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Par exemple, dans une étude visant à démontrer les bénéfices d'un traitement médical, alpha devrait être faible. D'un autre côté, lorsque nous cherchons à évaluer grossièrement les effets d'un grand nombre d'attributs sur l'appréciation d'un produit, des alpha plus modérés (plus élevés) peuvent être choisis. Très souvent, alpha prend une des valeurs suivantes: 0. 05, 0. 01 ou 0. 001. Le test statistique produit un nombre, appelé p-value (également borné entre 0 et 1). La p-value est la probabilité d'obtenir les données ou des données plus extrêmes sous l'hypothèse nulle H0. Dans la pratique, la p-value doit être comparée à alpha: Si p-value < alpha, nous rejetons H0 et acceptons Ha avec un risque proportionnel à p-value d'avoir tort. Si p-value > alpha, nous ne rejetons pas H0, mais ceci ne veut pas dire que nous pouvons nécessairement l'accepter. Cela signifie que soit H0 est vraie, soit H0 est fausse mais notre expérience tests statistique n'étaient pas assez aptes à générer une p-value inférieure à alpha.
Qu'est-ce qu'un test statistique? Un test statistique permet d'évaluer à quel point les données vont à l'encontre d'une certaine hypothèse, l' hypothèse nulle aussi appelée H0. Sous H0, les données sont générées par le hasard. En d'autres termes, les processus contrôlés (manipulations expérimentales par exemple) n'ont pas d'influence sur les données. D'habitude, H0 implique une notion d'égalité (exemples: égalité entre moyennes, entre variances ou encore entre un coefficient de corrélation et zéro). H0 est opposée à une hypothèse appelée hypothèse alternative, notée H1 ou Ha. Souvent, l'hypothèse alternative est celle à laquelle l'utilisateur souhaite aboutir. Elle implique une notion de différence (différence entre moyennes par exemple). Si les données ne vont pas assez à l'encontre de H0, H0 n'est pas rejetée. En revanche, si les données vont assez à l'encontre de H0, H0 est rejetée et Ha considérée comme vraie avec un risque (faible) quantifié de se tromper. Les tests statistiques permettent de quantifier ce risque.
Ha: Le taux d'insuline de patients recevant un placebo est différent du taux d'insuline de patients recevant un médicament. H0: La présence de l'attribut A n'affecte pas la préférence du consommateur pour ce produit. Ha: La présence de l'attribut A affecte la préférence du consommateur pour ce produit. H0: Il n'existe pas de tendance dans cette série temporelle. Ha: Il existe une tendance dans cette série temporelle. H0: Les champs de maïs soumis aux engrais A, B, C ou D ont des rendements équivalents. Ha: Au moins un engrais sur les 4 induit une différence dans le rendement. Comment interpréter les sorties d'un test statistique: le niveau de significativité alpha et la p-value Lors de la mise en place d'une étude, il faut spécifier un seuil de risque au-dessus duquel H0 ne doit pas être rejetée. Ce seuil est appelé niveau de significativité alpha et doit être compris entre 0 et 1. Le choix de alpha doit dépendre notamment de la réponse à la question à quel point est-il dangereux de rejeter H0 alors qu'elle est vraie?.
Dans quel cas pouvons-nous accepter H0? Qu'est-ce que la puissance statistique? Statistiquement parlant, l'aptitude d'une expérimentation / un test statistique à conduire vers un rejet de H0 est appelée puissance statistique. La puissance d'une expérience augmente avec alpha, avec la précision des mesures et avec le nombre de répétitions. La puissance change également en fonction du type de test utilisé (voir dernière section dans ce tutoriel). La puissance peut être calculée avant ou après une expérience. Elle est égale à 1 moins le risque d'avoir tort en acceptant H0 (risque bêta). Par conséquent, plus la puissance est élevée, plus le risque d'avoir tort en acceptant H0 est faible (dans le cas où p-value > alpha, bien entendu). En résumé, si la puissance statistique est assez importante (supérieure à 0. 95 par exemple), on peut accepter H0 avec un risque proportionnel à (1 – puissance) d'avoir tort. Ce risque est appelé le risque Bêta. Différents types de tests statistiques Un test statistique peut être: Bilatéral ou unilatéral.
Les œufs crus peuvent contenir des bactéries nuisibles. Les œufs et les mets à base d' œufs doivent être cuits à une température interne d'au moins 74 °C (165 °F) pour s'assurer qu'ils sont propres à la consommation. Par ailleurs Comment savoir si oeuf pasteurisé? Pour que les bactéries soient détruites durant la pasteurisation, les jaunes d' œufs doivent atteindre une température de cinquante-neuf degrés Celsius. Les œufs vont passer un court moment dans l'eau chaude et le jaune des œufs froids n'atteindra pas cette température sans être cuit. Comment savoir si œuf pasteurisé? Chauffez l'eau jusqu'à atteindre une température comprise entre 64 °C et 65 °C. La température de l'eau ne doit pas dépasser les 121° C pour que la pasteurisation des œufs s'effectue dans le respect des normes; Pasteurisez les œufs en version bain marie dans une température ne dépassant pas 65° C pendant 5 minutes. Comment savoir quand les œufs sont périmés? Plongez-le dans un saladier ou un grand récipient d'eau froide salée.
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