Interprétation des résultats principaux pour la fonction Test à 1 proportion

Suivez les étapes ci-dessous pour interpréter un test à 1 proportion. Les principaux résultats affichés sont l'estimation de la proportion, l'intervalle de confiance et la valeur de p.

Sur ce thème

Etape 1 : Déterminer un intervalle de confiance pour la proportion de la population
Etape 2 : Déterminer si les résultats du test sont statistiquement significatifs

Etape 1 : Déterminer un intervalle de confiance pour la proportion de la population

Considérez d'abord la proportion de l'échantillon, puis examinez l'intervalle de confiance.

La proportion de l’échantillon est une estimation de la proportion de la population.Étant donné que la proportion est fondée sur des données d’échantillon et non sur l’ensemble de la population, il est peu probable que la proportion de l’échantillon soit égale à la proportion de la population.Pour mieux estimer la proportion de la population, utilisez l'intervalle de confiance.

L'intervalle de confiance fournit une étendue de valeurs probables pour la proportion de la population. Par exemple, un niveau de confiance de 95 % indique que si vous prenez 100 échantillons aléatoires de la population, vous pouvez vous attendre à ce qu’environ 95 des échantillons produisent des intervalles qui couvrent la proportion de la population. L’intervalle de confiance vous aide à évaluer la signification pratique de vos résultats. Utilisez vos connaissances spécialisées pour déterminer si l’intervalle de confiance comprend des valeurs qui ont une signification pratique pour votre situation. Si l’intervalle est trop large pour être utile, envisagez d’augmenter la taille de votre échantillon. Pour plus d'informations, reportez-vous à la rubrique Obtenir un intervalle de confiance plus précis.

Statistiques descriptives

N	Evénement	P échantillon	IC à 95% pour p
1000	87	0,087000	(0,070617; 0,106130)

Principaux résultats : Échantillon p, IC à 95 %

Dans ces résultats, l'estimation de la proportion de la population pour les ménages ayant réalisé un achat est de 0,087. Vous pouvez être sûr à 95 % que la proportion est comprise entre 0,07 et 0,106 environ.

Etape 2 : Déterminer si les résultats du test sont statistiquement significatifs

Pour déterminer si la différence entre la proportion de la population et la proportion hypothétisée est statistiquement significative, comparez la valeur de p au seuil de signification. En général, un seuil de signification (noté alpha ou α) de 0,05 fonctionne bien. Un seuil de signification de 0,05 indique un risque de 5 % de conclure à tort qu'une différence existe.

Valeur de p ≤ α : la différence entre les proportions est statistiquement significative (hypothèse H₀ rejetée): Si la valeur de p est inférieure ou égale au seuil de signification, vous rejetez l'hypothèse nulle. Vous pouvez conclure que la différence entre la proportion de la population et la proportion hypothétisée est statistiquement significative.Utilisez vos connaissances afin de déterminer si la différence est significative dans la pratique. Pour plus d'informations, reportez-vous à la rubrique Signification statistique et pratique.
Valeur de p > α : la différence entre les proportions n'est pas statistiquement significative (hypothèse H₀ non rejetée): Si la valeur de p est supérieure au seuil de signification, vous ne pouvez pas rejeter l'hypothèse nulle. Vous n'êtes pas en mesure de conclure que la différence entre la proportion de la population et la proportion hypothétisée est statistiquement significative. Vous devez vous assurer que votre test est assez puissant pour détecter une différence qui est significative dans la pratique. Pour plus d'informations, reportez-vous à la rubrique Puissance et effectif de l'échantillon pour 1 proportion.

Test

Hypothèse nulle	H₀ : p = 0,065
Hypothèse alternative	H₁ : p ≠ 0,065

Valeur de P
0,007

Principal résultat : Valeur de P

Dans ces résultats, l'hypothèse nulle indique que la proportion de foyers ayant acheté un nouveau produit est de 6,5 %. Étant donné que la valeur de p est de 0,007, ce qui est inférieur au seuil de signification de 0,05, l’échantillon fournit des preuves solides contre l’hypothèse nulle. La décision est de rejeter l’hypothèse nulle et de conclure que la proportion de ménages ayant acheté le nouveau produit dans la population est différente de 6,5 %.