Hypothèse statistique

Cet article explique ce que sont les hypothèses statistiques. Ainsi, vous trouverez la signification des hypothèses en statistique, des exemples d’hypothèses statistiques et quels sont les différents types d’hypothèses statistiques.

Qu’est-ce qu’une hypothèse statistique ?

Une hypothèse statistique est une hypothèse sur la valeur d’un paramètre statistique. Autrement dit, les hypothèses statistiques sont des déclarations faites sur les caractéristiques d’une population. En statistique, une hypothèse est rejetée ou acceptée en effectuant un test d’hypothèse.

Par exemple, l’hypothèse « La nouvelle machine a une précision de 95 % pour les pièces bien fabriquées » est une hypothèse statistique car elle fait une hypothèse sur la valeur d’un paramètre de population, plus précisément, elle indique que la proportion de la population avec des pièces bien fabriquées est une hypothèse statistique. parties est égale à 95%.

Généralement, des hypothèses statistiques sont émises lorsqu’on soupçonne que la valeur d’un paramètre de population est différente de celle attendue. Une fois l’hypothèse statistique formulée, une étude statistique est réalisée pour rejeter ou accepter ladite hypothèse. Nous verrons comment procéder ci-dessous.

Exemples d’hypothèses statistiques

Maintenant que nous connaissons la définition d’une hypothèse statistique, examinons plusieurs exemples d’hypothèses statistiques pour bien comprendre le concept.

1. La longueur moyenne des pièces produites par une machine est égale à 15 cm.
2. Un médicament est efficace à 90 %.
3. Le salaire moyen d’une entreprise présente un écart type supérieur à 15 000 $ par an.
4. L’engrais A provoque une croissance des plantes plus lente que l’engrais B.
5. La nouvelle machine produit en moyenne 2 unités de plus par jour que la machine précédente.

Types d’hypothèses statistiques

Fondamentalement, les hypothèses statistiques peuvent être classées en deux types :

• Hypothèse nulle : c’est l’hypothèse statistique qui soutient que l’hypothèse initiale faite concernant un paramètre de population est fausse. L’hypothèse nulle est donc l’hypothèse que l’on souhaite rejeter.
• Hypothèse alternative : c’est l’hypothèse statistique de la recherche qui a vocation à se vérifier. Autrement dit, l’hypothèse alternative est une hypothèse préalable du chercheur et pour tenter de prouver qu’elle est vraie, le test d’hypothèse sera effectué.

En général, l’hypothèse alternative est formulée avant l’hypothèse nulle, puisque c’est l’hypothèse qui est destinée à être corroborée par l’analyse statistique d’un échantillon de données. L’hypothèse nulle est formulée simplement en contredisant l’hypothèse alternative.

Tests d’hypothèses

Les tests d’hypothèses , également appelés tests d’hypothèses ou tests d’hypothèses , sont une méthode utilisée pour rejeter ou accepter une hypothèse statistique. Autrement dit, un test d’hypothèse est utilisé pour déterminer s’il faut rejeter ou accepter une hypothèse sur la valeur d’un paramètre statistique d’une population.

Il existe deux types de tests d’hypothèse :

• Test d’hypothèse bilatéral (ou test d’hypothèse bilatéral) : L’hypothèse alternative de test d’hypothèse indique que le paramètre de population est « différent de » une valeur particulière.
• Test d’hypothèse unilatéral (ou test d’hypothèse unilatéral) : L’hypothèse alternative de test d’hypothèse indique que le paramètre de population est « supérieur à » (queue droite) ou « inférieur à » (queue gauche) une valeur particulière.

Dans un test d’hypothèse, un échantillon de données est analysé et, sur la base des résultats obtenus, il est décidé de rejeter ou d’accepter une hypothèse statistique concernant un paramètre de population préalablement établi.