Niveau de signification. Un test d'hypothèse ne peut jamais rejeter l'hypothèse nulle avec une certitude absolue. Il existe toujours une certaine probabilité d'erreur que l'hypothèse nulle soit rejetée alors qu'en fait elle est vraie.
La « réalité », ou la vérité, concernant l’hypothèse nulle est inconnue et nous ne savons donc pas si nous avons pris la bonne décision ou si nous avons commis une erreur. Nous pouvons cependant définir la probabilité de ces événements. La probabilité de commettre une erreur de type I. Également connu sous le nom de niveau de signification.
H 0 : L'hypothèse nulle : il s'agit d'une déclaration sur la population qui soit est considérée comme vraie, soit est utilisée pour présenter un argument à moins qu'elle ne puisse s'avérer incorrecte au-delà de tout doute raisonnable .
Si nous rejetons l’hypothèse nulle alors qu’elle est vraie, alors nous commettons une erreur de type I. Si l’hypothèse nulle est fausse et que nous ne parvenons pas à la rejeter, nous commettons une autre erreur appelée erreur de type II.
Il doit s'agir d'une valeur que vous spécifiez avant d'avoir des données... mais il n'est pas nécessaire qu'elle soit nulle .
Selon l'hypothèse nulle, il n'y a souvent pas de différence ou de lien perceptible entre les variables étudiées. Elle indique l'absence de relation entre les éléments pertinents ou d'effet entre eux. Les chercheurs créent l'hypothèse nulle qui servira de point de référence pour la comparaison de leurs résultats.
Hypothèse nulle (H 0 ) – Cela peut être considéré comme l'hypothèse implicite. « Null » signifie « rien ». Cette hypothèse stipule qu'il n'y a aucune différence entre les groupes ni aucune relation entre les variables . L’hypothèse nulle est une présomption de statu quo ou d’absence de changement.
L'hypothèse nulle ne peut pas être prouvée , bien que le test d'hypothèse commence par l'hypothèse que l'hypothèse est vraie et que le résultat final indique l'échec du rejet de l'hypothèse nulle. Ainsi, il est toujours conseillé de dire « ne pas rejeter l’hypothèse nulle » au lieu de « accepter l’hypothèse nulle ».
Vous devez noter que vous ne pouvez pas accepter l’hypothèse nulle , mais seulement trouver des preuves contre elle.
Vous pouvez rejeter une hypothèse nulle lorsqu'une valeur p est inférieure ou égale à votre niveau de signification . La valeur p représente la mesure de la probabilité qu'un certain événement se soit produit par hasard. Vous pouvez calculer les valeurs p en fonction de vos données en supposant que l'hypothèse nulle est vraie.
Véritable hypothèse nulle : il n'y a pas de différence significative entre les scores moyens des deux groupes. Fausse hypothèse nulle : il existe une différence significative entre les scores moyens des deux groupes .
L'hypothèse nulle est rejetée en faveur de l'hypothèse alternative si la valeur P est inférieure à alpha, le niveau prédéterminé de signification statistique (Daniel, 2000).
Cependant, si l’hypothèse nulle s’avère fausse, il existe une relation dans le phénomène mesuré. L'hypothèse nulle est utile car elle peut être testée pour conclure s'il existe ou non une relation entre deux phénomènes mesurés .
L'hypothèse nulle est toujours une déclaration d'égalité car la plupart des hypothèses recherchent une sorte d'effet/d'interaction mesurée par un paramètre (B) et l'absence d'effet/d'interaction se traduit généralement par B =0 .
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The probability of rejecting the null hypothesis when it is true is called type I error. Type I error can be described as an error in which a null hypothesis is rejected even though the hypothesis was true. Type I error is also referred to as alpha α error.
A Type II error is made when we reject the null hypothesis and the null hypothesis is actually false.
Si notre statistique de test est : positive et supérieure à la valeur critique, alors nous disposons de preuves suffisantes pour rejeter l'hypothèse nulle et accepter l'hypothèse alternative. positive et inférieure ou égale à la valeur critique , il faut accepter l'hypothèse nulle.
Il existe deux options pour prendre une décision. Ils rejettent H 0 si les informations sur l'échantillon favorisent l'hypothèse alternative ou ne rejettent pas H 0 ou refusent de rejeter H 0 si les informations sur l'échantillon sont insuffisantes pour rejeter l'hypothèse nulle.
L'hypothèse nulle est la déclaration ou l'affirmation faite (que nous essayons de réfuter) et l'hypothèse alternative est l'hypothèse que nous essayons de prouver et qui est acceptée si nous disposons de preuves suffisantes pour rejeter l'hypothèse nulle.
Notez que le fait de ne pas rejeter H0 ne signifie pas que l’hypothèse nulle est vraie. Il n’y a pas de résultat formel indiquant « accepter H0 ». Cela signifie simplement que nous n’avons pas suffisamment de preuves pour étayer H1. Dans un procès devant jury, les hypothèses sont les suivantes : H0 : l’accusé est innocent ; • H1 : le prévenu est coupable.
Si la valeur P est inférieure ou égale au niveau de signification, nous rejetons l'hypothèse nulle et acceptons l'hypothèse alternative à la place . Si la valeur P est supérieure au seuil de signification, nous disons que nous « ne parvenons pas à rejeter » l’hypothèse nulle. Nous ne disons jamais que nous « acceptons » l’hypothèse nulle.
Il est faux de dire que vos résultats soutiennent l'hypothèse nulle parce que l'étude n'est pas concluante . Même si les résultats n’étaient pas suffisamment solides pour rejeter l’hypothèse nulle, celle-ci pourrait quand même être fausse.
Here are some examples of null and alternative hypotheses that are not opposite: Null hypothesis: There is no significant difference in the mean scores of two groups of students on a math test. Alternative hypothesis: There is a significant difference in the mean scores of two groups of students on a math tes.
On appelle risque d'erreur de première espèce la probabilité de rejeter H0 et d'accepter H1 alors que H0 est vraie. Ceci se produit si la valeur de la statistique de test tombe dans la région de rejet alors que l'hypothèse H0 est vraie. La probabilité de cet évènement est le niveau de signifiation α.
A null hypothesis is either rejected or not rejected. For this we compare the p- value and the level of significance. - If the p- value is less than the level of significance, we say we have significant evidence to reject the null hypothesis.