Tests de comparaisons multiples

Le test de comparaisons multiples, abrégé MCT (de l'anglais Multiple Comparison Test), est une analyse post-hoc généralement réalisée après avoir comparé plusieurs échantillons à l'aide d'un ou plusieurs tests. Un MCT permet d’identifier un échantillon significativement différent parmi plusieurs échantillons ou un facteur significativement différent parmi plusieurs facteurs.

Il est simple de comparer deux échantillons en utilisant un seuil de signification alpha fixé à 0,05. En effet, il n’existe alors qu'une seule paire d’échantillons à comparer. Cependant, il devient difficile d’identifier un échantillon significativement différent lorsque le nombre d’échantillons augmente, car le nombre de comparaisons par paires augmente également avec le nombre d’échantillons. De plus, le risque d’erreur de type I s’accroît proportionnellement au nombre de comparaisons effectuées.

Un MCT permet donc d’identifier la moyenne significativement différente parmi plusieurs échantillons en ajustant les seuils alpha de signification, réduisant ainsi le risque d’erreur de type I. Par ailleurs, il est possible d’utiliser différents MCT adaptés à des jeux de données comportant des tailles d’échantillons égales ou inégales. Un exemple courant de MCT est le test de Bonferroni.