Test de signification avec le test d'hypothèse

Tous les fameux tests de signification statistique (Student t, khi-carré, ANOVA, etc.) fonctionnent sur le même principe général - ils évaluent l'ampleur de l'effet apparent que vous voyez dans vos données contre la taille des fluctuations aléatoires présents dans vos données . Voici les étapes générales qui sous-tendent tous les tests statistiques communes d'importance.

  1. Faites bouillir vos données brutes vers le bas dans un numéro unique, appelé statistique de test.

    Chaque test a sa propre formule, mais en général, la statistique de test représente l'ampleur de l'effet que vous êtes à la recherche par rapport à l'ampleur du bruit aléatoire dans vos données. Par exemple, la statistique de test pour le test t de Student non apparié pour des moyens de comparaison entre les deux groupes est liée au rapport:

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    (La formule actuelle de la statistique t de Student comprend aussi des termes impliquant le nombre de sujets dans chaque groupe.) Le numérateur du ratio est une mesure de l'effet que vous êtes à la recherche - la différence entre les deux groupes. Et le dénominateur est une mesure du bruit aléatoire dans vos données - la propagation des valeurs au sein de chaque groupe. Plus l'effet observé est, par rapport à la quantité de dispersion aléatoire dans vos données, plus la statistique t de Student sera.

  2. Déterminer quelle est la probabilité (ou peu probable), il est pour les fluctuations aléatoires pour produire une statistique de test aussi grand que celui que vous avez réellement obtenu à partir de vos données (la «valeur de p").

    Les mathématiciens ont fait le travail difficile qu'ils ont développé des formules de distribution de probabilité (vraiment de très compliquées) qui décrivent combien la statistique de test rebondit si seulement fluctuations aléatoires sont présents (qui est, si H0 est vrai). Une fois que vous avez calculé la statistique de test, vous pouvez utiliser les formules de distribution de probabilité (ou se référer à un tableau de valeurs) pour obtenir la valeur de p pour le test.

  3. Interpréter la «valeur de p" et d'en tirer vos conclusions.

    Si la valeur de p est inférieure à 0,05 (ou une autre valeur pré-spécifiée), alors il ya très peu de chances (moins de 1 sur 20) que seuls les fluctuations aléatoires, en l'absence de tout effet réel, auraient pu produire un effet aussi grand que ce que vous avez réellement observé. Donc, vous concluez que l'effet que vous avez observé était statistiquement significative.


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