Dans les statistiques inférentielles, les hypothèses sont formées comme des réponses provisoires aux questions de recherche. Les tests hypothétiques statistiques permettent d’évaluer les hypothèses relatives aux paramètres de population à partir de statistiques échantillonnées. Le type de test varie en fonction du niveau de mesure des variables impliquées. Si un paramètre de population est supposé supérieur ou inférieur à une valeur, un test unilatéral est utilisé. Dans l’hypothèse de recherche, aucune direction n’est indiquée, un test bilatéral est utilisé. Un test bilatéral indiquera s'il existe ou non une différence dans les valeurs des variables impliquées.

Rassemblez les données pour les paramètres de population. Déterminez s'il existe une base théorique indiquant une différence de direction spécifiée pour les paramètres. Une différence spécifiée serait indiquée en indiquant que la valeur d'une variable est supérieure ou inférieure à celle de l'autre variable. Ces informations vous permettent de décider si un test bilatéral est approprié.

Faites des hypothèses sur le niveau de mesure de la variable, la méthode d’échantillonnage, la taille de l’échantillon et les paramètres de population. Utilisez ces hypothèses pour formuler vos hypothèses. Votre première hypothèse sera votre hypothèse de recherche, ou H1. Cette hypothèse énonce la différence entre les variables du paramètre population. Votre seconde hypothèse sera votre hypothèse nulle, ou H0. Cette hypothèse est en contradiction avec l'hypothèse de recherche et indique qu'il n'y a pas de différence entre la moyenne de la population et une valeur spécifiée.
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Calculez les statistiques de test de alpha. Alpha est le niveau de probabilité auquel l'hypothèse nulle est rejetée. L'alpha est généralement défini sur les niveaux 0,05, 0,01 ou 0,001, ce qui signifie qu'il y aura une marge d'erreur de 5%, 1% ou 0,1%. Pour un test bilatéral, divisez la valeur de alpha par 2 et comparez-la à la statistique Z si l'écart type est connu ou à la statistique t si l'écart type n'est pas connu.

Testez le caractère nul hypothèse permettant de déterminer s’il existe une différence entre le paramètre population. L'objectif est de rejeter l'hypothèse nulle afin de soutenir l'hypothèse de recherche. Lorsque la valeur de probabilité est inférieure à l'alpha, nous rejetons l'hypothèse nulle et soutenons l'hypothèse de recherche. Lorsque la valeur de probabilité est supérieure à l'alpha, nous ne rejetons pas l'hypothèse nulle.

Conseil

Des tailles d'échantillon trop petites risquent de fausser les résultats de votre recherche.