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Chapitre I : Introduction aux tests statistiques

Comment définir H0 et H1 ?
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.
Quels sont les grands principes d'un test statistique ?
Lors d'un test statistique, il faut bien comprendre qu'on n'est jamais sûr à 100% du résultat.
Il y a toujours un risque de se tromper.
L'erreur de première espèce alpha correspond au risque de rejeter l'hypothèse nulle Ho alors qu'elle est vrai : c'est un « faux positif ».
Comment faire un test statistique ?
D'un point de vue pratique, les principales étapes sont :
Construire les hypothèses H0 et H1.Déterminer les risques d'erreur alpha, beta.Déterminer la situation du test : unilatéral ou bilatéral.Choisir le test adapté : chaque test a ses conditions d'application.Calculer le « p » grâce au test et l'interpréter.
Les différents tests statistiques
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)Concernant la liaison de deux variables (test de corrélation ou d'association)

Comment définir H0 et H1 ?