définition du degré de signification p

[LumInescence]

Salut!

Quand on nous donne la définition du degré de signification on nous dit (entre autres) que si le paramètre calculé est inférieur au paramètre théorique alors on accepte H0.

Ma question c'est pourquoi?

Je comprend pas du tout la logique ni le lien en fait, entre, le paramètre p, les Z et l'acceptation (ou pas) de H0 en conditions réelles d'étude.
Ça voudrait dire que dans une étude, si, lorsqu'on calcul le paramètre calculé, on obtient un résultat inférieur à celui qu'on s'attendait avoir, alors il n y a pas de différences entre les 2 pop pour le paramètre étudié???

Du coup je sais pas si il y a concrètement une explication qui soit de notre niveau ou tout simplement une notion de cours que j'ai pas saisi mais ça me permettrait de faire le lien.

Merci!!

[LumInescence]

up?

[BloodyMary]

Coucou

Il faut que tu aies bien ce petit graphique en tête :

Tu vois que :
• lorsque tu obtiens un paramètre calculé inférieur au paramètre théorique (lu dans la table), tu te trouves dans la zone orange d'acceptation de H0
• à l'inverse, si tu obtiens un paramètre calculé supérieur au paramètre théorique, tu es dans la zone verte de rejet de H0

Le seuil d'acceptation ou de rejet correspondant à la limite entre les deux zones est défini à partir du seuil de signification du test, aussi appelé risque de première espèce ou risque alpha. Il correspond au risque, fixé à priori (c'est-à-dire avant même la réalisation du test statistique) de rejeter l'hypothèse nulle H0 à tort, alors que celle-ci est vraie.

En effet, au risque α, correspond une région de rejet de H0 sur la distribution d’échantillonnage de la statistique. L’aire de cette région correspondra alors à la probabilité α.
Par exemple, si on choisit α = 0.05, cela signifie que l’on admet d’avance que la variable d’échantillonnage peut prendre, dans 5% des cas, une valeur se situant dans la zone de rejet de H0, bien que H0 soit vraie et ceci uniquement d’après le hasard de l’échantillonnage.
Sur la distribution d’échantillonnage, on a aussi une région complémentaire, qui correspond à la région d’acceptation de H0 (ou région de non-rejet) de probabilité 1−α.

Réaliser un test statistique permet en fait de conclure si l'écart observé entre la valeur de la statistique obtenue dans l’échantillon et celle du paramètre spécifié dans l’hypothèse est trop important pour être uniquement imputable au hasard de l’échantillonnage, ou non.

Le degré de signification correspond à la probabilité définie à postériori de rejeter H0 si celle-ci est vraie. En effet, parfois, le degré de précision de l'étude peut s'avérer supérieur à celui qu'on avait fixé à priori (qui correspondait au risque alpha).
• Si ton degré de signification (ou p-value) est inférieur ou égal au risque alpha, tu décides de rejeter H0 (cf le graphique)
• Si il est supérieur à alpha, tu accepteras alors H0


Est-ce que c'est un peu plus clair pour toi, ou tu as besoin que je te réexplique quelque chose ?

Bon courage pour ces derniers jours

[LumInescence]

Merciii pour le détail c'est parfait merciii beaucouppp