Un test statistique permet d'évaluer à quel point les données vont à l'encontre d'une certaine hypothèse, l'hypothèse nulle aussi appelée H0. Sous H0, les données sont générées par le hasard. En d'autres termes, les processus contrôlés (manipulations expérimentales par exemple) n'ont pas d'influence sur les données.
Tout d'abord, pourquoi faire des tests statistiques ? Les tests statistiques (ou tests d'hypothèses) vont vous permettre de tirer des conclusions claires, mathématiquement rigoureuses (et élégantes !) à partir des données que vous aurez analysées.
Les tests statistiques permettent de contrôler la validité d'une hypothèse émise sur une population-mère, à partir des observations effectuées sur un échantillon. L'hypothèse ainsi énoncée est appelée hypothèse nulle ou H0.
Comment interpréter les sorties d'un test statistique : le niveau de significativité alpha et la p-value. Lors de la mise en place d'une étude, il faut spécifier un seuil de risque au-dessus duquel H0 ne doit pas être rejetée. Ce seuil est appelé niveau de significativité alpha et doit être compris entre 0 et 1.
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.
C'est dommage parce qu'en réalité c'est assez simple, il existe, grosso modo, trois grands types d'analyses statistiques : les analyses descriptives, les analyses inférentielles, et les analyses prédictives.
Les données peuvent être divisées en 2 grandes catégories. Catégoriques et quantitatives. Les données catégories peuvent être subdivisées en données nominales et ordinales. Les données quantitatives peuvent être discrète ou continue et sont aussi appelées données numériques.
La formulation des hypothèses, le choix du test statistique et l'analyse des résultats sont les étapes les plus importantes.
principal est de préciser un phénomène sur une population globale, à partir de son observation sur une partie restreinte de cette population, l'échantillon. Il s'agit donc d'induire (ou encore d'inférer) du particu- lier au général avec un objectif principalement explicatif.
Il s'agit du test de Kruskal-Wallis, mesure de l'association entre deux variables qualitatives. Le croisement de deux questions qualitatives produit un tableau que l'on désigne généralement par « tableau de contingence ».
L'analyse est le principal outil permettant d'obtenir de l'information à partir des données. Les données d'une enquête peuvent être utilisées à des fins d'études descriptives ou analytiques.
La statistique utile aux entreprises est précisément celle qui leur permet de ne pas se tromper, c'est celle qui leur permet de bien choisir entre les possibilités qui leur sont offertes pour l'interprétation des données.
Un sondage est une méthode statistique visant à évaluer les proportions de différentes caractéristiques d'une population à partir de l'étude d'une partie seulement de cette population, appelée échantillon.
Contentez vous de les décrire. Les raisons pour lesquelles des résultats particuliers sont observés (ou non) sont l'objet de la partie discussion. – Lorsque vous mentionnez vos variables dans le texte, ou qu'elles sont écrites dans vos tableaux ou figures, utilisez des termes français transparents et non pas des codes.
La p-value, correspondant à la valeur absolue des statistiques du test t (|t|), est calculée pour les degrés de liberté (df): df = n - 1 .
Un test de Student, également connu sous le nom de test t de Student, est un outil permettant d'évaluer les moyennes d'une ou deux populations à l'aide d'un test d'hypothèse.
Un test est dit statistiquement significatif lorsque le risque quantifié de se tromper, nommé p-valeur, est inférieur à un niveau de signification alpha. Pour être plus précis, la valeur-p est la probabilité d'obtenir une donnée aussi extrême sous l'hypothèse nulle.
Des recherches récentes montrent qu'un test statistiquement significatif ne correspond à une évidence forte que pour une valeur p de 0,5 % ou même 0,1 %.
Le deuxième moyen est une évaluation visuelle en examinant l'histogramme représentant les fréquences des classes de la variable étudiée. Si cet histogramme a une forme symétrique autour de la moyenne avec une forme d'une courbe en cloche Gaussienne, alors les données ont une distribution normale.
Les tests non paramétriques sont donc utilisés lorsque le niveau d'échelle n'est pas métrique, que la distribution réelle des variables aléatoires n'est pas connue ou que l'échantillon est simplement trop petit pour supposer une distribution normale.
Par exemple, si vous voulez comparer une moyenne observée à une valeur théorique : Vous souhaitez comparer la moyenne des notes en mathématiques d'une classe à la moyenne du pays ? Dans ce cas nous allons utiliser un test paramétrique car nous pouvons supposer que les données suivent une distribution normale.