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français arabe allemand anglais espagnol hébreu italien japonais néerlandais polonais portugais roumain russe suédois turc ukrainien chinois Synonymes Ces exemples peuvent contenir des mots vulgaires liés à votre recherche Ces exemples peuvent contenir des mots familiers liés à votre recherche En psychologie normale, nous sommes généralement préoccupés par ce que les statisticiens appelent l' erreur de type 1. In normal psychology, we are usually concerned with what statisticians term a Type I error. Ces analyses exploratoires a posteriori augmentent la probabilité d'une erreur de type 1 (conclusion erronée qu'un effet existe). Such exploratory post hoc analyses enhance the probability of Type 1 error (incorrect conclusion that there is an effect). Les critiques, en général, ne veulent pas faire une erreur de type 1 et reconnaissent une fausse anomalie. The critics, in general, do not want to make a Type I error and recognize a false anomaly. Nous discutons ensuite du plan optimal fondé sur le test proposé en évaluant sa puissance statistique et son taux d' erreur de type 1.

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Ici, le pouvoir du test fait allusion à la probabilité de rejet de l'hypothèse nulle, ce qui est faux et doit être rejeté. À mesure que la taille de l'échantillon augmente, la puissance du test augmente également, ce qui réduit le risque d'erreur de type II. Par exemple, supposons que, sur la base des résultats de l'échantillon, l'équipe de recherche d'une entreprise affirme que moins de 50% du nombre total de clients est comparable au nouveau service créé par l'entreprise, ce qui est en fait supérieur à 50%. Principales différences entre les erreurs de type I et de type II Les points indiqués ci-dessous sont importants en ce qui concerne les différences entre les erreurs de type I et de type II: Une erreur de type I est une erreur qui se produit lorsque le résultat est un rejet de l'hypothèse nulle qui est, en réalité, vraie. Une erreur de type II se produit lorsque l'échantillon aboutit à l'acceptation de l'hypothèse nulle, ce qui est en réalité faux. Erreur de type I ou autrement connu sous le nom de faux positifs.

Erreur de type II: nous ne parvenons pas à rejeter l'hypothèse de faux nul (H 0). Comment pouvons-nous contrôler ces erreurs? Répondre à cette question nécessite l'introduction d'un concept important: le niveau de signification Le niveau de signification Si vous vous souvenez de mon post précédent sur les différents types de tests, nous avons calculé la valeur de p qui était la probabilité d'obtenir la statistique que nous observons, ou quelque chose de plus extrême (c'est-à-dire plus éloigné de la moyenne: par exemple, une différence de salaire entre hommes et femmes supérieure ou égale à 1%). Nous avons dit que si la valeur de p est suffisamment petite, nous rejetons l'hypothèse nulle H 0 (l'hypothèse que cette différence soit simplement due au hasard). Mais que signifie être «assez petite»? 0, 1 est assez petit? Qu'en est-il de 0, 05? Ou 0, 01? Les statisticiens choisissent généralement cette «valeur p suffisamment petite» comme 0, 05 ou 0, 01, ce qui correspond à 5% ou 1% de chance de se produire.

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Lorsque vous effectuez des tests d'hypothèse, prenez en considération les risques associés à l'erreur de 1ère espèce et à l'erreur de 2e espèce. Si les conséquences d'une erreur sont plus graves ou plus coûteuses que celles de l'autre, choisissez un seuil de signification et une puissance qui reflètent la gravité relative de ces conséquences.

En tant que potentiellement victime de la maladie, est-ce que vous préférez être sur que tout va bien au prix d'une inquiétude pour une maladie que vous n'avez pas? La sélection naturelle sur le système perceptif humain a du faire face à ce type de problèmes il y a quelques centaines de milliers d'années et le choix qu'elle a fait entre privilégier les erreurs de type I et II est très clair. Imaginez le scénario suivant. Un de vos ancêtres se promène dans la forêt et voit quelque chose en bordure du chemin. Peut-être un prédateur, mais peut être aussi des feuilles déplacées par le vent, ou un animal inoffensif. S'il pense que c'est dangereux, il réagit en conséquence: il s'immobilise ou qu'il prend ses jambes à son cou. Résultat positif: il survit à une rencontre potentiellement meurtrière et peut continuer à vivre et à fonctionner. Le pire qui puisse arriver? Un « faux positif ». Il s'est fait une grosse frayeur pour rien, le cœur à fond les ballons, caché derrière un arbre avec sa lance à la main, pour un tas de brindilles sur le chemin.

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Donc quand il est dit (dans le plan de cours) que le cours de statistique est un prérequis, il ne s'agit pas de l'avoir suivi, mais bel et bien de l'avoir compris, car on passera notre temps à utiliser des notions entrevues dans ce cours.

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