Réalisez des tests d'hypothèse statistiques avec le test t et le test z, et calculez la valeur p et l'intervalle de confiance.
Significativité statistique et prise de décision
Le test d'hypothèse est une méthode statistique qui permet de déterminer si la différence observée dans un échantillon, ou entre deux échantillons, est due au hasard ou si elle est réelle. H₀ (hypothèse nulle) = aucune différence, H₁ (hypothèse alternative) = il existe une différence. Test t ou test z : le test t s'utilise lorsque l'échantillon est petit (généralement n<30) ou que l'écart type de la population est inconnu. Le test z s'utilise pour les grands échantillons ou lorsque l'écart type de la population est connu. Rejetez H₀ si la valeur p < α (la différence est significative). Applications et exemples : évaluer l'efficacité d'un médicament (comparaison nouveau traitement / ancien traitement), mesurer l'impact d'une campagne marketing (ventes avant / après), recherche en éducation (comparer différentes méthodes d'enseignement), contrôle qualité (conformité aux normes de production).
Les réponses aux questions les plus courantes
La valeur p est la probabilité d'obtenir le résultat observé, ou un résultat plus extrême, en supposant que l'hypothèse H₀ est vraie. Une petite valeur p (par ex. <0,05) permet de rejeter H₀.
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