Dans les statistiques inférentielles, les hypothèses sont formulées comme des réponses provisoires aux questions de recherche. Les tests statistiques hypothétiques nous permettent d'évaluer les hypothèses sur les paramètres de population sur la base d'échantillons statistiques. Le type de test varie en fonction du niveau de mesure des variables impliquées. Si un paramètre de population est supposé être supérieur ou inférieur à une certaine valeur, un test unilatéral est utilisé. Lorsqu'aucune direction n'est indiquée dans l'hypothèse de recherche, un test bilatéral est utilisé. Un test bilatéral montrera s'il y a 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 qui indique 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 concernant 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 des variables du paramètre de population. Votre deuxième hypothèse sera votre hypothèse nulle, ou H0. Cette hypothèse contredit l'hypothèse de recherche et indique qu'il n'y a pas de différence entre la moyenne de la population et une valeur spécifiée.
Calculez les statistiques de test de l'alpha. Alpha est le niveau de probabilité auquel l'hypothèse nulle est rejetée. L'alpha est généralement défini aux 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 avec la statistique Z si l'écart-type est connu ou la statistique t si l'écart-type n'est pas connu.
Testez la valeur nulle hypothèse pour déterminer s'il existe une différence entre le paramètre de 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.
Conseils
Des tailles d'échantillon trop petites peuvent fausser votre recherche résultats.
