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.
Si H0 est vraie, alors la kinésithérapie est inefficace, le taux de guérison sera identique dans les 2 groupes. Si H1 est vraie, alors la kinésithérapie est efficace ou délétère, le taux de guérison sera différent entre les 2 groupes.
L'hypothèse alternative notée H1 est la négation de H0, elle est équivalente à dire « H0 est fausse ». La décision de rejeter H0 signifie que H1 est réalisée ou H1 est vraie. Remarque : Il existe une dissymétrie importante dans les conclusions des tests.
Pour prendre une décision, choisissez le niveau de significativité α (alpha), avant le test : Si p est inférieur ou égal à α, rejetez H0. Si p est supérieur à α, ne rejetez pas H0 (en principe, vous n'acceptez jamais l'hypothèse H0, mais vous vous contentez de ne pas la rejeter)
Le test T est une statistique inférentielle utilisée pour évaluer les différences entre les moyennes de deux groupes. Le test T est généralement utilisé lorsque les ensembles de données suivent une distribution normale et peuvent avoir des variances inconnues.
Interpréter la valeur t
La valeur t est calculée en divisant la différence mesurée par la dispersion des données de l'échantillon. Plus l'amplitude de t est grande, plus cela plaide contre l'hypothèse nulle. Si la valeur t calculée est supérieure à la valeur t critique, l'hypothèse nulle est rejetée.
Le score T est en fait le score Z multiplié par 10, auquel on ajoute 50. Ainsi, lorsqu'elle est transformée en score T, la moyenne d'une distribution normale prend la valeur de 50, alors que l'écart-type a une valeur de 10. La valeur de T se calcule donc à partir de la valeur Z préalablement calculée.
L'hypothèse nulle notée H0 est l'hypothèse que l'on désire contrôler : elle consiste à dire qu'il n'existe pas de différence entre les paramètres comparés ou que la différence observée n'est pas significative et est due aux fluctuations d'échantillonnage. Cette hypothèse est formulée dans le but d'être rejetée.
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.
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.
Une erreur de type I survient dans un test d'hypothèse statistique lorsqu'une hypothèse nulle, qui est en réalité vraie, est rejetée par erreur. Les erreurs de type I sont également connues sous le nom de « faux positifs », elles représentent la détection d'un effet positif alors qu'il n'existe aucun effet en réalité.
Niveau de signification
Si la valeur p calculée est inférieure à cette valeur, l'hypothèse nulle est rejetée, sinon elle est maintenue. En règle générale, on choisit un niveau de signification de 5 %. alpha < 0,01 : résultat très significatif. alpha < 0,05 : résultat significatif.
Il existe différents types d'hypothèses. Nous distinguons quatre types : l'hypothèse descriptive, l'hypothèse explicative en termes de facteurs, l'hypothèse explicative en termes de typologie, l'hypothèse explicative en termes de processus.
Votre hypothèse doit être aussi précise que possible. Utilisez des chiffres, des mesures, des unités, et des termes spécifiques pour décrire votre prédiction. Voici un exemple : “Si la température augmente, alors la glace fondra plus rapidement, car la chaleur accélère le processus de fusion.”
En statistiques, un test, ou test d'hypothèse, est une procédure de décision entre deux hypothèses. Il s'agit d'une démarche consistant à rejeter ou à ne pas rejeter une hypothèse statistique, appelée hypothèse nulle, en fonction d'un échantillon de données.
une hypothèse ne doit pas servir à démontrer une vérité évidente ; elle doit plutôt laisser place à un certain degré d'incertitude ; une hypothèse doit être vérifiable. L'information disponible devient donc un critère déterminant dans la vérification de l'hypothèse ; une hypothèse doit être précise.
C'est une idée que l'on va chercher à prouver par la suite. → L'hypothèse doit répondre au problème et être affirmative. Exemple : HYPOTHESE : Les feuilles mortes tombés en automne ont disparu l'été suivant PEUT-ETRE car les êtres vivants de la forêt les ont mangées.
Une erreur de type II survient dans un test d'hypothèse statistique lorsque l'hypothèse nulle est acceptée par erreur. Les erreurs de type II sont également connues sous le nom de « faux négatifs », elles représentent l'échec de détection d'un effet positif alors qu'il existe.
Le niveau du test est défini par α = probabilité de rejeter H0 étant donné que H0 est vraie. Cela veut dire "la probabilité de dire que le produit est efficace étant donné qu'il n'est pas efficace".
Il y a toujours deux hypothèses qui sont exactement opposées l'une à l'autre ou qui affirment le contraire. Ces hypothèses opposées sont appelées hypothèse nulle et hypothèse alternative et sont abrégées par H0 et H1.
Déroulement du test : on calcule la probabilité observée : p=kn. p = k n . on calcule l'écart du test : t=|p−p0|√p(1−p)√n.
Le score T est un système de mesure utilisé pour comparer la densité osseuse d'une personne avec celle d'une norme établie (groupe de jeunes adultes du même sexe). Plus le score T est élevé, plus la densité osseuse est élevée.
Pour calculer une période on utilise la relation: T = 1/f.
3. Les degrés de liberté sont utilisés pour calculer la statistique T, qui est une mesure de la différence entre les moyennes des deux groupes comparés. Plus la statistique t est grande, plus la différence entre les deux moyens est importante et plus il est probable que nous rejeterons l'hypothèse nulle.
Les valeurs critiques sont déterminées de manière à ce que la probabilité que la statistique de test ait une valeur située dans la zone de rejet du test lorsque l'hypothèse nulle est vraie soit égale au seuil de signification (appelé α ou alpha).