z alpha et zc

[Qndiss]

Coucou !!

Est-ce que c'est possible d'avoir un petit point sur les zc et z𝛼 parce que je suis un peu perdue..

Je comprends pas vraiment déjà la définition de ces "z" et pourquoi cela est :
- une différence significative quand zc > zα ou tc > tα
- une différence non significative quand zc < zα ou tc < tα

Je sais pas si ma question est claire.. étant donné que je comprends pas tout je pense que ma question n'est pas formulée de façon tip top :/

[Willy]

Salut à toi Qndiss, j'espère que tu vas bien.

Je comprend que ce soit un petit peu compliqué à comprendre, donc je vais tout te ré-expliquer. Tout d'abord, on utilise la lettre "z" pour la loi normale et "t" pour le test de Student. En fait, il n'y pas vraiment de définition pour z et t, c'est ce qui permet de lier une probabilité, à une valeur obtenue par la formule de loi normale. Si tu regardes dans le formulaire, z alpha est écrit epsilon, et la table te dit simplement que P(Z>1,96) = 0,05 = alpha.

Sauf mention contraire, dans les QCS, on utilisera alpha = 0,05 donc Zalpha = 1,96, qui correspond à la valeur théorique. Ce qu'il va falloir que tu fasses, c'est calculer Zc à l'aide de la formule de la loi normale.

En fait l'intérêt des tests statistiques de façon générale est de savoir si l'échantillon est conforme avec ce que l'on retrouve dans la population générale, ou en temps normal. Si Zc < Zalpha, la différence entre échantillon et théorique n'est pas significative, la fréquence observée sera comprise dans l'intervalle acceptable, donc l'échantillon sera représentatif de la population à une probabilité de 1 - alpha = 1 - 0,05 = 0,95. Donc si on est sur une chaîne de production de médicament, c'est ce que l'on veut car il faut qu'ils soit tous pareils, par contre si on test l'efficacité d'un médicament, bah là ce n'est pas bon, cela veut dire que le médicament n'entrainera pas de changement pour le groupe de patients.

Si Zc > Zalpha, la différence est significative, on peut donc affirmer à 95% de chance que l'échantillon n'est pas conforme à la population générale, donc qu'un paramètre a changé l'échantillon. Il n'est toutefois pas possible d'affirmer que c'est le paramètre que l'on imagine qui est la cause du changement, on peut juste dire que le paramètre et le changement sont liés.

J'espère que tout est clair, si tu as encore des question là-dessus ou sur autre chose, n'hésite pas les poser sur le forum ou en perm tuteur
William

P.S. toute la team des Stat'élites t'envoie de l'amour et du courage <3

[Qndiss]

Super merci !
Une explication de qualité 🤌