Tests statistiques de sighification

Pages: 20 (4804 mots) Publié le: 8 septembre 2014













Rapport de la Méthodologie de Recherche











Ouvrage de Thiétart : « Tests Statistiques de Signification »

Article : “Competitive conditions in Islamic and conventional banking : A global perspective”
















Première partie : Tests statistiques de signification


SECTION 1 : LOGIQUE GENERALE DES TESTS STATISTIQUES DESIGNIFICATION

I- Inférence et statistique :

L’inférence est une démarche très importante dans la recherche en management. La statistique consiste à généraliser les résultats tirés d’un échantillon sur l’ensemble de la population étudiée en faisant appel à la démarche d’inférence, celle-ci constitue une branche entière de la statistique appelée « la statistique inférentielle » quiregroupe les tests statistiques de signification.

II- Hypothèse de recherche :

Une hypothèse de recherche peut résulter de différentes sources comme des impressions théoriques personnelles ou de simples conjectures… Pour tester une hypothèse de recherche, il faut préalablement la traduire en hypothèse statistique.

III- Hypothèse statistique :

C’est une affirmation portant sur ladistribution d’une ou de plusieurs variables aléatoires, elle peut concerner les paramètres d’une distribution ou la loi de probabilité de la population étudiée.
• Un paramètre est un aspect quantitatif d’une population comme la moyenne, la variance, etc… ils sont généralement inconnus mais peuvent être estimés statistiquement à partir d’un échantillon issu de cette population. Les paramètres sontreprésentés avec des lettres grecques.
• Une loi de probabilité est la forme générale de la distribution de fréquences de cette population.
Une hypothèse statistique se présente traditionnellement sous deux formes :
• Une hypothèse nulle : c’est-à-dire qu’il y a absence de changement par rapport à un statu quo ou absence de différence entre des paramètres. Le but d’un chercheur est de repoussercette hypothèse au profit d’une hypothèse alternative.
• Une hypothèse alternative ou contraire : c’est celle recherchée par le chercheur, elle peut correspondre à son hypothèse de recherche.
Ces deux hypothèses sont complémentaires, l’hypothèse nulle est notée H0 et l’hypothèse alternative H1 ou Ha, cette hypothèse est acceptée si la première est rejetée.
Test statistique
Un test statistiquepermet de vérifier la validité d’une hypothèse statistique sur la base d’un échantillon tirée d’une population, il permet d’aboutir au rejet ou non d’une hypothèse de départ.
Il existe deux familles de tests statistiques :
• Test paramétrique : c’est un test statistique qui exige une forme paramétrique des distributions des populations par exemple le test de Student.
• Test non paramétrique :c’est un test statistique qui ne spécifie pas la forme paramétrique des distributions comme le test du signe, le test de Wilcoxon, le test de Mann-Whitney…
Un test statistique portant sur la loi de probabilité suivie par la population suppose que l’hypothèse nulle est vérifiée quand la population étudiée suit une loi de probabilité donnée, par exemple la loi normale et l’hypothèse alternative estcelle selon laquelle la population ne suit pas cette loi de probabilité.


IV- Risques d’erreur :

Le but d’un test statistique est de rejeter ou garder l’hypothèse nulle, ceci se fait à travers les observations issues des échantillons des populations et qui comportent des risques d’erreur, il existe deux types d’erreurs : erreur de première espèce α et erreur de seconde espèce notée β
•L’erreur de première espèce mesure la probabilité de rejeter l’hypothèse nulle alors qu’elle est vraie, et le cas contraire est mesuré par l’erreur de seconde espèce. Le chercheur peut soit commettre une seule erreur ou ne pas commettre, les deux ne peuvent être réunies.
Il n’est pas suffisant de diminuer un seul type d’erreur car ceci entraîne l’augmentation de l’autre et inversement, donc pour...
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