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𝑻𝒆𝒔𝒕 𝒅𝒖 𝑲𝒉𝒊-𝒅𝒆𝒖𝒙 : 𝒄𝒐𝒎𝒑𝒓𝒆𝒏𝒅𝒓𝒆 𝒍𝒆𝒔 3 𝒕𝒚𝒑𝒆𝒔 𝒆𝒔𝒔𝒆𝒏𝒕𝒊𝒆𝒍𝒔

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Le test du Khi-deux (χ²) fait partie des outils incontournables en statistique lorsqu’on travaille sur des données qualitatives ou catégorielles. Mais beaucoup de personnes connaissent son nom sans toujours savoir qu’il existe plusieurs types de tests du Khi-deux, chacun avec un objectif bien précis. 1. Le test d’ajustement (Goodness of Fit) Il permet de vérifier si les fréquences observées dans un échantillon suivent une distribution théorique attendue. En d’autres termes, il répond à la question : “Les résultats observés correspondent-ils à ce qu’on attendait ?” 2. Le test d’indépendance Il sert à déterminer s’il existe une association entre deux variables qualitatives. Il répond à une question du type : “Le sexe influence-t-il la préférence pour un produit ?” ou encore “Le niveau d’étude est-il lié au statut professionnel ?” 3. Le test d’homogénéité Il permet de comparer si plusieurs populations ont la même distribution pour une variable catégorielle. Par exemple : “Les habita...

📊 𝑷-𝒗𝒂𝒍𝒖𝒆 : 𝒄𝒆 𝒒𝒖’𝒆𝒍𝒍𝒆 𝒗𝒐𝒖𝒔 𝒅𝒊𝒕 𝒗𝒓𝒂𝒊𝒎𝒆𝒏𝒕 𝒆𝒏 𝒔𝒕𝒂𝒕𝒊𝒔𝒕𝒊𝒒𝒖𝒆

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En statistique, la p-value est l’un des concepts les plus connus… mais aussi l’un des plus mal interprétés. Beaucoup pensent qu’elle dit si une hypothèse est vraie ou fausse. En réalité, ce n’est pas exactement cela. La p-value mesure à quel point les données observées sont compatibles avec l’hypothèse nulle (H₀). Autrement dit : plus la p-value est petite, plus les résultats observés sont difficiles à expliquer si H₀ est vraie. Interprétation simple p ≤ 0,05 : il existe une preuve statistique assez forte contre H₀ on rejette H₀ p > 0,05 : les preuves contre H₀ sont insuffisantes on ne rejette pas H₀ Ce qu’il faut bien retenir La p-value ne mesure pas : la probabilité que H₀ soit vraie l’importance réelle d’un effet la taille de l’impact observé Elle indique simplement si les données fournissent un signal statistique contre l’hypothèse nulle. Exemple concret Supposons qu’un chercheur teste une nouvelle méthode d’enseignement. H₀ : la méthode n’a aucun effet H₁ : la méthode amé...

𝑻𝒆𝒔𝒕 𝒅𝒆 𝒑𝒓𝒐𝒑𝒐𝒓𝒕𝒊𝒐𝒏 : 𝒄𝒐𝒎𝒑𝒂𝒓𝒆𝒓 𝒖𝒏 𝒑𝒐𝒖𝒓𝒄𝒆𝒏𝒕𝒂𝒈𝒆 𝒐𝒃𝒔𝒆𝒓𝒗𝒆́ 𝒂̀ 𝒖𝒏𝒆 𝒗𝒂𝒍𝒆𝒖𝒓 𝒂𝒕𝒕𝒆𝒏𝒅𝒖𝒆

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En statistique, le test de proportion permet de vérifier si une proportion observée dans un échantillon est égale, inférieure ou supérieure à une proportion théorique ou annoncée. Il est très utile lorsqu’on travaille avec des données de type : succès / échec, oui / non, satisfait / non satisfait, présent / absent. Une proportion, c’est simplement la part d’individus qui possèdent une caractéristique donnée. Par exemple : 60 % de clients satisfaits, 30 % de réponses favorables, 15 % de défauts dans une production. Le test de proportion répond donc à une question simple : “La proportion observée dans mon échantillon confirme-t-elle réellement l’affirmation de départ ?” Exemple : Une entreprise affirme que 60 % de ses clients sont satisfaits. On interroge un échantillon de clients pour voir si les résultats observés permettent de confirmer ou remettre en cause cette affirmation. Les hypothèses du test sont généralement : H₀ : la proportion est égale à la valeur annoncée H₁ : la propor...