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.
' Test de conformité ' Aussi connu commeTest de conformitéest une technique de test non fonctionnelle qui sert à valider si le système développé répond ou non aux normes prescrites par l'organisation.
Le test d'homogénéité (ou de comparaison) consiste à vérifier que K (supérieur à 2) échantillons (groupes) proviennent de la même population ou, cela revient à la même chose, que la loi de la variable d'intérêt est la même dans les K échantillons.
Un test d'hypothèse (ou test statistique) est une démarche qui a pour but de fournir une règle de décision permettant, sur la base de résultats d'échantillon, de faire un choix entre deux hypothèses statistiques.
Une valeurs critique est un résultat d'analyse qui indique un état clinique mettant en danger la vie du patient. Ces dernières sont communiquées verbalement et rapidement au prescripteur afin que le patient soit pris en charge le plus rapidement possible.
En statistiques, les tests de normalité permettent de vérifier si des données réelles suivent une loi normale ou non. Les tests de normalité sont des cas particuliers des tests d'adéquation (ou tests d'ajustement, tests permettant de comparer des distributions), appliqués à une loi normale.
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 ...
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.
Tandis que les tests unitaires vérifient une partie précise d'une application, les tests d'intégration, également élaborés par l'ingénieur en développement, analysent le fonctionnement global de celle-ci. Plus précisément encore, les tests d'intégrations incluent dans leur champ d'action les composants externes.
Les tests fonctionnels sont définis comme une méthode permettant de tester la fonctionnalité d'une application logicielle. Le plus souvent, les tests fonctionnels sont utilisés pour vérifier des scénarios ou des modèles d'utilisation de bout en bout.
La vérification va comparer les résultats d'une activité avec ce qui était initialement prévu : il faut comparer les données de sortie aux exigences exprimées en entrée. La validation est orientée utilisation, il faut établir que le résultat d'une activité répond au besoin du destinataire final.
Le test de permanence permet de s'assurer que les opérations sont toujours bien traitées conformément à ce qui a été décrit lors des entretiens. Cet outil vient compléter les descriptions obtenues lors des entretiens. Ces tests se feront à l'aide d'un sondage.
Les tests de permanence ont pour objectif de valider l'existence des points forts et d'en mesurer l'impact réel sur la couverture des risques. A l'issue de ces travaux, l'auditeur détermine les forces et faiblesses du dispositif de contrôle interne.
Le test bilatéral offre la possibilité de conclure à une différence quel que soit son sens (positive ou négative, effet bénéfique ou effet délétère). Un test unilatéral ne recherche la différence que dans un seul sens (supériorité le plus souvent pour un essai thérapeutique).
Le t-test avec 1 seul échantillon à comparer à une moyenne
Sauf qu'ici, on ne dispose que d'un seul échantillon qu'on veut comparer à une moyenne (une référence donnée). Le t-test est donc réalisé comme si un deuxième échantillon existait avec la même valeur pour chaque individu (qui est la référence donnée).
La procédure de l'analyse du test t apparié est la suivante: Calculer la différence (d) entre chaque paire de valeur. Calculer la moyenne (m) et l'écart-type (s) de d. Comparer la différence moyenne à 0.
La valeur t mesure l'ampleur de la différence par rapport à la variation de vos données d'échantillon. En d'autres termes, T est simplement la différence calculée représentée dans les unités de l'erreur type de la moyenne. Plus l'ampleur de T est grande, plus la preuve contre l'hypothèse nulle est grande.
normalité
État, caractère de ce qui est conforme à la norme, à ce qui est considéré comme l'état normal. 2. Rapport de la concentration d'une solution titrée à celle de la solution normale du même corps dissous. (La normalité d'une solution normale est égale à l'unité.)
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.
(1) définir l'hypothèse nulle, notée H0, à contrôler ; (2) choisir une statistique pour contrôler H0 ; (3) définir la distribution de la statistique sous l'hypothèse « H0 est réalisée » ; (4) définir le niveau de signification du test α et la région critique associée ; (5) calculer, à partir des données fournies par l' ...
Les tests paramétriques
s'utilisent lorsque les données sont 'distribuées', donc elles suivent la forme d'une courbe. Par exemple, lorsque la distribution des données est normale.
Quelle est la différence entre un test paramétrique et un test non-paramétrique ? Les tests paramétriques se basent sur des distributions statistiques supposées dans les données. Par conséquent, certaines conditions de validité doivent être vérifiées pour que le résultat d'un test paramétrique soit fiable.