Cela s'articule habituellement autour de l'hypothèse nulle (H0): si on accepte l'hypothèse nulle, l'hypothèse alternative (H1) est infirmée; inversement, si on rejette l'hypothèse nulle, l'hypothèse alternative est confirmée.
La règle de décision est la suivante: si la valeur calculée du critère statistique est inférieure à la valeur critique de la distribution de F, au seuil de signification voulu, on accepte l'hypothèse nulle, à savoir que les deux échantillons sont prélevés dans des populations de même variance.
Pour rejeter l'hypothèse nulle en faveur d'une hypothèse alternative, les données doivent être incompatibles avec l'hypothèse nulle et montrer une différence significative.
Pour prendre une décision, choisissez le niveau de significativité α (alpha), avant le test : Si p est inférieur ou égal à α, rejetez H0. Si p est supérieur à α, ne rejetez pas H0 (en principe, vous n'acceptez jamais l'hypothèse H0, mais vous vous contentez de ne pas la rejeter)
H0 est opposée à une hypothèse appelée hypothèse alternative, notée H1 ou Ha. Souvent, l'hypothèse alternative est celle à laquelle l'utilisateur souhaite aboutir. Elle implique une notion de différence (différence entre moyennes par exemple). Si les données ne vont pas assez à l'encontre de H0, H0 n'est pas rejetée.
En pratique, une fois le « p » calculé : Si p ≤ alpha, H1 est acceptée. Si p > alpha, H0 est acceptée.
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.
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.
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.
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.
Soit p>0,05: la différence n'est pas significative, on ne peut pas conclure à une différence. Soit p≤0,05: la différence est significative, le risque pris est précisé, sa valeur est appelée degré de signification.
Niveau de signification
Si la valeur p calculée est inférieure à cette valeur, l'hypothèse nulle est rejetée, sinon elle est maintenue. En règle générale, on choisit un niveau de signification de 5 %. alpha < 0,01 : résultat très significatif. alpha < 0,05 : résultat significatif.
La validité est utilisée pour examiner la précision avec laquelle un élément est mesuré par une méthode. Si une méthode particulière mesure effectivement tout ce qu'elle prétend et que les résultats générés correspondent étroitement aux valeurs du monde réel, la méthode est considérée comme valide.
Une erreur de type I survient dans un test d'hypothèse statistique lorsqu'une hypothèse nulle, qui est en réalité vraie, est rejetée par erreur. Les erreurs de type I sont également connues sous le nom de « faux positifs », elles représentent la détection d'un effet positif alors qu'il n'existe aucun effet en réalité.
La significativité statistique, ou seuil de signification, désigne le seuil à partir duquel les résultats d'un test sont jugés fiables. Autrement dit, ce seuil détermine la confiance dans la corrélation entre un test effectué et les résultats obtenus.
Lorsque l'un des effectifs théoriques est inférieur à 5 ou lorsque les sommes marginales du jeu de données réel sont très déséquilibrées, il est préférable de se fier au test exact de Fisher.
Définitions. 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.
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.
on calcule la probabilité observée : p=kn. p = k n . on calcule l'écart du test : t=|p−p0|√p(1−p)√n.
Par exemple, un intervalle de confiance qui affiche un taux de 95% signifie que pour 19 individus sollicités sur 20 issus du même échantillon représentatif, ces intervalles contiendront exactement le même paramètre étudié, marqué par une marge d'erreur de 5%.
La valeur de p pour : un test unilatéral à gauche est exprimé comme suit : valeur de p = P(ST st | H 0 est vrai) = cdf(ts) un test unilatéral à droite est exprimé comme suit : valeur de p = P(ST st | H 0 est vrai) = 1 - cdf(ts)
Une valeur p, qui signifie valeur de probabilité, est une mesure statistique comprise entre 0 et 1. Elle est utilisée pour un test d'hypothèse. Dans des essais cliniques, elle est utilisée pour donner une indication qui détermine si un résultat observé dans un essai clinique peut être dû à un hasard ou non.