Statistiques de test et valeurs p

Réflexion statistique en Python (partie 2)

Justin Bois

Lecturer at the California Institute of Technology

OH et PA sont-ils différents ?

ch3-2.002.png

1 Données obtenues de Data.gov (https://www.data.gov/)
Réflexion statistique en Python (partie 2)

Vérification d'hypothèse

  • Évaluer si les données observées sont raisonnables en supposant qu'une hypothèse est vraie
Réflexion statistique en Python (partie 2)

Statistique de test

  • Un nombre unique calculé à partir des données observées et de celles simulées sous l'hypothèse nulle
  • Sert de base de comparaison entre les deux
Réflexion statistique en Python (partie 2)

Répétition par permutation

np.mean(perm_sample_PA) - np.mean(perm_sample_OH)
1.122220149253728
np.mean(dem_share_PA) - np.mean(dem_share_OH) # orig. data
1.1582360922659518
Réflexion statistique en Python (partie 2)

Différence moyenne de vote sous l'hypothèse nulle

ch3-2.014.png

1 Données obtenues de Data.gov (https://www.data.gov/)
Réflexion statistique en Python (partie 2)

Différence moyenne de vote sous l'hypothèse nulle

ch3-2.016.png

1 Données obtenues de Data.gov (https://www.data.gov/)
Réflexion statistique en Python (partie 2)

Valeur p

  • Probabilité d'obtenir, sous l'hypothèse nulle, une valeur de la statistique de test au moins aussi extrême que celle observée
  • PAS la probabilité que l'hypothèse nulle soit vraie
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Signification statistique

  • Déterminée par la petitesse de la valeur p
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Null hypothesis significance testing (NHST)

  • Un autre nom pour la démarche de ce chapitre
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signification statistique ≠ importance pratique

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Passons à la pratique !

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