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Message par nico212 le Mer 19 Jan 2011 - 10:46

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Dernière édition par nico212 le Jeu 20 Jan 2011 - 21:33, édité 1 fois

nico212

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Message par A.D. le Mer 19 Jan 2011 - 11:12

Bonjour,

Supposons que l'on teste une hypothèse H0 contre une hypothèse H1.
Supposons que comme dans ton exemple le test statistique nous a donné une p-value (ou probabilité critique si tu préfères) de 0.06.

Il faut alors comparer cette valeur (la p-value) au seuil "alpha" que l'on s'est fixé, en général 5% (soit 0,05), et ensuite on a les conclusions suivantes :

p-value > alpha => on accepte l'hypothèse H0
p-value < alpha => on rejette l'hypothèse H0


En clair pour ton cas, si le seuil est fixé à 5%, tu es dans le cas : p-value = 0.06 > 0.05 , donc tu acceptes l'hypothèse H0.

Pour info, on trouve pas mal de trucs sur google : http://fr.wikipedia.org/wiki/Test_d%27hypoth%C3%A8se


Bonne continuation.

A.D.

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Message par Nik le Mer 19 Jan 2011 - 11:23

p-value > alpha => on accepte l'hypothèse H0

Il me semble que ce n'est pas exactement ça mais c'est plutôt qu'on ne peut pas rejetter H0. La différence de formulation est loin de se borner à une question de sémantique Wink. En fait c'est là que se situe l'une des principales faiblesse des tests d'hypothèse.

Nik

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Message par A.D. le Mer 19 Jan 2011 - 11:29

Oui en effet, j'ai fait un gros raccourci ici, il est question d'un non rejet de l'hypothèse H0 avec une probabilité de se tromper égale au risque de deuxième espèce ou quelquechose du genre il me semble?
Mais c'est vrai qu'on peut vite s'emmeler les pinceaux Very Happy

Cordialement,

A.D.

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Message par droopy le Mer 19 Jan 2011 - 13:30

Oui en effet, j'ai fait un gros raccourci ici, il est question d'un non rejet de l'hypothèse H0 avec une probabilité de se tromper égale au risque de deuxième espèce ou quelquechose du genre il me semble?
En fait non ... le risque de deuxième espèce est la probabilité d'accepter H0 alors que H0 est fausse. En pratique ce risque n'est jamais connu mais dépend du risque de première espèce qui est de rejetter H0 alors que H0 est vraie.
La p-value est la probabilité d'observer une valeur de statistique (par exemple une valeur de t), si H0 est vraie, qui soit supérieure à la valeur de la statistique observée.
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