test non paramétriques

Bonjour,
Quand dans un énoncé avec des données quantitatives, si on ne nous dit pas que la distribution est normale, faut-il considérer qu'elle ne l'est pas et qu'il faut donc faire un test non paramétrique?

Salut !

Pour commencer sache que le but n'est pas de vous piéger sur "est-ce qu'ils ont bien vu que rien n'était écrit", loin de là.

Le but est de vous faire réfléchir sur les grandes notions des biostatistiques :
=> Si l'on dit que les conditions d'applications (CA) sont respéctées : comment parvenir à une conclusion intéressante ?
=> Si l'on dit que les CA ne sont PAS respectées : comment s'adapter pour continuer la réflexion ?
=> Si rien n'est précisé : comment vérifier les CA pour choisir le bon test ?
Il n'y a donc pas de place fondemental au doute, vous aurez forcément des éléments pour guider votre réflexion !

Plus précisement concernant la distribution normale :
=> Cela peut vous être directement précisé si la distribution est normale ou non
=> On peut vous parler de symétrie et aplatissement (cf cours sur les données quantitatives)
=> Vous pouvez l'évaluer au moyen d'un graphique si donné (cf le joli normalausorus qui orne nombre de vos cours)
=> Vous pouvez comparer la distribution de votre échantillon à une distribution normale théorique via un X², mais là on se trouve sur l'extrême limite du programme (une vidéo du TALC à votre disposition en parle si jamais vous vous embêtiez durant vos révisions ...)
=> Bonus : dans la réalité ceci est vérifié avec des tests comme le célèbre Shapiro et Wilk mais ça c'est une autre histoire !

Pour finir, dans le cas ultime où rien n'est dit et que vous n'avez ABSOLUMENT AUCUNE info :
Je me permet de citer une réponse du Pr. CHARKALUK donné sur le forum des enseignants : "Ne supposez pas la distribution normale si on ne vous le donne pas!"

En espérant avoir dissiper tes doutes sur ce point là,
Bon courage pour cette fin de semestre,
Florian GUENIN