La puissance d'un test est égale à 1 − β ou encore la puissance est la probabilité de rejeter H0 à raison. À retenir Généralement la puissance doit au moins être égale à 0,80 pour être considérée comme satisfaisante.
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.
Définitions. Un test paramétrique est un test pour lequel on fait une hypothèse paramétrique sur la loi des données sous H0 (loi normale, loi de Poisson...); Les hypothèses du test concernent alors les paramètres de cette loi. Un test non paramétrique est un test ne nécessitant pas d'hypothèse sur la loi des données.
1ère étape : Définir l'hypothèse nulle et l'hypothèse alternative. L'hypothèse nulle Ho correspond à un non-effet de l'expérience. En général cela peut être l'égalité de paramètres statistiques comme la moyenne ou la variance de deux échantillons choisis dans une population. C'est ce que l'on va rejeter ou accepter.
Le caractère normale de la distribution aura une influence sur le choix du test statistique. Il existe plusieurs méthodes pour déterminer si la distribution est normale. C'est la 1ère chose à faire, on regarde à l'œil nu si la distribution suit une loi normale « en forme de cloche » ou de « courbe de Gauss ».
Par ailleurs, pour pouvoir être utilisé de manière efficace, un test doit être fiable. Il doit posséder certaines qualités de mesure (qualités métrologiques) qui sont au nombre de trois : la fidélité, la sensibilité et la validité.
Si les données des échantillons suivent une loi normale, les tests à privilégier sont les tests paramétriques. C'est le cas du test T de Student et de l'ANOVA. Si cette condition n'est pas remplie, nous devons utiliser des tests non paramètriques Wilcoxon, test de Mann Whitney ou un Kruskal Wallis.
Le premier principe est la randomisation, soit la sélection aléatoire des unités de l'échantillon. Selon le second principe, toutes les unités de la population observée ont une probabilité positive connue d'être sélectionnées dans l'échantillon.
Les méthodes non paramétriques sont utiles lorsque l'hypothèse de normalité ne tient pas et que l'effectif d'échantillon est faible.
La méthode paramétrique est une méthode d'estimation de coût qui consiste à estimer le coût d'un projet sur la base de plusieurs paramètres caractéristiques (entre deux et cinq généralement).
L'étude paramétrique montre l'effet des paramètres de calcul et des paramètres géotechniques sur les résultats.
Le test U est la plus puissante (ou la plus sensible) des alternatives non-paramétriques au test t pour des échantillons indépendants ; en fait, dans certains cas, ce test sera même plus puissant que le test t pour rejeter l'hypothèse nulle.
Vous pouvez effectuer un test de grossesse dès le premier jour de retard des règles. Si vous obtenez un résultat positif, il est fortement probable que vous soyez enceinte. Si le test est négatif, vous pouvez refaire ce test quelques jours plus tard, ou consulter un médecin pour qu'il vous prescrive un test sanguin.
Lorsque l'on réalise des comparaisons de population ou que l'on compare une population à une valeur théorique, il existe deux grandes familles de tests : les tests paramétriques, et les tests non paramétriques.
Le test de conformité est l'exécution ou l'évaluation d'un système ou d'une composant par des moyens automatiques ou manuels, pour vérifier qu'il répond à ses spécifications ou identifier les différences entre les résultats attendus et les résultats obtenus.
Le choix d'un type d'échantillonnage repose sur plusieurs facteurs comme la précision des estimations désirée, la nature de la population d'intérêt, l'information connue sur cette population de même que des contraintes opérationnelles.
On détermine l'intervalle d'échantillonnage k en divisant la population N par la taille de l'échantillon que l'on souhaite obtenir. On sélectionne un nombre qui correspond à l'origine choisie au hasard. Enfin, à partir de ce premier nombre, on sélectionne chaque kème individu.
la capacité à capter la diversité du phénomène étudié ; l'absence de biais ou erreur systématique ; le lien entre la taille de l'échantillon et la confiance que l'on peut accorder à la généralisation des résultats.
Selon une terminologie classique, ce sont la statistique descriptive et la statistique mathématique. Aujourd'hui, il semble que des expressions comme analyse des données et statistique inférentielle soient préférées, ce qui est justifié par le progrès des méthodes utilisées dans le premier cas.
Le test t est la méthode la plus courante pour évaluer les différences entre les moyennes de deux groupes. Par exemple, le test t peut être utilisé pour tester la différence entre les résultats d'un groupe de patients auquel on administrerait un médicament et un groupe témoin recevant un placebo.
Les tests qui détectent le mieux le virus sont actuellement les RT-PCR par prélèvement au fond du nez.