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L'heure des tests paramétriques


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Posted (edited)

Bonjour! j'ai quelques questions sur les cours de White-Koning (que je commence à peine à revoir oups)

 

 

Je ne comprends pas très bien ce qu'est la puissance (1-Beta), et en quoi en puissance influe sur la p-value?

 

Ensuite est-ce que systématiquement quand on diminue les paramètres (n, variance..) les deux risques d'erreur augmente et quand on diminue l'écart entre H0 et H1 les deux risques d'erreur diminuent?

 

Enfin dans un QCM on nous dit qu'il n'est pas nécessaire de calculer p-value pour pouvoir interpréter les tests paramétriques, or je pensais que pour conclure sur H0 il fallait obligatoirement comparer p & alpha et qu'on ne pouvait pas simple comparer la statistique de test et alpha?
Merci d'avance 🃏

 

Edited by LaKhlo
  • Solution
Posted

Coucou, coucou,

 

La puissance est la probabilité de rejeter H0 et d’avoir raison, il y a donc une différence réelle entre les 2 groupes étudiés. 

Sauf erreur de ma part il n’y a marquer nulle part que la puissance influe sur la p-value. 

 

Les risques (alpha et béta) diminuent => si n augmente ou si la variance diminue ou si l’erreur de mesure diminue.

Si n, V et les erreur de mesure sont constant => alpha et béta varient en sens inverse.

Si la différence entre H0 et H1 augmente => puissance augmente => béta diminue mais on ne sait pas pour alpha.

 

C’est quel qcm, s’il te plait ? 

 

 

 

  • 3 weeks later...
  • Ancien Responsable Matière
Posted
Le 15/11/2020 à 11:57, Oggy81 a dit :

mais on ne sait pas pour alpha.

alpha aussi si le seuil reste le même

Le 14/11/2020 à 11:02, LaKh_De_Noel a dit :

Enfin dans un QCM on nous dit qu'il n'est pas nécessaire de calculer p-value pour pouvoir interpréter les tests paramétriques, or je pensais que pour conclure sur H0 il fallait obligatoirement comparer p & alpha et qu'on ne pouvait pas simple comparer la statistique de test et alpha?

Tu ne peux pas comparer la statistique de test à alpha, mais tu peux la comparer au seuil !

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