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https://fr.wikipedia.org › wiki › Puissance_statistique
Puissance statistique — WikipédiaLa puissance statistique d'un test est en statistique la probabilité de rejeter l'hypothèse nulle (par exemple l'hypothèse selon laquelle les groupes sont identiques au regard d'une variable) sachant que l'hypothèse nulle est incorrecte (en réalité les groupes sont différents).
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https://www.neuralword.com › fr › article › comment-calculer-la-puissance-dun-test-statistique
Comment calculer la puissance d'un test statistiqueLa puissance d’un test statistique est une mesure essentielle lors de l’utilisation de tests statistiques pour prendre des décisions sur une population cible. Elle indique la probabilité de détecter un effet réel si celui-ci existe.
https://delladata.fr › introduction-puissance-statistique
Introduction à la puissance statistique - DellaDataD’un point de vu statistique, la puissance du test est la probabilité de rejeter H0 (parce que la statistique du test est au-delà du seuil fixé par le risque alpha) si H1 est vraie (puisqu’on regarde la distribution de la statistique du test sous H1).
https://fr.wikipedia.org › wiki › Test_statistique
Test statistique — WikipédiaEn statistiques, un test, ou test d'hypothèse, est une procédure de décision entre deux hypothèses. Il s'agit d'une démarche consistant à rejeter ou à ne pas rejeter une hypothèse statistique, appelée hypothèse nulle, en fonction d'un échantillon de données.
https://matthwilhelm.github.io › ProbaStat › Statistique_inférentielle › puissance_test.html
9. Puissance d’un test — Probabilité et statistique (MATH-234(d))La puissance d’un test est. π (H 1) = 1 − P ( Erreur du type II ) = 1 − P H 1 ( Non-rejet de H 0 ). Dans le cas où H 0: θ = θ 0, et H 1 dépend de θ, la puissance s’écrit comme π (θ). Remarques: A α égal on veut la plus grande puissance possible.
https://www.math.u-bordeaux.fr › ~mchabano › Agreg › ProbaAgreg1213-COURS3-Stat2.pdf
STATISTIQUE : TESTS D’HYPOTHESES - u-bordeaux.frLa puissance d’un test est fonction de la nature de H1, un test unilatéral est plus puissant qu’un test bilatéral. Elle augmente avec taille de l’échantillon N étudié, et diminue lorsque diminue. La robustesse d’une technique statistique représente sa sensibilité à des écarts aux hypothèses faites.
https://fr.statisticseasily.com › glossaire › qu'est-ce-que-le-pouvoir-statistique
Qu'est-ce que c'est : la puissance statistiqueEn termes plus simples, la puissance statistique quantifie la probabilité de détecter un effet ou une différence lorsqu’il en existe réellement. Ce concept est crucial pour les chercheurs et les analystes car il impacte directement la validité de leurs résultats et les conclusions tirées de leurs données. Uncover the Secrets of Data Analysis!
https://methods.egap.org › guides › assessing-designs › power.fr.html
10 choses à savoir sur la puissance statistique – Methods - EGAP1 Qu’est-ce qu’est la puissance statistique? 2 Pourquoi vous en avez besoin ? 3 Les trois ingrédients de la puissance statistique; 4 Formules clés pour calculer la puissance statistique; 5 Quand croire votre analyse de puissance ? 6 Comment utiliser la simulation pour estimer la puissance ?
https://freakonometrics.hypotheses.org › 17740
Puissance et tests statistiques (simples) | FreakonometricsRevenons un instant sur les deux quantités importantes dont on vient de parler : le niveau de significativité, et la puissance (on les avait défini en cours, en introduction aux tests statistiques). Le niveau de significativité est la probabilité de rejeter à tort l’hypothèse.
https://www.datafranca.org › wiki › Puissance_d'un_test_statistique
Puissance d'un test statistique — DataFrancaEn statistique, la puissance d'un test est la probabilité de rejeter l'hypothèse nulle sachant que celle-ci est incorrecte. Par exemple, on peut chercher à rejeter l'hypothèse selon laquelle les groupes observés sont identiques au regard d'une variable, si l'on sait que les groupes observés ne sont pas identiques.
puissance statistique
Terme d'analyse statistique
La puissance statistique d'un test est en statistique la probabilité de rejeter l'hypothèse nulle sachant que l'hypothèse nulle est incorrecte. On peut l'exprimer sous la forme 1-β où β est le risque de 2e espèce c'est-à-dire le risque de ne pas démontrer que deux groupes sont différents alors qu'ils le sont dans la réalité.
