Les tests d'homogénéité permettent de décider si plusieurs sous-populations sont homogènes par rapport à un critère donné.
Les tests d'homogénéité rassemblent un grand nombre de tests pour lesquels l'hypothèse nulle est qu'une série temporelle est homogène entre deux temps donnés.
Les tests de l'homogénéité des variances permettent de vérifier si les variances des échantillons à observer ne sont pas très différentes.
Le test de Student est un outil permettant de vérifier une hypothèse formulée sur un jeu de données. Il est principalement utilisé lorsque l'on sait que l'échantillon de données est supposé suivre une loi normale, comme lorsque l'on joue 100 fois de suite au pile ou face.
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.
Les tests que vous pouvez utiliser sont alors le test de Student ou le test de Wilcoxon-Mann-Whitney, selon si les groupes suivent une distribution normale (en forme de cloche). Si vous avez plus de deux groupes dans votre étude, comme l'ethnicité (africaine, asiatique, blanche, etc.)
Pour savoir si la distribution des réponses de deux variables qualitatives est due au hasard ou si elle révèle une liaison entre elles, on utilise généralement le test du Khi2 dit «Khi-deux».
Effectuer des tests utilisateurs permet justement de répondre à ce cas de figure et d'éviter des réunions ou des discussions stériles et sans fin. De manière plus positive, ils permettent d'orienter un projet vers des résultats chiffrés et objectifs plutôt que sur des a-priori et des perceptions parfois faussées.
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.
De ce point de vue, un test doit posséder plusieurs qualités. La plus importante est la validité des scores qu'il permet de recueillir. Les scores à un test sont considérés comme valides s'ils reflètent bien la caractéristique visée par le test, et rien que celle-ci.
Pour tester l'indépendance de deux caract`eres, on peut utiliser un test du Khi Deux de la façon suivante : on réunit dans un tableau les effectifs Oi,j d'individus donnant `a X et Y les valeurs (xi) et (yj) et on calcule les effectifs théoriques `a partir de la proportion théorique produit piqj.
Pour vérifier qu'une équation est bien homogène, il faut s'assurer que les deux parties de l'équation utilisent la même dimension. En effet, si ces dernières sont différentes, votre équation sera automatiquement considérée fausse. On appelle cela une analyse dimensionnelle.
En statistique, le Test de Levene est une statistique déductive utilisée pour évaluer l'égalité de variance pour une variable calculée pour deux groupes ou plus. Certaines procédures statistiques courantes supposent que les variances des populations à partir desquelles différents échantillons sont prélevés sont égales.
1. Dont la composition et la structure sont les mêmes en tout point : Un alliage homogène. 2. Dont les éléments présentent une grande harmonie entre eux : Une équipe homogène.
Définition : Une fonction f : (x,y) → f(x,y) est dite homogène de degré k ssi : pour tout a∈R tel que f soit définie en (ax,ay) et (x,y), f(ax,ay) = akf(x,y).
hétérogène adj. Qui manque d'unité, qui est composé d'éléments de nature différente.
Tests de normalité : quelle hypothèse nulle ? Les tests de normalité impliquent l'hypothèse nulle que la variable ayant généré l'échantillon suit une distribution normale. Ainsi, une p-value faible indique un risque faible de se tromper en concluant que les données sont non-normales.
Les méthodes non paramétriques sont utiles lorsque l'hypothèse de normalité ne tient pas et que l'effectif d'échantillon est faible. Cela dit, dans les tests non paramétriques, vos données reposent également sur des hypothèses.
Un écart type important indique que les données sont dispersées autour de la moyenne. Cela signifie qu'il y a beaucoup de variances dans les données observées. À l'inverse, plus les valeurs sont regroupées autour de la moyenne, plus l'écart type est faible.
Les tests antigéniques
les autotests, réalisés sur auto-prélèvement nasal (ou autotests). Le test antigénique recherche les antigènes présents à la surface du virus. Les tests antigéniques rendent un résultat en quelques minutes et permettent le diagnostic précoce des malades dès la phase aiguë.
Depuis le 11 septembre 2020, afin de fluidifier la réalisation des tests de dépistage dans les centres de tests, les personnes ayant des symptômes, les cas contacts et le personnel soignant ou assimilé (qui travaille en hôpital, dans un EHPAD ou à domicile) sont désormais prioritaires.
Qui peut réaliser un test ? Les médecins, les infirmiers diplômés d'État, les masseurs-kinésithérapeutes, les sages-femmes, les dentistes et les pharmaciens peuvent réaliser les tests antigéniques dans leur cabinet, au domicile du patient, au sein des officines ou dans des barnums.
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.
Lorsque le signe d'une différence attendue entre deux moyennes est connu, il est possible de se concentrer exclusivement sur le côté attendu sous l'hypothèse alternative. Dans ce cas, nous choisissons une hypothèse alternative unilatérale avec le côté souhaité.
Par conséquent, les corrélations sont généralement exprimées à l'aide de deux chiffres clés : r = et p = . Plus r est proche de zéro, plus la relation linéaire est faible. Les valeurs positives de r indiquent une corrélation positive lorsque les valeurs des deux variables tendent à augmenter ensemble.