Interprétation des résultats principaux pour la fonction Test d'ajustement du Khi deux

Suivez les étapes ci-dessous pour interpréter un test d'ajustement du Khi deux. Les résultats principaux incluent la valeur de p, ainsi qu'une carte barre des valeurs attendues et observées.

Etape 1. Déterminer si les valeurs observées sont statistiquement différentes des valeurs attendues

Utilisez la valeur de p pour déterminer si l'hypothèse nulle doit être rejetée ou non, hypothèse supposant que les proportions de population de chaque catégorie sont cohérentes avec les valeurs indiquées dans chaque catégorie.

Pour déterminer si les valeurs observées dans l'échantillon et les valeurs attendues de la loi spécifiée sont statistiquement différentes, 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 rejeter à tort l'hypothèse nulle.
Valeur de p ≤ α : les données observées sont statistiquement différentes des valeurs attendues (rejeter H0)
Si la valeur de p est inférieure ou égale au seuil de signification, vous pouvez rejeter l'hypothèse nulle et en conclure que vos données ne suivent pas une loi avec certaines proportions. Utilisez vos connaissances afin de déterminer si la différence est significative dans la pratique.
Valeur de p > α : vous ne pouvez pas conclure que les données observées sont statistiquement différentes des valeurs attendues (ne pas rejeter H0)
Si la valeur de p est supérieure au seuil de signification, vous ne pouvez pas rejeter l'hypothèse nulle, car vous n'êtes pas en mesure de conclure que les données ne suivent pas la loi avec des proportions spécifiées. Toutefois, vous ne pouvez pas conclure que les lois sont identiques. S'il est possible qu'il existe une différence, votre test peut ne pas être suffisamment puissant pour la détecter.

Test du Khi deux

NDLKhi deuxValeur de P
22530,6481480,885
Résultat principal : valeur de p

Dans ces résultats, la valeur de p est 0,885. Comme la valeur de p est supérieure à la valeur α choisie de 0,05, vous ne pouvez pas rejeter l'hypothèse nulle. Vous ne pouvez donc pas conclure que les proportions observées sont significativement différentes des proportions indiquées.

Etape 2. Examiner la différence entre les valeurs observées et attendues pour chaque catégorie

Utilisez une carte barre représentant les valeurs observées et attendues pour chaque catégorie afin de déterminer si une catégorie spécifique présente une différence.

Cette carte barre indique que les valeurs observées sont très proches des valeurs attendues pour chaque catégorie. Ainsi, la carte barre confirme visuellement que la valeur de p indique qu'il n'est pas possible de conclure que les proportions observées sont significativement différentes des proportions indiquées.