Exemple : Score T d'un vecteur de données
Calcul du score T d'un vecteur de données normalement distribuées par rapport à une moyenne définie.
1. Définissez un vecteur de données à analyser.
2. Collectez les statistiques sur les échantillons.
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Nombre d'échantillons
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Moyenne de l'échantillon
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Ecart-type de l'échantillon
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Erreur type de la moyenne
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Degré de liberté
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3. Définissez le niveau de signification et la moyenne de population proposée.
4. Calculez le score T.
5. Citez les hypothèses nulle et alternative.
H0: m ≤ μ
H1: m > μ
6. Calculez la valeur p et testez l'hypothèse.
La probabilité pour que les statistiques du test soient supérieures à celles observées est de 0.106, en supposant que l'hypothèse nulle soit vraie. La comparaison entre la valeur p et le niveau de signification indique qu'il n'y a aucune preuve que l'hypothèse alternative soit vraie.
7. Calculez la limite de la zone critique et testez l'hypothèse.
Acceptez l'hypothèse nulle. Il n'y a aucune preuve que la moyenne est supérieure à μ.
8. Représentez graphiquement la loi T de Student (en bleu), la limite de la zone critique (en rouge) et le score T (en vert).
