Observations relatives aux données pour la fonction Test Z à 1 échantillon

Pour garantir la validité de vos résultats, examinez les indications suivantes lorsque vous collectez des données, effectuez une analyse et interprétez vos résultats.

L'écart type de la population est connu.

Si vous ne connaissez pas l'écart type de la population, utilisez Test t à 1 échantillons.

Les données doivent être continues, comme le poids des paquets.

Chaque paire de valeurs de données continues comprend un nombre infini de valeurs.

Si les données contiennent des dénombrements (par exemple, le nombre de défauts par unité) utilisez Test de Poisson à 1 échantillon. Si vos données classent chaque observation selon deux catégories, comme Echec/Réussite, utilisez 1 proportion. Pour plus d'informations sur les types de données, reportez-vous à la rubrique Types de données que vous pouvez analyser avec un test d'hypothèse.

Les données de l'échantillon ne doivent pas présenter d'asymétrie prononcée, et l'effectif d'échantillon ne doit pas être supérieur à 20.

Si l'effectif de l'échantillon est supérieur à 20 et que la loi sous-jacente est unimodale et continue, le test d'hypothèse donne des résultats corrects, même si les données sont légèrement asymétriques. Si l'effectif de l'échantillon est inférieur à 20, vous devez générer un graphique des données pour vérifier la présence d'une asymétrie ou d'observations aberrantes. Si les données sont très asymétriques ou comportent de nombreuses observations aberrantes, soyez vigilant lorsque vous interprétez les résultats.

Les données d'échantillon doivent être sélectionnées de manière aléatoire

Dans le domaine des statistiques, les échantillons aléatoires permettent de faire des généralisations ou des déductions sur une population. Si les données ne sont pas collectées de manière aléatoire, les résultats risquent de ne pas être représentatifs de la population. Pour plus d'informations, reportez-vous à la rubrique Caractère aléatoire des échantillons de données.

Chaque observation doit être indépendante de toutes les autres.

Si vous disposez de données appariées ou dépendantes, telles que des mesures de position réalisées avec deux compas différents, utilisez plutôt Test t pour données appariées. Pour plus d'informations, reportez-vous à la rubrique Quelle est la différence entre des échantillons dépendants et indépendants ?.

Déterminez un effectif d'échantillon approprié.
Votre échantillon doit être assez volumineux afin que les conditions suivantes soient vérifiées :
  • Les estimations sont assez précises.
  • Les intervalles de confiance sont utiles, car assez étroits.
  • Vous disposez d'une protection appropriée contre les erreurs de 1re et 2e espèce.
Pour déterminer l'effectif d'échantillon approprié à votre test d'hypothèse, reportez-vous à la rubrique Puissance et effectif de l'échantillon pour un test Z à 1 échantillon.
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