Observations relatives aux données pour la fonction Test de randomisation pour un test de proportion à 1 échantillon

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

Les données ne peuvent contenir que deux catégories, par exemple Réussite/Echec ou 1/0
Si vous disposez de données continues, comme la longueur, le poids ou la température, utilisez Test de randomisation pour un test de moyenne à 1 échantillon. 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 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
Pour que les observations soient indépendantes, la probabilité d'un résultat spécifique ne doit pas dépendre d'un résultat précédent. Par exemple, si vous lancez une pièce de monnaie deux fois et que vous enregistrez le résultat (pile ou face), le résultat du deuxième lancer ne dépend pas du résultat du premier. Si vos observations ne sont pas indépendantes, il est possible que vos résultats ne soient pas valides. Pour plus d'informations, reportez-vous à la rubrique Quelle est la différence entre des échantillons dépendants et indépendants ?.
L'effectif de l'échantillon ne doit pas être petit
Si l'effectif de votre échantillon est petit, les résultats de rééchantillonnage peuvent ne pas être fiables. Pour être sûr que les résultats sont valides, collectez un échantillon de taille moyenne à grande. Un effectif d'échantillon adéquat dépend des caractéristiques des données. Utilisez l'histogramme pour déterminer si l'effectif de votre échantillon est suffisamment élevé.
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