P value et Zc

[Nono_cbnr]

Salut, je pensais avoir compris le cours mais devant le qcm je bloque un peu, est ce que tu peux me dire si j'ai mal compris un truc ?
Pour un test paramétrique on compare le Z calculé au Z théorique, si Zc est supérieure on peux rejeter H0 mais pas forcément accepté H1. Ici du coup on parle : comparaison de pourcentage, khi 2, T student, comparaison de moyenne et corrélation.
Pour les test non paramétrique on fait la même chose mais si cette fois ci on a un Z calculé supérieure au Z théorique cette fois ci on rejet H0 et encore une fois pas forcément en acceptant H1 ? donc la test de man u withney et spearman
Et aussi pour p value, le but est d'avoir une p value supérieure au risque alpha pour rejeter H0.
La p value correspond a la probabilité de rejeter H0 si H0 vrai ? Est ce que c'est la même def que la proba d'obtenir des résultat aussi éloigner avec H0 juste ?
Merci bcppp

[Nono_cbnr]

A non pour la p value je crois je me suis trompé, si p value inférieure au risque alpha alors faible risque que se soit par hasard donc on rejette H0 et si au dessus alors sa peut être le hasard donc acceptation de H0 ??

[Dulclaudiax]

Coucou !

Je vais répondre point par point à ton message :

Est-ce que rejeter H0 = accepter H1 ?

En statistiques de manière générale, rejeter H0 n’implique pas toujours d’accepter H1... Cependant, dans son cours, le prof écrit bien que le rejet de H0 équivaut à l’acceptation de H1 :

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Donc je te conseille de te fier à ce que dit le prof ! Même si attention, dans les conclusions des tests d’hypothèses, on parle rarement de H1 : on se base exclusivement sur H0 pour conclure ! ++ Donc soit on accepte (ou plus rigoureusement : on ne rejette PAS H0, car il y a ici aussi une nuance mais bon le prof n’en parle heureusement pas), soit on rejette H0 (ce qui équivaudrait à accepter H1, sauf qu’on ne le formulera pas comme ça, on parlera uniquement de H0 parce que H0 est l’ « hypothèse la plus importante » (car pour rappel c’est celle qu’il est le plus grave de rejeter à tort))

Pour les tests non paramétriques, quand Zc > Zt, on rejette H0 ?

NON attention !! C’est le contraire des autres tests que tu as cité plus haut dans ton msg (comparaison de pourcentages, khi 2, T student, comparaison de moyennes et corrélation). Pour le U de Mann et Whitney et le r’ de Spearman : si la statistique du test (= le paramètre calculé) est supérieur au paramètre théorique, alors on accepte H0 !

Que signifie la valeur du degré de signification p (p-value) ?

Comme tu l’as bien dit dans ton 2ème message, la p-value correspond en quelque sorte à la probabilité que nos résultats soient simplement dûs au hasard. Autrement dit, c’est la proba que tu observes les résultats de ton test (qui t’indiquerait plutôt de rejetter H0) alors que justement H0 est vraie ! Donc plus p est petit, plus il est improbable que H0 soit vraie ! C’est ce qu’on veut quand on cherche une différence réelle entre deux groupes.

Donc quand p est inférieur au risque alpha, on rejette H0 car les différences observées sont significatives !

Et donc quand p est plus élevé, typiquement quand il est supérieur au risque alpha, alors on a plus de chances que nos résultats soient dues au hasard sans qu’il y ait de différence réelle entre nos groupes… On aura alors plus tendance à ne pas rejeter H0.

J’ai fait un point’tut sur la p-value dans ma fiche complète si ça peut t’aider

J’espère que c’est plus clair pour toi ! N’hésite pas sinon