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Rappels Student Définitions Différents tests statistiques
Cours de statistiques pour biologistesIntroduction aux tests
Alexandre MIZRAHI
Département de MathématiquesUniversité de Cergy Pontoise.
17 mars 2010
Rappels Student Définitions Différents tests statistiques
Plan
1 Rappels
2 Student
3 Définitions
4 Différents tests statistiques
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Plan
1 Rappels
2 Student
3 Définitions
4 Différents tests statistiques
Rappels Student Définitions Différents tests statistiques
Un exemple : Le juge statisticien.
Pièce non truquée Pièce truquéeAcquittement du joueur Bien MauvaisCondamnation du joueur Très mauvais Bien
Rappels Student Définitions Différents tests statistiques
Un exemple : Le juge statisticien.
Pièce non truquée Pièce truquéeAcquittement du joueur Bien MauvaisCondamnation du joueur Très mauvais Bien
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Un exemple : Le juge statisticien.
Pièce non truquée Pièce truquéeAcquittement du joueur Bien MauvaisCondamnation du joueur Très mauvais Bien
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Un exemple : Le juge statisticien.
Pièce non truquée Pièce truquéeAcquittement du joueur Bien MauvaisCondamnation du joueur Très mauvais Bien
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Un exemple : Le juge statisticien.
Pièce non truquée Pièce truquéeAcquittement du joueur Bien MauvaisCondamnation du joueur Très mauvais Bien
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Un exemple : Le juge statisticien.
Pièce non truquée Pièce truquéeAcquittement du joueur Bien MauvaisCondamnation du joueur Très mauvais Bien
H0 est vrai H1 est vraiOn conclut H0 Bon E. deuxième espèceOn conclut H1 E. première espèce Bon
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Plan
1 Rappels
2 Student
3 Définitions
4 Différents tests statistiques
Rappels Student Définitions Différents tests statistiques
Test de Student
Loi Moyenne Variance EffectifPopulation 1 Normale µ1 σ2
Population 2 Normale µ2 σ2
Échantillon 1 m1 (X 1) s2
1 (S21 ) n1
Échantillon 2 m2 (X 2) s2
2 (S22 ) n2
Statistique du test de Student
T =X 1 − X 2√
1n1 + 1
n2
√(n1−1)bS2
1+(n2−1)bS22
n1+n2−2
1 Si µ1 = µ2 alors T suit une loi de Student à n1 + n2 − 2degrés de liberté.
2 Si les loi sont proches de lois normale et si les ni sont grandsalors T suit une loi proche d’une loi normale centrée réduite.
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Test de Student
Loi Moyenne Variance EffectifPopulation 1 Normale µ1 σ2
Population 2 Normale µ2 σ2
Échantillon 1 m1 (X 1) s2
1 (S21 ) n1
Échantillon 2 m2 (X 2) s2
2 (S22 ) n2
Statistique du test de Student
T =X 1 − X 2√
1n1 + 1
n2
√(n1−1)bS2
1+(n2−1)bS22
n1+n2−2
1 Si µ1 = µ2 alors T suit une loi de Student à n1 + n2 − 2degrés de liberté.
2 Si les loi sont proches de lois normale et si les ni sont grandsalors T suit une loi proche d’une loi normale centrée réduite.
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Test de Student
Loi Moyenne Variance EffectifPopulation 1 Normale µ1 σ2
Population 2 Normale µ2 σ2
Échantillon 1 m1 (X 1) s2
1 (S21 ) n1
Échantillon 2 m2 (X 2) s2
2 (S22 ) n2
Statistique du test de Student
T =X 1 − X 2√
1n1 + 1
n2
√(n1−1)bS2
1+(n2−1)bS22
n1+n2−2
1 Si µ1 = µ2 alors T suit une loi de Student à n1 + n2 − 2degrés de liberté.
2 Si les loi sont proches de lois normale et si les ni sont grandsalors T suit une loi proche d’une loi normale centrée réduite.
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Test de Student
Loi Moyenne Variance EffectifPopulation 1 Normale µ1 σ2
Population 2 Normale µ2 σ2
Échantillon 1 m1 (X 1) s2
1 (S21 ) n1
Échantillon 2 m2 (X 2) s2
2 (S22 ) n2
Statistique du test de Student
T =X 1 − X 2√
1n1 + 1
n2
√(n1−1)bS2
1+(n2−1)bS22
n1+n2−2
1 Si µ1 = µ2 alors T suit une loi de Student à n1 + n2 − 2degrés de liberté.
2 Si les loi sont proches de lois normale et si les ni sont grandsalors T suit une loi proche d’une loi normale centrée réduite.
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Déroulement d’un test
Déroulement d’un test
1 Choix des 2 hypothèses : H0 et H1.2 Choix du risque de première espèce du test.3 Choix de la statistique du test T .4 Choix de la forme du test.5 Construction du test : calcul de la région critique.6 Expérimentation et confrontation des résultats avec le seuil.7 Décision : H0 ou H1.
Rappels Student Définitions Différents tests statistiques
Déroulement d’un test
Déroulement d’un test1 Choix des 2 hypothèses : H0 et H1.
2 Choix du risque de première espèce du test.3 Choix de la statistique du test T .4 Choix de la forme du test.5 Construction du test : calcul de la région critique.6 Expérimentation et confrontation des résultats avec le seuil.7 Décision : H0 ou H1.
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Déroulement d’un test
Déroulement d’un test1 Choix des 2 hypothèses : H0 et H1.2 Choix du risque de première espèce du test.
3 Choix de la statistique du test T .4 Choix de la forme du test.5 Construction du test : calcul de la région critique.6 Expérimentation et confrontation des résultats avec le seuil.7 Décision : H0 ou H1.
Rappels Student Définitions Différents tests statistiques
Déroulement d’un test
Déroulement d’un test1 Choix des 2 hypothèses : H0 et H1.2 Choix du risque de première espèce du test.3 Choix de la statistique du test T .
4 Choix de la forme du test.5 Construction du test : calcul de la région critique.6 Expérimentation et confrontation des résultats avec le seuil.7 Décision : H0 ou H1.
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Déroulement d’un test
Déroulement d’un test1 Choix des 2 hypothèses : H0 et H1.2 Choix du risque de première espèce du test.3 Choix de la statistique du test T .4 Choix de la forme du test.
5 Construction du test : calcul de la région critique.6 Expérimentation et confrontation des résultats avec le seuil.7 Décision : H0 ou H1.
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Déroulement d’un test
Déroulement d’un test1 Choix des 2 hypothèses : H0 et H1.2 Choix du risque de première espèce du test.3 Choix de la statistique du test T .4 Choix de la forme du test.5 Construction du test : calcul de la région critique.
6 Expérimentation et confrontation des résultats avec le seuil.7 Décision : H0 ou H1.
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Déroulement d’un test
Déroulement d’un test1 Choix des 2 hypothèses : H0 et H1.2 Choix du risque de première espèce du test.3 Choix de la statistique du test T .4 Choix de la forme du test.5 Construction du test : calcul de la région critique.6 Expérimentation et confrontation des résultats avec le seuil.
7 Décision : H0 ou H1.
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Déroulement d’un test
Déroulement d’un test1 Choix des 2 hypothèses : H0 et H1.2 Choix du risque de première espèce du test.3 Choix de la statistique du test T .4 Choix de la forme du test.5 Construction du test : calcul de la région critique.6 Expérimentation et confrontation des résultats avec le seuil.7 Décision : H0 ou H1.
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Plan
1 Rappels
2 Student
3 Définitions
4 Différents tests statistiques
Rappels Student Définitions Différents tests statistiques
Définitions.
DéfinitionsOn appelle risque de première espèce un réel α tel que si H0 estvrai la probabilité de conclure H1 est égale (ou inférieure) à α.
La p-valeur (en anglais p-value) d’un test d’hypothèse est laprobabilité sous H0, qu’une réalisation de la statistique de testT soit plus "extraordinaire" (c’est-à-dire plus en extrémité dedistribution) que la valeur observée tobs .On appelle puissance du test la probabilité de rejeter H0lorsque H0 est faux (courbe de puissance).La taille d’effet d est déterminée à partir d’une valeur donnéepar le praticien µ1 qui permet de décider à partir de quellevaleur on est significativement différent de µ0. On a alorsd = µ1−µ0
σ
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Définitions.
DéfinitionsOn appelle risque de première espèce un réel α tel que si H0 estvrai la probabilité de conclure H1 est égale (ou inférieure) à α.La p-valeur (en anglais p-value) d’un test d’hypothèse est laprobabilité sous H0, qu’une réalisation de la statistique de testT soit plus "extraordinaire" (c’est-à-dire plus en extrémité dedistribution) que la valeur observée tobs .
On appelle puissance du test la probabilité de rejeter H0lorsque H0 est faux (courbe de puissance).La taille d’effet d est déterminée à partir d’une valeur donnéepar le praticien µ1 qui permet de décider à partir de quellevaleur on est significativement différent de µ0. On a alorsd = µ1−µ0
σ
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Définitions.
DéfinitionsOn appelle risque de première espèce un réel α tel que si H0 estvrai la probabilité de conclure H1 est égale (ou inférieure) à α.La p-valeur (en anglais p-value) d’un test d’hypothèse est laprobabilité sous H0, qu’une réalisation de la statistique de testT soit plus "extraordinaire" (c’est-à-dire plus en extrémité dedistribution) que la valeur observée tobs .On appelle puissance du test la probabilité de rejeter H0lorsque H0 est faux (courbe de puissance).
La taille d’effet d est déterminée à partir d’une valeur donnéepar le praticien µ1 qui permet de décider à partir de quellevaleur on est significativement différent de µ0. On a alorsd = µ1−µ0
σ
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Définitions.
DéfinitionsOn appelle risque de première espèce un réel α tel que si H0 estvrai la probabilité de conclure H1 est égale (ou inférieure) à α.La p-valeur (en anglais p-value) d’un test d’hypothèse est laprobabilité sous H0, qu’une réalisation de la statistique de testT soit plus "extraordinaire" (c’est-à-dire plus en extrémité dedistribution) que la valeur observée tobs .On appelle puissance du test la probabilité de rejeter H0lorsque H0 est faux (courbe de puissance).La taille d’effet d est déterminée à partir d’une valeur donnéepar le praticien µ1 qui permet de décider à partir de quellevaleur on est significativement différent de µ0. On a alorsd = µ1−µ0
σ
Rappels Student Définitions Différents tests statistiques
Fig.: Courbe de puissance du test du juge statisticien
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Plan
1 Rappels
2 Student
3 Définitions
4 Différents tests statistiques
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Différents tests
Comparaison d’une moyenne à une valeur donnée.
T =√
nX − µ
S
Comparaison de deux moyennes.Comparaison de deux moyennes, avec des échantillonsappariés.Comparaison de deux proportions.Comparaison du coefficient de corrélation avec 0.
Rappels Student Définitions Différents tests statistiques
Différents tests
Comparaison d’une moyenne à une valeur donnée.Comparaison d’une proportion à une valeur donnée.
T =√
nX − p
S
Comparaison de deux moyennes.Comparaison de deux moyennes, avec des échantillonsappariés.Comparaison de deux proportions.Comparaison du coefficient de corrélation avec 0.
Rappels Student Définitions Différents tests statistiques
Différents tests
Comparaison d’une moyenne à une valeur donnée.Comparaison d’une proportion à une valeur donnée.Comparaison de deux moyennes.
Comparaison de deux moyennes, avec des échantillonsappariés.Comparaison de deux proportions.Comparaison du coefficient de corrélation avec 0.
Rappels Student Définitions Différents tests statistiques
Différents tests
Comparaison d’une moyenne à une valeur donnée.Comparaison d’une proportion à une valeur donnée.Comparaison de deux moyennes.Comparaison de deux moyennes, avec des échantillonsappariés.
Comparaison de deux proportions.Comparaison du coefficient de corrélation avec 0.
Rappels Student Définitions Différents tests statistiques
Différents tests
Comparaison d’une moyenne à une valeur donnée.Comparaison d’une proportion à une valeur donnée.Comparaison de deux moyennes.Comparaison de deux moyennes, avec des échantillonsappariés.Comparaison de deux proportions.
T =F1 − F2
S√
1n1 + 1
n2
avec S2 =
(n1F1 + n2F2
n1 + n2
)(1− n1F1 + n2F2
n1 + n2
)
Comparaison du coefficient de corrélation avec 0.
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Différents tests
Comparaison d’une moyenne à une valeur donnée.Comparaison d’une proportion à une valeur donnée.Comparaison de deux moyennes.Comparaison de deux moyennes, avec des échantillonsappariés.Comparaison de deux proportions.Comparaison du coefficient de corrélation avec 0.
T =rxy (n − 2)√
1− rxy
où rxy est le coefficient de corrélation linéaire de l’échantillon,sous H0, T ∼ S(n − 2)