La formulation des hypothèses, le choix du test statistique et l'analyse des résultats sont les étapes les plus importantes.
Un test statistique (ou test d'hypothèse) consiste à détecter une différence significative : Entre une population étudiée et une valeur cible (Test de comparaison à une valeur théorique ou test de -conformité). Entre deux populations (Test de comparaison de population ou test d'homogénéité)
H0 est opposée à une hypothèse appelée hypothèse alternative, notée H1 ou Ha. Souvent, l'hypothèse alternative est celle à laquelle l'utilisateur souhaite aboutir. Elle implique une notion de différence (différence entre moyennes par exemple). Si les données ne vont pas assez à l'encontre de H0, H0 n'est pas rejetée.
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.
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 validité est utilisée pour examiner la précision avec laquelle un élément est mesuré par une méthode. Si une méthode particulière mesure effectivement tout ce qu'elle prétend et que les résultats générés correspondent étroitement aux valeurs du monde réel, la méthode est considérée comme valide.
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.
Test unilatéral : test statistique pour lequel on prend comme hypothèse alternative l'existence d'une différence dont le sens est connu. Test bilatérale : test statistique pour lequel on prend, comme hypothèse alternative, l'existence d'une différence, dans un sens ou l'autre.
1.1 Objectif
Réaliser un test statistique consiste à mettre en œuvre une procédure permettant : de confronter une hypothèse avec la réalité, ou plus exactement, avec ce que l'on perçoit de la réalité à travers les observations à disposition ; de prendre une décision à la suite de cette confrontation.
Les formulations pour l'hypoth`ese alternative H1 sont : 1. H0 : µ = µ0 (ou µ ≥ µ0) et 2. H0 : µ = µ0 (ou µ ≤ µ0) H1 : µ<µ0 H1 : µ>µ0 (unilatéral `a gauche). (unilatéral `a droite).
Cela s'articule habituellement autour de l'hypothèse nulle (H0): si on accepte l'hypothèse nulle, l'hypothèse alternative (H1) est infirmée; inversement, si on rejette l'hypothèse nulle, l'hypothèse alternative est confirmée.
Soit p>0,05: la différence n'est pas significative, on ne peut pas conclure à une différence. Soit p≤0,05: la différence est significative, le risque pris est précisé, sa valeur est appelée degré de signification.
· si aobs ³ 0,05 l'hypothèse H0 est acceptée car le risque d'erreur de rejeter H0 alors qu'elle est vrai est trop important. · si aobs < 0,05 l'hypothèse H0 est rejetée car le risque d'erreur de rejeter H0 alors qu'elle est vrai est très faible.
Une hypothèse statistique est un énoncé (une affirmation) concernant les caractéristiques (valeurs des paramètres, forme de la distribution des observations) d'une population.
– il est standardisé ; – il permet de situer la conduite de chaque sujet dans un groupe de référence ; – le degré de précision des mesures qu'il permet est évalué (fidélité) ; – la signification théorique ou pratique de ces mesures est précisée (validité). »
Sensibilité = VP/(VP + FN). Par exemple, elle est ici de 5/(5+1)=5/6~0.83. Cela signifie que 83% des individus positifs ont été prédits comme étant positifs. Spécificité (également appelée taux de vrais négatifs) : proportion de cas négatifs qui sont bien détectés par le test.
On peut calculer la p-value correspondant à la valeur absolue de la statistique du t-test (|t|) pour les degrés de liberté (df) : df=n−1. Si la p-value est inférieure ou égale à 0,05, on peut conclure que la différence entre les deux échantillons appariés est significativement différente.
Lorsque l'un des effectifs théoriques est inférieur à 5 ou lorsque les sommes marginales du jeu de données réel sont très déséquilibrées, il est préférable de se fier au test exact de Fisher.
Cette valeur est égale à 2 fois la probabilité de la valeur que la statistique de test suppose comme supérieure ou égale à la valeur absolue de la valeur effectivement observée d'après votre échantillon (sous H 0). 2* P(ST > |1,785|) = 2 * 0,0371 = 0,0742. La valeur de p est donc ici de 0,0742.
Plusieurs étapes sont nécessaires pour lire un tableau. Il faut en repérer la source, l'auteur, la date de publication, le champ (population étudiée, date des données, lieu concernant les données). Il s'agit ensuite de comprendre les données. Pour cela, il peut être utile de repérer le total en lignes ou en colonnes.
Analyser le sujet, c'est définir et expliquer chacun des termes du sujet, de façon à éviter tout contresens et tout hors-sujet, et à ne pas manquer la spécificité de la question posée. Ces éléments d'analyse devront être réutilisés pour l'introduction, dont ils constituent la première étape essentielle.
La médiane est le point milieu d'un jeu de données, de sorte que 50 % des unités ont une valeur inférieure ou égale à la médiane et 50 % des unités ont une valeur supérieure ou égale. Dans un jeu de données de petite taille, il suffit de compter le nombre de valeurs (n) et de les ordonner en ordre croissant.