Objectifs du chapitre sur les distributions déchantillonnage Comprendre la relation entre les distributions déchantillonnage et les tests dinférence statistique.

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Objectifs du chapitre sur les distributions déchantillonnage Comprendre la relation entre les distributions déchantillonnage et les tests dinférence statistique Comprendre les procédures générales des tests dhypothèse Savoir définir et distinguer les erreurs de premier et deuxième type

Hasard = variationHasard = variation Dans une population, il y a échantillonsDans une population, il y a échantillons Attention: Distribution de valeurs distribution déchantillonnageAttention: Distribution de valeurs distribution déchantillonnage 2 distributions normales: 1) distribution aléatoire dévénements continus2 distributions normales: 1) distribution aléatoire dévénements continus 2) distribution déchantillonnage de 2) distribution déchantillonnage de Les distributions déchantillonnage

Modèle statistique: Hasard variation nulle hypothèse nulleModèle statistique: Hasard variation nulle hypothèse nulle Modèle: distribution déchantillonnage ex.: distribution de zModèle: distribution déchantillonnage ex.: distribution de z Le test dhypothèse

Que font les tests dinférence statistique? (1) paramétrique le paramètre est-il fréquent ou rare selon la distribution théorique? paramétrique le paramètre est-il fréquent ou rare selon la distribution théorique? rarerare

Que font les tests dinférence statistique? (2) paramétrique (rappel) la distribution normale a des propriétés qui permettent destimer les différences de moyennes paramétrique (rappel) la distribution normale a des propriétés qui permettent destimer les différences de moyennes 68% de la population à ± 1 É.T. 68% de la population à ± 1 É.T. ¥ 95% de la population à ± 2 É.T. ¥ 99% de la population à ± 3 É.T. les É.T. servent dindice de recouvrement entre les moyennes les É.T. servent dindice de recouvrement entre les moyennes

Les erreurs dinférence Décision du chercheur ou de la chercheure État de la nature

La probabilité de faire lerreur de type I peut sinterpréter comme le nombre de conclusions erronnées produites par 100 répétitions de la même expérience.

Les décisions prises à partir de tests dinférence sont des décisions basées sur des probabilités Probabilité de faire une erreur de type I; en recherche, les conclusions sont incertaines