Statistiques inférentielles
Tests paramétriques et non-paramétriques, t-test, chi², ANOVA, p-value
- L2
Ce que tu vas réviser
- Qu'est-ce que l'inférence statistique ?
- Hypothèse nulle et alternative
- La logique du test statistique
- Le seuil alpha (α)
- Erreurs de décision
- Exemple simple : test d'une moyenne
Aperçu du cours
Les statistiques inférentielles permettent de généraliser les résultats d'un échantillon à l'ensemble de la population. Elles répondent à des questions comme : - Cette différence observée est-elle significative ou due au hasard ? - Peut-on estimer la moyenne de la population à partir de l'échantillon ? - Deux groupes diffèrent-ils réellement en performance ?
La valeur p (p-value) a été popularisée par Ronald Fisher, qui a fixé le seuil de 0,05 comme référence dans son ouvrage de 1925 « Statistical Methods for Research Workers ». Aujourd'hui, le seuil p < 0,05 est devenu un standard quasi-universel en sciences, bien que parfois critiqué.
Notions clés à maîtriser
- statistiques inférentielles
- échantillon
- population
- seuil de significativité
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