Fonction de compatibilité
Cette fonction est conservée pour assurer la compatibilité avec les anciennes versions d'Excel (Excel 2007 et antérieures). Elle reste fonctionnelle mais n'est plus recommandée pour les nouveaux classeurs.
Utilise plutôt : F.TEST qui offre plus de fonctionnalités et une meilleure précision.
Fonction TEST.F ExcelGuide Complet 2026
La fonction TEST.F te permet de comparer la variabilité de deux séries de données. En clair, elle répond à la question : "Ces deux groupes ont-ils la même stabilité, ou l'un est-il plus dispersé que l'autre ?". Que tu travailles en contrôle qualité, en finance ou en recherche, TEST.F t'aide à prendre des décisions basées sur des preuves statistiques solides.
Syntaxe de la fonction TEST.F
La syntaxe de TEST.F est simple : tu lui donnes deux plages de données, et elle te retourne une p-value qui t'indique si les variances sont différentes.
=TEST.F(matrice1; matrice2)Comprendre chaque paramètre
matrice1
(obligatoire)C'est ta première série de données. Il peut s'agir de mesures de qualité, de temps de réponse, de notes d'étudiants... Bref, n'importe quelle série de valeurs numériques que tu veux comparer.
Conseil : Assure-toi que tes données sont propres. Les cellules vides ou contenant du texte seront ignorées, mais elles peuvent fausser ton interprétation si tu ne t'y attends pas.
matrice2
(obligatoire)Ta deuxième série de données, celle que tu veux comparer à la première. Les deux séries n'ont pas besoin d'avoir le même nombre de valeurs : TEST.F gère parfaitement les échantillons de tailles différentes.
Astuce : L'ordre des matrices n'a pas d'importance. TEST.F(A;B) et TEST.F(B;A) donneront exactement le même résultat.
Comment interpréter le résultat ?
TEST.F te retourne une p-value, un nombre entre 0 et 1. Plus cette valeur est petite, plus il est probable que les variances soient réellement différentes.
p-value ≥ 0,05
Pas de différence significative détectée. Tu peux considérer que les deux groupes ont une variabilité équivalente. Pour TEST.STUDENT, utilise type=2.
p-value inférieure à 0,05
Les variances sont significativement différentes. Un groupe est plus dispersé que l'autre. Pour TEST.STUDENT, utilise type=3 (test de Welch).
Attention : Une p-value supérieure à 0,05 ne prouve pas que les variances sont égales. Elle signifie simplement qu'on n'a pas assez de preuves pour affirmer qu'elles sont différentes. C'est une nuance importante !
Exemples pratiques pas à pas
Exemple 1 – Responsable qualité : comparer deux lignes de production
Tu es responsable qualité dans une usine. Tu veux savoir si tes deux machines produisent des pièces avec la même régularité. Une machine plus "variable" produit des pièces moins constantes, ce qui peut poser des problèmes de qualité.
p-value = 0,65 → Les deux machines ont une variabilité équivalente. Pas de souci à se faire !
| A | B | |
|---|---|---|
| 1 | Machine A (mm) | Machine B (mm) |
| 2 | 50,12 | 50,08 |
| 3 | 50,08 | 50,15 |
| 4 | 50,15 | 50,09 |
| 5 | 50,11 | 50,13 |
| 6 | 50,09 | 50,10 |
| 7 | 50,14 | 50,12 |
=TEST.F(A2:A7; B2:B7)Avec une p-value de 0,65 (bien au-dessus de 0,05), tu peux rassurer ta direction : les deux machines produisent avec la même constance. Pas besoin d'intervention.
Exemple 2 – Data analyst : préparer un test de comparaison de moyennes
Tu es data analyst et tu veux comparer les performances de deux équipes commerciales. Avant d'utiliser TEST.STUDENT pour comparer leurs moyennes, tu dois vérifier si leurs résultats ont la même variabilité.
p-value = 0,02 → Attention ! Les variances sont différentes. L'équipe Beta a des résultats plus dispersés.
| A | B | |
|---|---|---|
| 1 | Équipe Alpha | Équipe Beta |
| 2 | 85 | 88 |
| 3 | 92 | 62 |
| 4 | 78 | 95 |
| 5 | 88 | 58 |
| 6 | 90 | 82 |
| 7 | 82 | 91 |
=TEST.F(A2:A7; B2:B7)La p-value de 0,02 (inférieure à 0,05) te dit que l'équipe Beta a des performances beaucoup plus variables : certains vendeurs cartonnent, d'autres sont à la traîne. Pour comparer les moyennes, tu devras utiliser =TEST.STUDENT(...; 2; 3)avec type=3 (test de Welch).
Exemple 3 – Acheteur : évaluer la fiabilité de deux fournisseurs
Tu es acheteur ou responsable approvisionnement. Deux fournisseurs te proposent des matières premières au même prix. Lequel est le plus fiable en termes de qualité constante ?
p-value = 0,01 → Le fournisseur B est beaucoup moins constant. Ses livraisons varient trop.
| A | B | |
|---|---|---|
| 1 | Fournisseur A (MPa) | Fournisseur B (MPa) |
| 2 | 485 | 478 |
| 3 | 492 | 495 |
| 4 | 488 | 452 |
| 5 | 491 | 489 |
| 6 | 486 | 471 |
| 7 | 490 | 505 |
| 8 | 487 | 460 |
=TEST.F(A2:A8; B2:B8)La p-value de 0,01 montre clairement que le fournisseur B a une qualité beaucoup plus variable. Même si sa moyenne est correcte, tu risques de recevoir des lots non conformes. Le fournisseur A est plus fiable pour ta production.
Les erreurs fréquentes et comment les éviter
Confondre variance et écart-type
TEST.F compare les variances, pas les écarts-types. La variance est l'écart-type au carré. Si un écart-type est 2× plus grand, la variance est 4× plus grande !
Mal interpréter une p-value élevée
Une p-value de 0,15 ne signifie pas "les variances sont égales". Elle signifie "je n'ai pas assez de preuves pour dire qu'elles sont différentes". C'est très différent !
Oublier les valeurs aberrantes
Une seule valeur extrême peut gonfler artificiellement la variance et fausser ton test. Avant d'interpréter TEST.F, jette un œil à tes données avec MIN() et MAX() pour repérer d'éventuelles anomalies.
Workflow : TEST.F puis TEST.STUDENT
Dans la vraie vie, tu utilises souvent TEST.F comme étape préparatoire avant de comparer des moyennes. Voici la méthode en 3 étapes :
Compare les variances avec TEST.F
=TEST.F(A2:A20; B2:B25)Interprète le résultat
- • p-value ≥ 0,05 → variances équivalentes → utilise type=2
- • p-value inférieure à 0,05 → variances différentes → utilise type=3
Lance TEST.STUDENT avec le bon type
=TEST.STUDENT(A2:A20; B2:B25; 2; 2 ou 3)Raccourci : Si tu n'as pas le temps de faire TEST.F, utilise directement TEST.STUDENT avec type=3 (test de Welch). Il fonctionne correctement que les variances soient égales ou non !
Questions fréquentes
Quelle différence entre TEST.F et TEST.STUDENT ?
Ces deux fonctions répondent à des questions différentes :
- TEST.F compare les variances (la dispersion)
- TEST.STUDENT compare les moyennes (le niveau)
En pratique, tu utilises TEST.F en premier pour choisir le bon type de TEST.STUDENT.
Combien de valeurs faut-il au minimum ?
Techniquement, TEST.F fonctionne dès 2 valeurs par groupe. Mais pour des résultats fiables, je te recommande au moins 10-15 valeurs par échantillon. Avec moins, le test manque de puissance et risque de passer à côté de vraies différences.
TEST.F fonctionne-t-il sur Google Sheets ?
Oui, la syntaxe est identique. La seule différence possible est le séparateur d'arguments (virgule ou point-virgule selon tes paramètres régionaux).
Pourquoi utiliser 0,05 comme seuil ?
Le seuil de 0,05 (5%) est une convention statistique qui signifie "je suis prêt à accepter 5% de risque de me tromper". C'est le standard dans la plupart des domaines. En recherche médicale, on utilise parfois 0,01 (1%) pour être plus prudent.
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