Dans ce texte, nous étudions plusieurs tests pour l'egalité de deux distributions inconnues. Deux de ces tests sont basés sur des fonctions de distribution empiriques, trois autres sur des estimateurs non-paramétriques de fonctions de densité, et les trois derniers sur des moments empiriques. Nous proposons de contrôler la taille des tests (sous des hypothèses non-paramétriques) en employant des versions permutationnelles de ces tests conjointement avec la méthode des tests de Monte Carlo ajustée pour tenir compte de la possibilité de distributions discontinues. Nous proposons aussi une méthode pour combiner plusieurs de ces tests, le niveau de ces procédures étant aussi contrôlé par la technique des tests de Monte Carlo, laquelle possède de meilleures propriétés de puissance que les tests individuels combinés. Finalement, nous montrons dans une étude de simulation que la technique suggérée contrôle parfaitement la taille des différents tests considérés et que les nouveaux tests proposés peuvent fournir de notables améliorations de puissance.

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