Marin Posted November 24, 2018 Share Posted November 24, 2018 Coucou J'ai un soucis avec un QCM : Le degré de signification d'un test unilatéral de supériorité (H1: μ1> μ2) correspond à la probabilité que la valeur de la statistique de test soit supérieure ou égale à la valeur calculée si H0 est vraie C'est compté comme vrai, j'arrive pas a comprendre pourquoi. Je me suis dit que si H0 est vraie on l'acceptait et on se préoccupait pas de H1. Si on rejette H0 et que H1 c'est µ1>µ2 alors oui p c'est bien la probabilité que la valeur statistique elle soit supérieure à celle observée. Mais j'ai du louper un truc est ce que quelqu'un pourrait m'aider ? Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
Solution Chat_du_Cheshire Posted November 24, 2018 Solution Share Posted November 24, 2018 Hey, il y a 19 minutes, Marin a dit : Je me suis dit que si H0 est vraie on l'acceptait et on se préoccupait pas de H1. Attention on accepte jamais H0 ni H1 car il y a un risque d'erreur L'item veut seulement savoir si tu connais la définition de la p value : '' probabilité d'obtenir une valeur de la statistique de test au moins aussi extrême que celle observée dans l'échantillon si H0 est vraie '' et c'est ce que traduit l'item Si H0 est vraie, tu ne l'acceptes pas forcément à cause du risque d'erreur et donc tu peux très bien passer à H1 Dac ? Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
Marin Posted November 24, 2018 Author Share Posted November 24, 2018 D'accord ! Mais si il y avait marqué "H0 est fausse" est ce que ça aurait été pareil ? On est pas obligé de la rejeter si elle est fausse, il y a toujours le risque d'erreur et puis de toute manière la définition de p change pas du coup c'est quand même vrai. C'est ça ? Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
Chat_du_Cheshire Posted November 24, 2018 Share Posted November 24, 2018 il y a 13 minutes, Marin a dit : D'accord ! Mais si il y avait marqué "H0 est fausse" est ce que ça aurait été pareil ? On est pas obligé de la rejeter si elle est fausse, il y a toujours le risque d'erreur et puis de toute manière la définition de p change pas du coup c'est quand même vrai. C'est ça ? Dans le cadre du cours il faut vraiment retenir par coeur cette définition du cours qui se termine donc par '' si H0 est vraie '' et c'est toujours cette formulation qui sera dans les items. Mais en effet, pour comprendre la p value, on peut plutôt formuler la définition comme '' la probabilité d'obtenir blablabla sachant l'hypothèse nulle '' Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
Marin Posted November 24, 2018 Author Share Posted November 24, 2018 D'accord j'ai compris merci beaucoup ! Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
Chat_du_Cheshire Posted November 24, 2018 Share Posted November 24, 2018 A ton service!! Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
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