Tableau Méthode pour la fonction ANOVA à un facteur contrôlé

Obtenez des définitions et bénéficiez de conseils en matière d'interprétation pour chaque statistique dans le tableau Méthode.

Sur ce thème

Hypothèse nulle et hypothèse alternative
Seuil de signification
Egalité des variances

Hypothèse nulle et hypothèse alternative

L'ANOVA à un facteur contrôlé est un test d'hypothèse qui évalue deux affirmations qui s'excluent mutuellement relatives à deux moyennes de population ou plus. Ces deux affirmations sont appelées "hypothèse nulle" et "hypothèse alternative". Un test hypothétique utilise des données d'échantillon pour déterminer si l'hypothèse nulle peut être rejetée.

Pour l'ANOVA à un facteur contrôlé, les hypothèses du test sont les suivantes :

L'hypothèse nulle (H₀) stipule que les moyennes de groupes sont toutes égales.
L'hypothèse alternative (H_A) stipule que toutes les moyennes de groupes ne sont pas égales.

Interprétation

Pour savoir si l'hypothèse nulle doit être rejetée, comparez la valeur de p au seuil de signification.

Seuil de signification

Le niveau de signification (dénoté par alpha ou α) est le niveau maximal acceptable du risque de rejet de l'hypothèse nulle lorsqu'elle est vraie (erreur de type I).

Interprétation

Utilisez le seuil de signification pour déterminer si l'hypothèse nulle (H₀) doit être rejetée. Lorsque la valeur de p est inférieure au seuil de signification, l'interprétation indique généralement que les résultats sont statistiquement significatifs, et vous rejetez H₀.

Pour l'ANOVA à un facteur contrôlé, rejetez l'hypothèse nulle lorsque vous pouvez conclure avec suffisamment de certitude que toutes les moyennes ne sont pas égales.

Egalité des variances

Le tableau Méthode indique si Minitab suppose que les variances de populations sont égales pour tous les groupes.

Interprétation

Observez la colonne de l'écart type (EcTyp) des résultats de l'ANOVA à un facteur contrôlé pour déterminer si les écarts types sont approximativement égaux.

Si vous ne pouvez pas supposer que les variances sont égales, désélectionnez Supposer les variances égales dans la sous-boîte de dialogue Options pour la fonction ANOVA à un facteur contrôlé. Dans ce cas, Minitab effectue un test de Welch, qui est efficace lorsque les variances ne sont pas égales.