Le test exact de Fisher calcule la probabilité d'obtenir les données observées (en utilisant une distribution hypergéométrique) ainsi que les probabilités d'obtenir tous les jeux de données encore plus extrêmes sous l'hypothèse nulle. Ces probabilités sont utilisées pour calculer la p-value.
Or selon la théorie il faut faire un test de Fisher lorsque la présence de racine unitaire n'est pas rejetée (p. value > 5%). Dans le cas contraire, le test convenable est en principe celui de student pour tester uniquement la significativité de la tendance ou de la constante.
L'ANOVA univariée est généralement utilisée lorsque l'on a une seule variable indépendante, ou facteur, et que l'objectif est de vérifier si des variations, ou des niveaux différents de ce facteur ont un effet mesurable sur une variable dépendante.
A.
Le test statistique est utile lorsqu'il faut trancher entre 2 hypothèses : H0 : hypothèse nulle, elle correspond à une situation de statu quo. H1 : hypothèse alternative, elle correspond à l'hypothèse qu'on veut démontrer.
L'analyse de la variance (ANOVA) peut déterminer si les moyennes de trois groupes ou plus sont différentes. ANOVA utilise des tests F pour tester statistiquement l'égalité des moyennes.
Interpréter les résultats d'un test F de Fisher pour comparer la variance de deux échantillons. Les résultats qui apparaissent dans une nouvelle feuille montre qu'il faut rejeter l'hypothèse H0 car la p-value est de 0,009 qui est inférieure à la limite de 0,05.
Deux tests statistiques, le test de Student et le test de Wilcoxon, sont généralement employés pour comparer deux moyennes. Il existe cependant des variantes de ces deux tests, pour répondre à différentes situations, comme la non indépendance des échantillons par exemple.
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.
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. N'importe quelle autre hypothèse qui diffère de l'hypothèse H0 s'appelle l'hypothèse alternative (ou contre-hypothèse) et est notée H1.
Le test de corrélation est utilisé pour évaluer une association (dépendance) entre deux variables. Le calcul du coefficient de corrélation peut être effectué en utilisant différentes méthodes. Il existe la corrélation r de pearson, la corrélation tau de Kendall et le coefficient de corrélation rho de Spearman.
Analyse de la variance (ANOVA) est une formule statistique utilisée pour comparer les variances entre la ou les moyennes de différents groupes. Elle est utilisée dans de nombreux scénarios pour déterminer s'il existe une différence entre les moyennes de différents groupes.
Les plus populaires sont l'AIC (Akaike's Information Criterion) et le BIC (ou SBC, Bayesian Information Criterion). Lorsque différents modèles paramétriques sont comparés, le modèle associé à l'AIC ou au BIC le plus faible a la meilleure qualité parmi les modèles comparés.
TEST DE CORRÉLATION DE PEARSON
Il est utilisé pour étudier l'association entre un facteur d'étude et une variable de réponse quantitative, il mesure le degré d'association entre deux variables en prenant des valeurs entre -1 et 1. Des valeurs proches de 1 indiqueront une forte association linéaire positive.
La probabilité de présenter A1 et B1 est alors égale à P(A1) × P(B1). On peut ainsi calculer la probabilité de se trouver dans chaque case du tableau. Enfin, on peut calculer la probabilité, si l'hypothèse nulle est vraie, d'observer un tableau de contingence donné.
Le test-t de Student est un test statistique permettant de comparer les moyennes de deux groupes d'échantillons. Il s'agit donc de savoir si les moyennes des deux groupes sont significativement différentes au point de vue statistique.
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.
Les tests paramétriques sont des tests statistiques qui permettent de mesurer de degré d'association entre une variable quantitative et une variable catégorielle. Rappelons qu'une variable catégorielle est une variable qui différencie les individus en groupes.
H0 : la pièce n'est pas truquée – est acceptée si X ∈ [40, 60] – rejetée si X ∈ [40, 60] donc soit X < 40 ou X > 60 avec X « nombre de faces » obtenus en lançant 100 fois la pièce. Le risque d'erreur de première espèce est α = P(B(100, 1/2) ∈ [40, 60]). Définition 2.
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).
Pour effectuer une hypothèse, si les informations sur la population sont complètement connues, sous forme de paramètres, le test est dit test paramétrique alors que, s'il n'y a pas de connaissance sur la population et qu'il est nécessaire de tester l'hypothèse sur la population, le test effectué est considéré comme le ...
Faire des statistiques c'est : Dénombrer ou recenser : compter de manière exhaustive, sur toute la population répondant à un ou des critères bien définis. Sonder : grâce aux techniques de la probabilité, c'est à dire qu'on n'étudie qu'un échantillon de la population et on en déduit des propriétés générales.
La formulation des hypothèses, le choix du test statistique et l'analyse des résultats sont les étapes les plus importantes. Si vous souhaitez en savoir plus sur les tests statistiques un module y est consacré dans notre formation de Data Analyst et de Data Scientist.
Le test U de Mann-Whitney peut être utilisé pour tester si deux groupes indépendants ont été tirés de la même population. Ce test est surtout utilisé pour étudier si une variable indépendante nominale dichotomique influence une variable dépendante ordinale de scores.
Ce test post-hoc (ou test de comparaisons multiples) peut être utilisé pour déterminer les différences significatives entre les moyennes de groupes dans une analyse de variance.
Si la statistique-t est supérieure à la valeur critique, alors la différence est significative. Si la statistique-t est inférieure, il n'est pas possible de différencier les deux nombres d'un point de vue statistique.