Interpréter toutes les statistiques pour Test des suites

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Sur ce thème

N
K
≤ K et > K
Hypothèse nulle et hypothèse alternative
Nombre de suites observé et nombre de suites attendu
Valeur de p

N

L'effectif de l'échantillon (N) est le nombre d'observations total de l'échantillon. L'effectif d'échantillon a un effet sur le nombre de suites attendus et la valeur de p.

K

K est la valeur du critère de comparaison. Par défaut, K est la moyenne des données de l'échantillon. Cependant, vous pouvez également définir une autre valeur, comme la médiane. Minitab utilise K pour calculer le nombre de suites observé.

≤ K et > K

Le nombre d'observations supérieures à K est le nombre de valeurs supérieures à celle du critère de comparaison, qui est la moyenne par défaut. Le nombre d'observations inférieures à K est le nombre de valeurs inférieures ou égales à celle du critère de comparaison. Minitab utilise ces valeurs pour calculer la valeur de p.

Hypothèse nulle et hypothèse alternative

Les hypothèses nulle et alternative sont deux déclarations s'excluant mutuellement sur l'ordre des données. Un test d'hypothèse utilise des données échantillons pour déterminer si l'hypothèse nulle peut être rejetée.

Hypothèse nulle: L'ordre des données est aléatoire.
Hypothèse alternative: L'ordre des données n'est pas aléatoire.

Nombre de suites observé et nombre de suites attendu

Le nombre de suites observé est le nombre d'observations se trouvant au-dessous ou en dessous du critère de comparaison, K. La ligne représente K. Cet exemple comporte cinq suites.

Le nombre de suites attendu est la moyenne de la distribution d'échantillonnage des suites dans une série aléatoire. Si le nombre d'essais observés est considérablement supérieur ou inférieur au nombre d'essais attendus, il est probable que les données ne soient pas dans un ordre aléatoire. Pour déterminer si l'ordre des données est aléatoire, comparez la valeur de p au seuil de signification.

Valeur de p

La valeur de p est la probabilité qui mesure le degré de certitude avec lequel il est possible d'invalider l'hypothèse nulle. Des probabilités faibles permettent d'invalider l'hypothèse nulle avec plus de certitude.

Interprétation

Vous pouvez utiliser la valeur de p pour déterminer si l'ordre des données est aléatoire.

Pour déterminer si l'ordre des données est aléatoire, comparez la valeur de p au seuil de signification. En général, un seuil de signification (noté alpha ou α) de 0,05 donne de bon résultats. Un seuil de signification de 0,05 indique qu'il existe 5 % de risque de conclure que vos données ne sont pas aléatoires alors qu'elles le sont.

Valeur de p ≤ α : l'ordre des données n'est pas aléatoire (rejetez H₀): Si la valeur de p est inférieure ou égale au seuil de signification, vous pouvez rejeter l'hypothèse nulle et en conclure que l'ordre des données n'est pas aléatoire.
Valeur de p > α : il est impossible de conclure que l'ordre des données n'est pas aléatoire (impossible de rejeter H₀): Si la valeur de p est supérieure au seuil de signification, vous ne pouvez pas rejeter l'hypothèse nulle. Vous ne disposez pas de suffisamment de preuves pour conclure que l'ordre des données n'est pas aléatoire.