Qualité de l'ajustement
Le test de validité de l'ajustement est un test d'hypothèse statistique permettant de déterminer dans quelle mesure les données de l'échantillon correspondent à une distribution d'une population à distribution normale. En d'autres termes, ce test indique si votre exemple de données représente les données que vous vous attendez à trouver dans la population réelle ou si elles sont en quelque sorte asymétriques. La qualité d'ajustement établit l'écart entre les valeurs observées et celles que l'on pourrait attendre du modèle dans le cas d'une distribution normale.
Il existe plusieurs méthodes pour déterminer la qualité de l'ajustement. Parmi les méthodes les plus utilisées en statistique, on peut citer le chi-carré, le test de Kolmogorov-Smirnov, le test Anderson-Darling et le test de Shipiro-Wilk.
Points clés à retenir
- Les tests de qualité de l'ajustement sont des tests statistiques visant à déterminer si un ensemble de valeurs observées correspond à celles attendues dans le modèle applicable.
- Il existe plusieurs types de tests d'adéquation, mais le plus commun est le test du khi-deux.
- Ces tests peuvent vous montrer si vos données d'échantillon correspondent à un ensemble de données attendu d'une population à distribution normale.
Comprendre la bonté
Les tests de qualité de l'ajustement sont souvent utilisés dans la prise de décision. Afin de calculer la qualité de l'ajustement khi carré, il est d'abord nécessaire d'énoncer l'hypothèse nulle et l'hypothèse alternative, de choisir un niveau de signification (tel que α = 0, 5) et de déterminer la valeur critique.
Le test de qualité de l'ajustement le plus courant est le test du Khi-deux, généralement utilisé pour les distributions discrètes. Le test du chi carré est utilisé exclusivement pour les données classées (classes) et nécessite une taille d'échantillon suffisante pour produire des résultats précis.
Les tests de qualité de l'ajustement sont couramment utilisés pour tester la normalité des résidus ou pour déterminer si deux échantillons sont collectés à partir de distributions identiques.
Exemple de test de qualité
Par exemple, un petit gymnase communautaire peut être exploité en supposant que sa fréquentation est la plus élevée les lundis, mardis et samedis, la fréquentation moyenne le mercredi et le jeudi et la plus faible des vendredis et dimanches. Sur la base de ces hypothèses, le gymnase emploie chaque jour un certain nombre de membres du personnel pour enregistrer les membres, nettoyer les installations, proposer des services de formation et donner des cours.
Cependant, le gymnase ne fonctionne pas bien sur le plan financier et le propriétaire souhaite savoir si ces hypothèses de présence et les niveaux de dotation en personnel sont corrects. Le propriétaire décide de compter le nombre de personnes fréquentant le gymnase chaque jour pendant six semaines. Il peut ensuite comparer la fréquentation présumée du gymnase à la fréquentation observée à l'aide d'un test de qualité de l'ajustement du khi-deux, par exemple. Grâce aux nouvelles données, il peut déterminer comment gérer au mieux la salle de sport et améliorer sa rentabilité.
Comparaison des comptes d'investissement Nom du fournisseur Description Divulgation par l'annonceur × Les offres figurant dans ce tableau proviennent de partenariats avec lesquels Investopedia reçoit une rémunération.