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Degré de significativité


Go to solution Solved by Noel_Flantier,

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Bonjour!!

 

J'ai une petite question par rapport à cet item "Lorsque le degré de significativité est très faible, il est possible que l'hypothèse nulle soit vraie" compté VRAI. 

Si je ne me trompe pas, lorsque p<alpha alors on rejette Ho, donc dans le cas de l'item, lorsque j'ai vu "degré de significativité très faible", j'ai de suite pensé à "rejet de Ho". 

Du coup je me demandais si l'item était vrai car il est quand même "possible" que Ho soit vraie, ou y' t-il quelque chose que je n'ai pas compris ?

 

Merci d'avance !!

  • Ancien du Bureau
Posted

Hey! 

il y a 1 minute, a__bd a dit :

l'item était vrai car il est quand même "possible" que Ho soit vraie

C'est ça, c'est le point sur lequel elle insiste tout le temps: on ne peut pas dire que H0 est fausse, seulement que la probabilité qu'elle soit vraie est très très faible.

  • Ancien Responsable Matière
  • Solution
Posted

Coucou @a__bd !

 

Il y a 1 heure, a__bd a dit :

je me demandais si l'item était vrai car il est quand même "possible" que Ho soit vraie

Oui exactement !

 

Tu as une ou plusieurs populations. Dans cette/ces populations, soit H0 est vraie, soit elle est fausse. Et si H0 est fausse, H1 est vraie.

Seulement, tu n'as pas accès à toutes les valeurs de ta/tes population.s, pour savoir si H0 est vrai ou pas. Tu vas donc faire un test sur un ou plusieurs échantillon.s. En fonction des résultats de ce test, tu vas avoir une certaine probabilité que H0 soit vraie, et une certaine probabilité que H0 soit fausse. Ce qui te fera conclure à un rejet ou un non-rejet de H0 mais dans tous les cas, l'hypothèse nulle peut être vraie comme fausse (comme le dit l'item)

 

Est-ce que c'est plus clair ?

Posted
Il y a 1 heure, DuTACKauTac a dit :

Hey! 

C'est ça, c'est le point sur lequel elle insiste tout le temps: on ne peut pas dire que H0 est fausse, seulement que la probabilité qu'elle soit vraie est très très faible.

Super merci !

il y a 4 minutes, Noel_Flantier a dit :

Coucou @a__bd !

 

Oui exactement !

 

Tu as une ou plusieurs populations. Dans cette/ces populations, soit H0 est vraie, soit elle est fausse. Et si H0 est fausse, H1 est vraie.

Seulement, tu n'as pas accès à toutes les valeurs de ta/tes population.s, pour savoir si H0 est vrai ou pas. Tu vas donc faire un test sur un ou plusieurs échantillon.s. En fonction des résultats de ce test, tu vas avoir une certaine probabilité que H0 soit vraie, et une certaine probabilité que H0 soit fausse. Ce qui te fera conclure à un rejet ou un non-rejet de H0 mais dans tous les cas, l'hypothèse nulle peut être vraie comme fausse (comme le dit l'item)

 

Est-ce que c'est plus clair ?

C'est très clair merci beaucoup 😀

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