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Spécifiez le niveau de confiance pour l'intervalle de confiance ou définissez l'hypothèse alternative.

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Niveau de confiance
Hypothèse alternative

Niveau de confiance

Dans Niveau de confiance, saisissez le niveau de confiance de l'intervalle de confiance.

Un niveau de confiance de 95 % est généralement efficace. Un niveau de confiance de 95 % indique que, sur 100 échantillons pris parmi la population, l'intervalle de confiance d'environ 95 de ces échantillons contiendra le paramètre de population.

Pour un fichier de données spécifique, un niveau de confiance inférieur produit un intervalle de confiance moins large et un niveau de confiance supérieur produit un intervalle de confiance plus large. La largeur de l'intervalle a également tendance à diminuer pour un effectif d'échantillon plus important. Ainsi, vous préférerez peut-être utiliser un niveau de confiance autre de 95 %, en fonction de l'effectif de votre échantillon.

Si l'effectif de l'échantillon est peu élevé, un intervalle de confiance à 95 % peut être trop large pour être utile. Avec un niveau de confiance moindre, de 90 % par exemple, l'intervalle sera plus restreint. Cependant, la probabilité que l'intervalle contienne l'écart type ou la variance de la population se réduit.
Si l'effectif de votre échantillon est important, pensez à utiliser un niveau de confiance plus élevé, de 99 % par exemple. Avec un échantillon plus important, un niveau de confiance de 99 % peut tout de même créer un intervalle raisonnablement restreint, tout en augmentant la probabilité que l'intervalle contienne l'écart type ou la variance de la population.

Hypothèse alternative

Variance ou écart type < variance ou écart type hypothétisé

Utilisez ce test unilatéral pour déterminer si la variance ou l'écart type de la population est inférieur à la variance ou à l'écart type hypothétisé, ainsi que pour obtenir une borne supérieure. Ce test unilatéral est plus puissant qu'un test bilatéral, mais il ne peut pas détecter si la variance ou l'écart type de la population est supérieur à la valeur hypothétisée.

Par exemple, un analyste logistique utilise ce test unilatéral pour déterminer si l'écart type de poids d'expédition est inférieur à 8,8 kg. Ce test unilatéral est plus puissant pour déterminer si l'écart type est inférieur à 8,8, mais il ne peut pas détecter si l'écart type est supérieur à 8,8.

Variance ou écart type ≠ variance ou écart type hypothétisé

Utilisez ce test bilatéral pour déterminer si l'écart type ou la variance de la proportion diffère de la variance ou de l'écart type hypothétisé, ainsi que pour obtenir un intervalle de confiance bilatéral. Un test bilatéral peut détecter des différences inférieures ou supérieures à la valeur hypothétisée, mais il est moins puissant qu'un test unilatéral.

Par exemple, un analyste qualité teste si la variance de volumes de remplissage diffère de la valeur cible de 2,5. Toute différence par rapport à la valeur cible étant importante, l'analyste teste si la différence est supérieure ou inférieure à la valeur cible.

Variance ou écart type > variance ou écart type hypothétisé

Utilisez ce test unilatéral pour déterminer si l'écart type ou la variance de la population est supérieur à la variance ou à l'écart type hypothétisé, ainsi que pour obtenir une borne inférieure. Ce test unilatéral est plus puissant qu'un test bilatéral, mais il ne peut pas détecter si la variance ou l'écart type de la population est inférieur à la variance ou à l'écart type hypothétisé.

Par exemple, un analyste utilise ce test unilatéral pour déterminer si l'écart type du diamètre de tuyaux est supérieur à 2 mm. Ce test unilatéral est plus puissant pour déterminer si la variance est supérieure à 2 mm, mais il ne permet pas de déterminer si elle est inférieure à cette valeur.

Pour plus d'informations sur le choix d'une hypothèse alternative unilatérale ou bilatérale, reportez-vous à la rubrique A propos des hypothèses nulle et alternative.