Tests de randomisation : une façon plus flexible de tester la significativité avec le logiciel Stata - Dubé, Jean; Cardenas, Diego; Champagne, Marie-Pier (Canadian Journal of Regional Science / Revue canadienne des sciences régionales)

(untitled) (Canadian Regional Science Association / Association canadienne des sciences régionales, 2023)
En sciences régionales, plusieurs conclusions empiriques reposent sur des tests de significativité. La significativité des paramètres dans des modèles de régression revêt souvent une importance capitale pour les chercheurs. Or, le calcul des tests statistiques classiques (test-t ou test-F) repose sur un certain nombre d’hypothèses qui, si elles s’avèrent non-respectées, peuvent entraîner un biais dans les calculs des statistiques. Le but de cette note technique est de présenter une approche alternative, un test non-paramétrique, permettant de tester la significativité à partir d’un test de randomisation. Cette approche est plus flexible que les tests paramétriques conventionnels et son application est relativement simple. Afin de démontrer le potentiel de la méthode, une application détaillée dans le logiciel Stata est présentée sur la base de données fictives.