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
N
DL
Khi deux
Valeur de P
225
3
0,648148
0,885
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.