item principe de test

[DrR]

salut je comprends pas pourquoi cet item est faux,

est ce que quelqu'un peux me dire où je me trompe dans le raisonnement :

si p diminue, ca veux dire que la probabilité d'avoir une valeur de la statistique de test au moins aussi extrême que la valeur observée (z0) diminue, donc la différence entre la statistique de test et la valeur observée est grande

voilà

[Théophylline]

Salut @DrR !! 

 

  On 11/19/2019 at 9:14 PM, DrR said:

si p diminue, ca veux dire que la probabilité d'avoir une valeur de la statistique de test au moins aussi extrême que la valeur observée (z0) diminue, donc la différence entre la statistique de test et la valeur observée est grande

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En fait p = probabilité d'avoir une valeur de la statistique de test au moins aussi extrême que la valeur observée, donc oui si p diminue cette probabilité diminue

ça rejoint ton autre question du coup : 

 

Et après j'ai pas l'énoncé sous les yeux donc je sais pas exactement de quoi ils parlent quand ils disent "différence relevée", tu es sur que c'est la différence entre la statistique de test et le seuil ? 

[DrR]

  On 11/19/2019 at 9:47 PM, Théophylline said:

Salut @DrR !! 

 

En fait p = probabilité d'avoir une valeur de la statistique de test au moins aussi extrême que la valeur observée, donc oui si p diminue cette probabilité diminue

ça rejoint ton autre question du coup : 

 

Et après j'ai pas l'énoncé sous les yeux donc je sais pas exactement de quoi ils parlent quand ils disent "différence relevée", tu es sur que c'est la différence entre la statistique de test et le seuil ? 

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l'énnoncé c'est juste "concernant les tests statistiques" et les items ne sont pas liés.

j'ai essayé de faire avec le schéma avec ho vraie donc p supérieur à alpha, mais après je bloque, si je diminue p ( je le rapproche de alpha) on diminue la conviction de rejet ?

Edited November 19, 2019 by DrR

[Théophylline]

 

  On 11/19/2019 at 9:57 PM, DrR said:

l'énnoncé c'est juste "concernant les tests statistiques" et les items ne sont pas liés.

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Alors je pense qu'il faut pas trop se prendre la tête avec les termes et que quand ils disent "différence au moins aussi extrême que celle relevée" il faut comprendre "valeur au moins aussi extrême que celle observée" et du coup on revient à la définition de la p-value. Donc à mon avis cet item est là juste pour voir si vous connaissez la définition de la p-value et il est faux car : 

degré de signitication = p-value = p = probabilité d'observer des valeurs au moins aussi extrême que la valeur observée

Donc plus le degré de signification est petit, plus la probabilité d'observer une différence au moins aussi extrême que celle relevée est petite. 

 

  On 11/19/2019 at 9:57 PM, DrR said:

j'ai essayé de faire avec le schéma avec ho vraie donc p supérieur à alpha, mais après je bloque, si je diminue p ( je le rapproche de alpha) on diminue la conviction de rejet ?

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Il faut avoir en tête que : plus p est petit, moins H0 est crédible. Donc si tu diminues p : 

• mais p > alpha : tu ne rejettes pas H0 
• et si p < alpha : tu rejettes H0 

La conviction de rejet est toujours la même car elle est définie par le risque d'erreur alpha qui lui est choisi et fixé avant le début du test. Donc si tu rejettes H0, tu le fais toujours au risque d'erreur alpha, et ce risque est toujours le même pour un même test, peu importe la valeur de p. Par exemple, si alpha = 5%, et p = 1%, tu rejettes H0 au risque d'erreur 5%, ce qui veut dire que 5% des échantillons (ou 5% des valeurs) peuvent te faire rejeter H0 à tort.