P-test
Un test P est une méthode statistique qui teste la validité de l'hypothèse nulle énonçant une revendication communément acceptée concernant une population. Bien que le terme null soit un peu trompeur, l'objectif est de tester le fait accepté en tentant de le réfuter ou de l'annuler. Le test P peut fournir la preuve qui permet de rejeter ou de ne pas rejeter (les statistiques parlent de "non concluante") une allégation largement acceptée.
Points clés à retenir
- Un test P est une méthode statistique qui teste la validité de l'hypothèse nulle énonçant une revendication communément acceptée concernant une population.
- Plus la valeur p est petite, plus la preuve que l'hypothèse nulle doit être rejetée et que l'hypothèse alternative pourrait être plus crédible est forte.
- La statistique du test P suit généralement une distribution normale standard lorsque des échantillons de grande taille sont utilisés.
Comprendre le P-test
Un test P calcule une valeur qui permet au chercheur de déterminer la crédibilité de la demande acceptée. La valeur p correspondante est comparée à un niveau statistiquement significatif (niveau de confiance), alpha (α), choisi par le chercheur pour évaluer le caractère aléatoire des résultats. La statistique du test P suit généralement une distribution normale standard lorsque des échantillons de grande taille sont utilisés.
Les chercheurs choisiront généralement des niveaux alpha de 5% ou moins, ce qui se traduira par des niveaux de confiance de 95% ou plus. En d'autres termes, une valeur p inférieure à 5% du niveau alpha signifie qu'il y a plus de 95% de chances que vos résultats ne soient pas aléatoires, ce qui renforce leur signification. C’est la preuve qui permettrait au chercheur de rejeter l’hypothèse nulle.
- Plus la valeur p est faible (valeur p <alpha), plus il est évident que l'hypothèse nulle doit être rejetée et que l'hypothèse alternative pourrait être plus crédible.
- Plus la valeur p est grande (valeur p> alpha), plus la preuve contre l'hypothèse nulle est faible, ce qui signifie qu'elle ne peut pas être rejetée, ce qui rend le test peu concluant.
Lorsqu’il effectue un test d’hypothèse pour valider une revendication, le chercheur postule deux hypothèses: nulle (H 0 ) et alternative (H 1 ). Formuler les hypothèses nulles et alternatives est la clé de l'utilité qu'un test P peut offrir au chercheur.
L'hypothèse nulle énonce une croyance ou une prémisse communément admise que le chercheur teste pour voir si elle peut la rejeter. Le point clé à comprendre est que le chercheur veut toujours rejeter l'hypothèse nulle et que le test P les aide à atteindre cet objectif. Un autre point à noter est que si le test P échoue à rejeter l'hypothèse nulle, le test est considéré comme non concluant et ne doit en aucun cas être une affirmation de l'hypothèse nulle.
L’hypothèse alternative est l’explication différente proposée par le chercheur pour mieux expliquer le phénomène étudié. En tant que tel, il doit être la seule ou la meilleure explication alternative possible. Ainsi, si la valeur p valide le rejet de l'hypothèse nulle, alors l'hypothèse alternative peut être considérée comme étant crédible.
Test Z et test T
Un type de test statistique commun et simpliste est le test z, qui teste la signification statistique d'une moyenne d'échantillon par rapport à la moyenne de population supposée, mais requiert la connaissance de l'écart type de la population, ce qui est souvent impossible. Le test t est un type de test plus réaliste, dans la mesure où il ne nécessite que l'écart type de l'échantillon, par opposition à l'écart type de la population.
Comprendre comment les statistiques peuvent influer sur le développement de produits, en particulier dans le domaine de la biotechnologie, peut être très utile pour aider les investisseurs à prendre des décisions d’investissement plus éclairées. Par exemple, une compréhension de base des résultats statistiques pour un essai clinique d'un médicament prometteur peut s'avérer très utile pour évaluer les rendements potentiels d'un stock biotechnologique.
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.