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.
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 .
Si H0 est vraie, alors la kinésithérapie est inefficace, le taux de guérison sera identique dans les 2 groupes. Si H1 est vraie, alors la kinésithérapie est efficace ou délétère, le taux de guérison sera différent entre les 2 groupes.
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.
Cette probabilité d'erreur est appelée niveau de signification ou α. Le niveau de signification est utilisé pour décider si l'hypothèse nulle doit être rejetée ou non. Si la valeur p est inférieure au seuil de signification, l'hypothèse nulle doit être rejetée ; dans le cas contraire, elle ne doit pas 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.
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.
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.
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.
Le test T est une statistique inférentielle utilisée pour évaluer les différences entre les moyennes de deux groupes. Le test T est généralement utilisé lorsque les ensembles de données suivent une distribution normale et peuvent avoir des variances inconnues.
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.
Prendre en compte les données du sujet et vos connaissances. 2. Rédiger une phrase à la forme affirmative 3. Formuler l'aspect provisoire de cette phrase en utilisant un verbe conjugué au présent ou au conditionnel « je suppose que / il se pourrait que … » ou en utilisant l'adverbe « peut-être ».
Quel est l'avantage d'utiliser un test non-paramétrique ? Les tests non-paramétriques sont plus robustes que les tests paramétriques. En d'autres termes, ils peuvent être utilisés dans un plus grand nombre de situations.
Il s'agit d'une forme d'analyse de la régression dans lequel le prédicteur, ou fonction d'estimation, ne prend pas de forme prédéterminée.
Un test non paramétrique est un test d'hypothèse qui n'exige pas que la distribution de la population soit caractérisée par certains paramètres. Par exemple, de nombreux tests d'hypothèse supposent que la population obéit à une loi normale pour les paramètres µ et σ.
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 %).
un test unilatéral à droite est exprimé comme suit : valeur de p = P(ST st | H 0 est vrai) = 1 - cdf(ts) en supposant que la loi de distribution de la statistique de test de H 0 soit asymétrique de 0, un test bilatéral est exprimé comme suit : valeur de p = 2 * P(ST |st| | H 0 est vrai) = 2 * (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.
Test unilatéral, ou bilatéral
Lorsque l'hypothèse nulle consiste à tester l'égalité de la valeur du test avec une valeur donnée, le test est bilatéral.
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.
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.
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.