Avec un seuil de 5%, avec un résultat significatif il reste encore 5% de risque de se tromper. 5. Cours (3) de statistiques année universitaire 2011-2012 Zarrouk Fayçal 5 Les erreurs de type I et de type II sont étroitement liées. Comment calculer le seuil de signification statistique 1 - Déterminer quel facteur tester Alpha correspond également à la valeur de puissance du test lorsque l'hypothèse nulle (H 0) est vraie. Mathématiquement on montre qu’à l’issu de k tests réalisés avec un seuil de signification α, le risque global d’erreur . Le coefficient alpha de Cronbach, parfois appelé simplement coefficient , est une statistique utilisée notamment en psychométrie pour mesurer la cohérence interne (ou la fiabilité) des questions posées lors d'un test (les réponses aux questions portant sur le même sujet devant être corrélées). Il existe de nombreux outils gratuits pour réaliser le calcul du seuil statistique, mais pour mieux déchiffrer la signification des résultats, il peut être utile de comprendre ce qui est calculé. En statistiques, un intervalle de confiance permet d'établir la marge d'erreur entre les données d'un sondage (échantillon) et les données de la population totale. A ce seuil de signification, on fait correspondre sur la distribution d’échantillonnage de la statistique une région de rejet de l’hypothèse … Un seuil de risque alpha de 5 est-il acceptable ? Choisissez un seuil de signification plus élevé, tel que 0,10, si vous souhaitez augmenter le risque de déclarer qu'un effet est significatif sur le plan statistique alors qu'aucun effet n'existe et … Un seuil de signification de 0,05 implique un risque de 5 % de déterminer qu'un effet existe alors qu'il n'en existe aucun. En général, un seuil de signification (noté alpha ou α) de 0,05 fonctionne bien. Le seuil de signification (dénoté par alpha ou α) est le niveau maximal acceptable du risque de rejet de l'hypothèse nulle lorsqu'elle est vraie (erreur de type I). un seuil à 10% plutôt qu’à 5%) plus il est risqué de commettre l’erreur type I. Ainsi, moins le seuil de signification est sévère (i.e. Classiquement le seuil de la signification statistique est fixé à 5%. Comment calculer un intervalle de confiance. Mathématiquement on montre qu’à l’issu de k tests réalisés avec un seuil de signification alpha, le risque global d’erreur . Figure 1 – L’inflation du risque alpha en cas de répétition des tests statistiques. Le problème de l’inflation du risque alpha survient lorsque l’on s’autorise à conclure à partir du moment où au moins un test est significatif. Une autre valeur peut être utilisée, en particulier plus contraignante, comme 1%. Seuil décision, degré de signification Seuil de décision α= 5%, 1 ddl Valeur théorique = 3.84 La statistique 30.95 > 3.84 : on rejette H0 Différence significative ou les 2 variables ne sont pas indépendants Degré de signification statistique 30.95, 1 ddl p < 0.001 Un seuil de signification de 0,05 indique un risque de 5 % de conclure à tort qu'une différence existe. nulle H0 alors qu’elle est vraie, s’appelle le seuil de signification du test et s’énonce en probabilité ainsi : α=P(rejeter H0H0 vraie). Cette limite s'appelle le SEUIL DE SIGNIFICATION et a pour valeur Z 1-alpha, c'est-à-dire la valeur de la table de Z qui correspond à une probabilité de 1-alpha.
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