test de conformité d'une proportion

C'est quoi un test de conformité ?
Les tests de conformité sont destinés à vérifier si un échantillon peut être considéré comme extrait d'une population donnée ou représentatif de cette population, vis-à-vis d'un paramètre comme la moyenne, la variance ou la fréquence observée.
Quel test statistique pour comparer deux proportions ?
Le test de comparaison de k proportions sert à déterminer si k proportions peuvent être considérées comme étant toutes égales (hypothèse nulle H0) ou si au moins deux proportions sont différentes (hypothèse alternative Ha).
XLSTAT propose trois approches différentes pour la comparaison de k proportions.
Quand utiliser le test d'homogénéité ?
Les tests d'homogénéité permettent de décider si plusieurs sous-populations sont homogènes par rapport à un critère donné.
Ce test compare une proportion observée à une proportion théorique.
Soit n le nombre d'observations vérifiant une certaine propriété parmi un échantillon de taille N.
On définit par p = n / N, la proportion de l'échantillon vérifiant la propriété.

- Le test de conformité consiste à confronter un paramètre calculé sur l'échantillon à une valeur pré-établie. Les plus connus sont certainement les tests portant sur la moyenne, la variance ou sur les proportions. On connaît la loi théorique en général la loi normale.

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Comment faire un test de conformité ?
On étudie une variable quantitative X et on cherche à établir si les observa- tions sont en accord avec la loi théorique de cette variable. En général, il s'agit de tester si un paramètre (tel que la moyenne, la fréquence ou la variance) calculé dans l'échantillon est conforme à sa valeur au niveau de la population.
Qu'est-ce qu'un test de proportion ?
Tester une différence de proportions entre deux populations revient à vérifier si cette différence suit une loi normale de moyenne nulle (donc centrée).
C'est quoi un test de conformité ?
Les tests de conformité sont destinés à vérifier si un échantillon peut être considéré comme extrait d'une population donnée ou représentatif de cette population, vis-à-vis d'un paramètre comme la moyenne, la variance ou la fréquence observée.
Comparaison de deux proportions observées. On veut comparer non plus une proportion théorique `a une proportion observée, mais deux proportions observées pA et pB sur deux échantillons distints A et B d'effectifs nA et nB. L'hypoth`ese `a tester est H0 : pA = pB. Z = PA ? PB ?(PA ? PB) .

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Le test est unilatéral à droite. Déterminons le plus petit nombre entier naturel k tel que P(X ? k) ? 0,05. Ce nombre, que nous notons kc, est donc le plus petit nombre entier naturel k tel que P(X < k) ? 0,95 c'est-à-dire tel que P(X ? k?1) ? 0,95.

Comment faire un test de conformité ?

On étudie une variable quantitative X et on cherche à établir si les observa- tions sont en accord avec la loi théorique de cette variable.
. En général, il s'agit de tester si un paramètre (tel que la moyenne, la fréquence ou la variance) calculé dans l'échantillon est conforme à sa valeur au niveau de la population.

C'est quoi un test de conformité ?

Les tests de conformité sont destinés à vérifier si un échantillon peut être considéré comme extrait d'une population donnée ou représentatif de cette population, vis-à-vis d'un paramètre comme la moyenne, la variance ou la fréquence observée.

Quand utiliser le test de conformité ?

Ce type de test est un test de conformité ; on l'utilise lorsque l'on cherche à savoir si la moyenne d'une série de mesures est différente ou non d'une valeur théorique ou fixée (norme).

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.

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