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Sur ce thème

Niveau de confiance
Intervalle de confiance
Supposer que l'écart type de la population est connu
"Longueur" de l’observation (temps, éléments, aire, volume, etc.)

Niveau de confiance

Dans Niveau de confiance, entrez le niveau de l'intervalle de confiance. Un niveau de confiance à 95 % est généralement efficace. Un niveau de confiance à 95 % indique que si vous prenez 100 échantillons aléatoires de la population, les intervalles de confiance d'environ 95 échantillons contiennent le paramètre de population.

Pour un jeu 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 est également susceptible de diminuer avec des effectifs d'échantillons plus importants. Par conséquent, vous voudrez peut-être utiliser un niveau de confiance autre que 95 %, en fonction de l'effectif d'échantillon.

Si l'effectif de l'échantillon est peu élevé, un intervalle de confiance de 95 % peut être trop large pour être utile. Un niveau de confiance inférieur, tel que 90 %, produit un intervalle plus étroit. Toutefois, la probabilité que l'intervalle contienne le paramètre de population diminue.
Si l'effectif de l'échantillon est important, envisagez d'utiliser un niveau de confiance plus élevé, tel que 99 %. Avec un grand échantillon, un niveau de confiance de 99 % peut encore produire un intervalle raisonnablement étroit, tout en augmentant également la probabilité que l'intervalle contienne le paramètre de population.

Intervalle de confiance

Borne inférieure: Utilisez ce test unilatéral pour déterminer si le paramètre de la population est inférieur à la valeur hypothétisée. Ce test unilatéral est plus puissant qu'un test bilatéral, mais il ne peut pas détecter si le paramètre de la population est supérieur à la valeur hypothétisée.
Bilatéral: Utilisez ce test bilatéral pour déterminer si le paramètre de la population diffère de la valeur hypothétisée. Ce test bilatéral peut détecter des différences inférieures ou supérieures à la valeur hypothétisée, mais il est moins puissant qu'un test unilatéral.
Borne supérieure: Utilisez ce test unilatéral pour déterminer si le paramètre de la population est supérieur à la valeur hypothétisée. Ce test unilatéral est plus puissant qu'un test bilatéral, mais il ne peut pas détecter si le paramètre de la population est inférieur à la valeur hypothétisée.

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.

Supposer que l'écart type de la population est connu

Sélectionnez cette option lorsque vous connaissez la valeur de l'écart type de la population et que vous souhaitez déterminer l'effectif de l'échantillon ou la marge d'erreur pour Test Z à 1 échantillon. Si vous ne connaissez pas l'écart type de la population, utilisez plutôt Test t à 1 échantillon. Cette option n'est disponible que lorsque le paramètre étudié est la moyenne.

"Longueur" de l’observation (temps, éléments, aire, volume, etc.)

Pour effectuer un test de Poisson à 1 échantillon, entrez une valeur pour diviser le taux d'occurrence de l'échantillon en un format plus utile (taux d'occurrence de l'échantillon ÷ longueur d'observation). Par exemple, un fabricant enregistre les défauts de façon trimestrielle, mais il a besoin de les convertir en un taux de défauts mensuel pour ses rapports. Un analyste entre 3 pour diviser le taux trimestriel par 3 et déterminer le taux de défauts mensuel.