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18-6 Tests

Le test Z fournit toute une variété de tests standardisés. Ils permettent de

vérifier si l'échantillon représente ou non avec précision la population quand

l'écart-type de la population (par ex. toute la population d'un pays) est connu,

compte tenu de tests antérieurs. Le test Z est utilisé pour les études de marché

et les enquêtes d'opinion répétées.

1-Sample Z Test teste la moyenne inconnue d’une population lorsque l’écart-type

de cette population est connu.

2-Sample Z Test teste l’égalité des moyennes de deux populations en se référant

à des échantillons indépendants lorsque les écarts-types des deux populations

sont connus.

1-Prop Z Test teste une proportion inconnue de succès.

2-Prop Z Test teste la proportion de succès de deux populations pour les

comparer.

Le test t utilise la taille de l'échantillon pour obtenir des données et tester

l'hypothèse selon laquelle l'échantillon est extrait d'une certaine population.

L'hypothèse inverse de l'hypothèse prouvée est appelée

hypothèse nulle

, tandis

que l'hypothèse prouvée est appelée

hypothèse alternative

. Le test t est

normalement appliqué pour vérifier l'hypothèse nulle. Ensuite, on détermine si

l'hypothèse nulle ou l'hypothèse alternative sera adoptée.

Quand l'échantillon indique une tendance, la probabilité de la tendance (et

jusqu'à quel point elle s'applique à la population) est testée à partir de la taille de

l'échantillon et de la taille de la variance. Inversement, des expressions liées au

test t sont également utilisées pour calculer la taille de l'échantillon exigée pour

améliorer la probabilité. Le test t peut être utilisé même quand l'écart-type de la

population est inconnu, ce qui est utile lorsqu'une seule enquête est effectuée.

1-Sample t Test teste l’hypothèse pour une moyenne inconnue d’une population

lorsque l’écart-type de cette population est inconnu.

2-Sample t Test compare les moyennes de populations lorsque les écart-types de

cette population sont inconnus.

LinearReg t Test calcule la résistance de l'association linéaire de couples de

données.

Outre les tests mentionnés ci-dessus, un certain nombre de fonctions sont

également fournies pour vérifier la relation entre des échantillons et des

populations.

Test vérifie les hypothèses concernant la proportion d'échantillons compris

dans un certain nombre de groupes indépendants. En principe, il génère une

tabulation croisée de deux variables catégoriques (comme oui et non) et évalue

l'indépendance de ces variables. On peut l'utiliser, par exemple, pour évaluer la

relation entre l'implication ou non d'un conducteur dans un accident de la route

en fonction de ses connaissances du code de la route.

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