L'hypothèse selon laquelle on fixe à priori un paramètre de la population à une valeur particulière s'appelle l'hypothèse nulle et est notée H0. N'importe quelle autre hypothèse qui diffère de l'hypothèse H0 s'appelle l'hypothèse alternative (ou contre-hypothèse) et est notée H1.
L'hypothèse nulle notée H0 est l'hypothèse que l'on désire contrôler : elle consiste à dire qu'il n'existe pas de différence entre les paramètres comparés ou que la différence observée n'est pas significative et est due aux fluctuations d'échantillonnage. Cette hypothèse est formulée dans le but d'être rejetée.
H0 : µ = µ0 H1 : µ = µ0. 2. Calcul de la statistique pertinente avec les valeurs de l'échantillon : Z0 = X − µ0 σ/ √ n .
Pour être crédible, l'hypothèse doit se baser sur des faits réels. Elle doit également être vérifiable à partir de données qualitatives ou quantitatives. La collecte d'information aide à développer le problème principal. Dans cette phase, l'étudiant devra relever les points importants de ses observations.
Pour être crédible, l'hypothèse doit se baser sur des faits réels. Elle doit également être vérifiable à partir de données qualitatives ou quantitatives. La collecte d'information aide à développer le problème principal. Dans cette phase, l'étudiant devra relever les points importants de ses observations.
Une hypothèse est une proposition ou un « dit » ou une explication que l'on se contente d'énoncer sans prendre position sur son caractère véridique, c'est-à-dire sans l'affirmer ou la nier. Il s'agit donc d'une simple supposition.
On appelle risque alpha le risque de conclure à l'existence d'une différence qui n'existe pas en réalité: en thérapeutique, cela revient à considérer efficace un traitement qui ne l'est pas.
Une valeur-p de 0,05 signifie qu'il y a une chance sur 20 qu'une hypothèse correcte soit rejetée plusieurs fois lors d'une multitude de tests (et n'indique pas, comme on le croit souvent, que la probabilité d'erreur sur un test unique est de 5 %).
Le principe est simple. On mesure l'écart maximum qui existe entre la fonction de répartition observée (ou tout simplement des fréquences cumulées) et la fonction de répartition théorique. Sous l'hypothèse H0, cet écart est faible et la répartition des observations s'intègre bien dans une distribution donnée.
En résumé, si la puissance statistique est assez importante (supérieure à 0.95 par exemple), on peut accepter H0 avec un risque proportionnel à (1 – puissance) d'avoir tort. Ce risque est appelé le risque Bêta.
En partant de la valeur de alpha/2 en tant que proportion, on la multiplie par 2 afin de trouver la valeur de alpha. Ensuite, on consulte la table de la loi normale réduite qui en fonction de cette dernière valeur va nous donner celle du score Z (Z alpha).
Pour chaque cellule la formule est la suivante : (Observations - Effectifs théoriques)²/Effectifs théoriques. Soit avec notre exemple : 0,212=(15- 16,89)²/16,89. Le total de toutes ces valeurs donne le Khi2 dit Calculé (9,333 ci-contre).
Un test de Student peut être utilisé pour évaluer si un seul groupe diffère d'une valeur connue (test t à un échantillon), si deux groupes diffèrent l'un de l'autre (test t à deux échantillons indépendants), ou s'il existe une différence significative dans des mesures appariées (test de Student apparié ou à ...
S'il génère une valeur p inférieure ou égale au niveau de signification, le résultat est considéré comme statistiquement significatif (et permet de rejeter l'hypothèse nulle). Cela est généralement écrit sous la forme suivante : p≤0,05.
ANOVA teste l'homogénéité de la moyenne de la variable quantitative étudiée sur les différentes valeurs de la variable qualitative. L'analyse de la variance, si elle aboutit à un résultat éloigné de zéro, permet de rejeter l'hypothèse nulle : la variable qualitative influe effectivement sur la variable quantitative.
Lorsque les données sont collectées, la valeur-p est calculée et la décision suivante est prise : si elle est inférieure à α, on rejette l'hypothèse nulle au profit de l'hypothèse alternative ; si elle est supérieure à α, on rejette l'hypothèse alternative au profit de l'hypothèse nulle.
Un test paramétrique est un test pour lequel on fait une hypothèse paramétrique sur la loi des données sous H0 (loi normale, loi de Poisson...); Les hypothèses du test concernent alors les paramètres de cette loi. Un test non paramétrique est un test ne nécessitant pas d'hypothèse sur la loi des données.
Les tests de conformité sont destinés à vérifier si un échantillon peut être considéré comme extrait d'une population donnée ou représentatif de cette population, vis-à-vis d'un paramètre comme la moyenne, la variance ou la fréquence observée.
Ce coefficient se calcule comme le ratio de la covariance entre la rentabilité d'un portefeuille (Rp) et celle du marché (Rm), par la variance de la rentabilité implicite du marché (Rm). Sa formule est donc : beta = (Cov(Rp, Rm))/Var(Rm).
Comment formuler la problématique ? Par quoi commencer sa phrase ? Deux tournures sont très utiles pour lancer le débat : "En quoi ?" et "Dans quelle mesure ?" Les tournures "Par quels moyens... ?", "Pourquoi... ?" ou "Doit-on considérer que... ?" lancent également le débat.
Comment construire la question de recherche ? La question de recherche se construit généralement à partir d'une idée de recherche. Elle fait le lien avec la ou les hypothèses qui suivent. La construction de la question de recherche doit être complétée par une formulation adéquate afin de la rendre compréhensible.
La méthodologie de recherche est un aperçu de la façon dont une recherche donnée est effectuée. Elle définit les techniques ou les procédures utilisées pour identifier et analyser les informations concernant un sujet de recherche spécifique.
Il existe différents types d'hypothèses. Nous distinguons quatre types : l'hypothèse descriptive, l'hypothèse explicative en termes de facteurs, l'hypothèse explicative en termes de typologie, l'hypothèse explicative en termes de processus.
Dans l'objectif de recherche de votre mémoire, vous indiquez pourquoi vous effectuez cette recherche en fonction de votre problématique. Vous décrivez précisément ce que vous voulez réaliser avec votre recherche et ce que la recherche devrait produire. Vous formulez l'objectif au moyen de l'analyse du problème.