La fonction « Comparaison de moyennes » sur Modalisa permet de recenser les écarts à la moyenne globale significatifs au seuil de 5%. Il effectue également le test de Fisher sur chaque variable numérique. Cette fonction ne peut être utilisée qu’à deux conditions : les distributions des moyennes comparées sont normales (décrivent une courbe de Gauss) et leurs variances sont de même taille.
Dans l’exemple ci-dessus :
On pose l’hypothèse nulle (H0) que les moyennes de la variable « Service à bord » ne varient pas en fonction des modalités de la variable « classe d’âge », c’est-à-dire que quel que soit l’âge du répondant, il n’influe pas sur sa façon de considérer le service à bord lors de son voyage en avion.
Dans le tableau, les moyennes en couleur représentent les moyennes significativement différentes de la moyenne générale. De plus le test F de Fisher est significatif. L’hypothèse nulle est rejetée. On peut en déduire qu’il est probable que l’âge du répondant influe sur son avis sur le service à bord.
A l’inverse, si le test F de Fisher n’était pas significatif (si p>0,05), on conclurait au non-rejet de l’hypothèse nulle, et donc qu’il est probable que l’âge des répondants n’ait aucune influence sur leur façon de considérer le service à bord.