Comment fonctionne la vérification d'hypothèses et à quels types de problèmes répond‑elle? Pour le découvrir, vous parcourrez l'enchaînement d'étapes d'un test de proportion à un échantillon. Ce faisant, vous verrez des notions clés comme les scores z, les valeurs p, ainsi que les erreurs de faux négatif et de faux positif.

Tests d'hypothèses et scores z

À quoi sert un test A/B

Calculer la moyenne de l'échantillon

Calcul d'un z-score

valeurs p

Procès criminels et tests d'hypothèses

Queue de gauche, queue de droite, deux queues

Calcul des valeurs p

Signification statistique

Décisions à partir des p-valeurs

Calcul d'un intervalle de confiance

Erreurs de type I et de type II

Principes fondamentaux de la vérification d'hypothèses

Dans ce chapitre, vous apprendrez à tester les différences de moyennes entre deux groupes à l'aide de tests t, puis à étendre cette approche à plus de deux groupes avec l'ANOVA et des tests t par paires.

Réaliser des tests t

Enchaînement d'un test d'hypothèse

Statistique de test pour deux moyennes

Calculer des valeurs p à partir de statistiques t

Pourquoi a-t-on besoin de t ?

La loi t

De t à p

Tests t appariés

Faut-il apparier?

Visualiser l'écart

Utiliser ttest()

Tests ANOVA

Visualiser de nombreuses catégories

Réaliser un test ANOVA

Tests t par paires

Tests à deux échantillons et ANOVA

Il est maintenant temps de tester les différences de proportions entre deux groupes au moyen de tests de proportion. Grâce à des exercices pratiques, vous étendrez vos tests de proportion à plus de deux groupes avec des tests d'indépendance du chi carré, et vous reviendrez au cas à un échantillon avec des tests d'ajustement du chi carré.

Tests de proportion à un seul échantillon

t pour les proportions?

Test pour une proportion unique

Tests de proportion à deux échantillons

Test de deux proportions

proportions_ztest() pour deux échantillons

Test du khi carré d'indépendance

La loi du khi carré

Combien de queues pour les tests khi carré ?

Réaliser un test du chi carré

Tests d'adéquation du khi carré

Visualiser l'ajustement

Réaliser un test d'ajustement

Tests de proportion

Enfin, vous verrez les hypothèses posées par les tests d'hypothèses paramétriques et comment utiliser des tests non paramétriques lorsque ces hypothèses ne sont pas respectées.

Hypothèses en matière de tests d'hypothèses

Hypothèses courantes des tests d'hypothèses

Vérifier la taille de l'échantillon

Tests non paramétriques

Quel test paramétrique?

Test des rangs signés de Wilcoxon

ANOVA non paramétrique et tests t pour échantillons indépendants

Wilcoxon-Mann-Whitney

Kruskal-Wallis

Félicitations !

U.S. Republican Votes 2008/2012

Late Shipments

Stack Overflow

Course Glossary

U.S. Democrat Votes 2012/2016

La vérification d'hypothèses vous permet de répondre à des questions sur vos jeux de données de façon statistiquement rigoureuse. Dans ce cours, vous renforcerez vos compétences d'analyse en Python en apprenant comment et quand utiliser des tests courants comme les tests t, les tests de proportion et les tests du chi carré. En travaillant avec des données réelles, notamment la rétroaction des utilisateurs et utilisatrices de Stack Overflow et des données de chaîne d'approvisionnement pour des envois de fournitures médicales, vous comprendrez en profondeur le fonctionnement de ces tests et les hypothèses clés qui les sous-tendent. Vous verrez aussi comment les tests non paramétriques permettent de dépasser les limites des tests d'hypothèses traditionnels.

Les vidéos contiennent des transcriptions en direct que vous pouvez afficher en cliquant sur « Show transcript » en bas à gauche de la vidéo.
Le glossaire du cours se trouve à droite, dans la section des ressources.
Pour obtenir des crédits de FPC, vous devez terminer le cours et obtenir une note de 70 % à l'évaluation admissible. Vous pouvez accéder à l'évaluation en cliquant sur l'encadré des crédits de FPC à droite.

Sampling in Python

Apprenez à utiliser les tests d'hypothèses comme les t-tests, tests de proportion et chi-carré en Python.

Vérification d'hypothèses en Python

Apprenez quand et comment utiliser des tests d’hypothèse courants comme les tests t, les tests de proportion et les tests du chi carré en Python.

Scientifique des données associé  en Python

Analyste de données  en Python

Fondamentaux des statistiques  en Python

Quel test paramétrique?

Vérification d'hypothèses en Python

Exercice interactif pratique