153uvre d’une th\u00e9rapie comportementale br\u00e8ve. La disposition tabulaire s’articule selon le mod\u00e8le normatif suivant :<\/p>\n