Les statistiques inferentielles sont une branche des statistiques qui permettent aux chercheurs de tirer des conclusions sur une population a  partir d'un echantillon de celle-ci. L'un des aspects les plus importants des statistiques inferentielles est le test d'hypothese, qui consiste a  evaluer si une proposition concernant une population est vraie ou non.

Category : Inferential Statistics | Sub Category : Hypothesis Testing Posted on 2024-02-07 21:24:53

Les statistiques inferentielles sont une branche des statistiques qui permettent aux chercheurs de tirer des conclusions sur une population a  partir d'un echantillon de celle-ci. L'un des aspects les plus importants des statistiques inferentielles est le test d'hypothese, qui consiste a  evaluer si une proposition concernant une population est vraie ou non.

Le test d'hypothese repose sur deux hypotheses: l'hypothese nulle (H0) et l'hypothese alternative (H1). L'hypothese nulle est generalement une declaration selon laquelle il n'y a pas de difference ou d'effet, tandis que l'hypothese alternative affirme qu'il y a une difference ou un effet.

Pour effectuer un test d'hypothese, on utilise des donnees de l'echantillon pour calculer une statistique de test, telle que le test t de Student ou le test de Z. Ensuite, on compare cette statistique a  une valeur critique a  partir d'une distribution statistique pour determiner si on rejette ou non l'hypothese nulle.

En resume, les tests d'hypothese en statistiques inferentielles sont des outils puissants pour prendre des decisions basees sur des echantillons de population. Ils permettent aux chercheurs de confirmer ou d'infirmer des hypotheses et de tirer des conclusions importantes a  partir des donnees disponibles.