Karteikarten: Introduction aux tests d'hypothèses statistiques — 16 Karten

Hypothèse nulle — définition ?

Aucune différence ou effet, état de référence.

Hypothèse alternative — rôle ?

Propose une différence ou un effet réel.

Test bilatéral — principe ?

Examine si la statistique diffère dans les deux sens.

Seuil de signification — valeur ?

Probabilité fixée, souvent 5%, pour rejeter H0.

Approche de Fisher — objectif ?

Mesurer la preuve contre H0 via p-value.

Approche de Neyman-Pearson — but ?

Décider en acceptant ou rejetant H0, gérer α et β.

Erreur de première espèce — symbole ?

α, rejet faux H0.

Erreur de seconde espèce — symbole ?

β, ne pas rejeter faux H0.

Région critique — définition ?

Valeurs de test conduisant au rejet de H0.

Région d’acceptation — rôle ?

Valeurs de test pour conserver H0.

Statistique de test — rôle ?

Quantifier l’écart normalisé sous H0.

p-value — signification ?

Probabilité d’observer un résultat aussi extrême si H0 vraie.

Test sur moyenne — étape clé ?

Calculer la statistique et comparer à la critique.

Démarche en quatre étapes — but ?

Vérifier une hypothèse à partir d’un échantillon.

Approche Fisher — décision ?

Réserve si p > α, pas de rejet automatique.

Approche Neyman-Pearson — décision ?

Rejette ou conserve H0 selon seuils et risques.