Le test d'hypothèse est un type de modèle utilisé en inférence statistique dont l'objectif est de vérifier si une estimation est adaptée aux valeurs de la population. En termes moins abstraits, l'objectif des méthodes de test d'hypothèse est de vérifier si une estimation correspond à la réalité d'une manière « fiable ».
Les hypothèses sont appelées hypothèses paramétriques. C'est-à-dire qu'un critère de décision est établi. Si avec cette condition l'hypothèse de référence est acceptée, alors nous pouvons affirmer avec une certaine probabilité que l'estimation peut être très proche de la valeur réelle supposée.
Dans tous les tests d'hypothèses, il y a deux hypothèses. L'hypothèse nulle (H0) qui inclut l'idée qu'une variable a une valeur prédéterminée, et l'hypothèse alternative (H1), qui est celle qui est acceptée lorsque l'hypothèse nulle (H0) est rejetée.
Exemple de test d'hypothèse
Continuons avec les résultats précédents.
- Match A : 32%
- Partie B : 51%
- Partie C : 17%
Test d'hypothèse selon lequel A a un niveau de confiance de 32 % à 95 %.
- H0 : N'a pas un vote de 32% avec une probabilité de 95%
- H1 : A un vote de 32% avec une probabilité de 95%
Dans le cas où nous pouvons rejeter l'hypothèse nulle (H0), nous pouvons affirmer l'hypothèse alternative. En d'autres termes, dans ce scénario, on pourrait s'assurer que le parti A dispose de 32 % des voix avec une probabilité de 95 %.
