@@ThierryAncelle Bonjour Docteur Je suis déjà professeur certifié et je suis passionné par les statistiques inférentielles que je n'avais jamais étudiées à la faculté quand j'y étais étudiant. En cherchant sur youtube, j'ai trouvé votre cours très intéressant et très valorisé par votre superbe élocution ! Merci beaucoup pour ce que vous faîtes.
Bonjour. Donc lorsque les variances ne sont pas égales, c'est forcément du wilcoxon? Excel me propose un test de comparaison de moyenne à variances identiques ou un test a variances differentes (cela nécessite donc de faire un test de fisher avant) mais je ne sais pas ce qui se cache derrière ces 2 tests de moyennes. .. (je n'ai pas accès aux formules employées, ce sont des chiffres bruts qui sont affichés )
Bonjour. Si les effectifs sont supérieurs à 30 , il n’est pas nécessaire de comparer les variances et on utilise l’option type 3 de la formule Excel (hétéroscédasticité): T.TEST(matrice1;matrice 2 ;uni/bilateral ; 3). Cette option calcule la variance selon la formule s1/n1 + s2/n2 . Voir la formule à 14:26 Si un des effectifs, ou les deux, sont inférieurs à 30 , ET si les variances sont similaires (homoscédasticité) on utilise l’option 2. Cette option utilise le calcul de la variance commune avec s=[(n1-1)s1 + (n2-1)s2] / (n1+n2-2). Voir la formule à 15:16 Si les variances sont très différentes (ssup/sinf >3) , alors il est préférable d’utiliser le test non paramétrique. T. Ancelle formation.epiter.org
Merci Monsieur Thierry Ancelle , j'ai une complication concernant la partie du test Wilcoxon Man Whitney , comment en fait le choix de h0 et h1 d'ou vient cette liste certains sont bleu et d'autres j'aunes , ma question comment je vais decider que ce rang bleu ou jaunes? et merci d'avance
Bonjour, Il s'agit d'un simple exemple où j'ai décidé de comparer une série bleue et une série jaune pour une simple raison de présentation. J'aurais aussi bien pu prendre une série de 9 hommes à la place des bleus et une série de 8 femmes à la place des jaunes et comparer par exemple, les rangs de leur taille. Sur le schéma, leur position dans la série serait celle de leur taille. Par exemple, les plus petits(es) à gauche et les plus grands(es) à droite. H0 serait que les hommes et les femmes ne diffèrent pas quant à la taille, c'est à dire que leurs rangs de classement ne diffèrent pas significativement. Donc pour répondre à votre question, ce n'est pas vous qui décidez si les sujets sont bleus ou jaunes, comme ce n'est pas vous qui décidez si les sujets de l'étude sont des hommes ou des femmes !! Cordialement. T. Ancelle. formation.epiter.org
@@ThierryAncelle Merci enormement pour votre réponse un trés grand plaisir pour moi d'être une etudiante chez vous par cette plateforme merci beaucoup pour votre efforts qui nous facilite la tache de compréhension.Coridalement
Bonjour monsieur J'ai une comparaison entre deux moyennes et j'ai suivi ton vidéo mais dans le résultat mes valeurs supérieur de p. Alors ma question Cela est résultat juste et comment peut on expliquer? Merci de me répondre
Bonjour, merci beaucoup pour vos exposés très concis et instructifs. Pourriez-vous m'indiquer la vidéo concernant la loi normale centrée réduite dont il est question à 7:29 ? J'aimerais en apprendre davantage sur la formule utilisée sur Excel. Cordialement
Merci pour votre commentaire. La video sur la loi normale se trouve à cette adresse : th-cam.com/video/2k-1Yi40ZSw/w-d-xo.html. Par ailleurs vous avez toute la liste des videos de ma chaîne à cette adresse : statepid.monsite-orange.fr Pouvez-vous me dire quel cursus vous suivez? Cordialement. T. Ancelle
Bonjour, merci beaucoup pour cet exposé. Il y a quelque chose que je ne comprends pas au sujet du principe du test de Wilcoxon : dans votre livre (Statistique épidémiologie) vous écrivez que le test consiste à calculer la somme attendue des rangs de chaque série n1(N+1)/2 et n2(N+1)/2 et ensuite de regarder la différence avec la somme observée pour voir si elle fluctue autour de zéro. Pourtant vous ne dites pas la même chose dans cet exposé à la minute 29:00 : le test consisterait en fait à calculer la somme des rangs de différences positives (qui est attendue à n(n+1)/4). Quel principe dois-je prendre en compte ? Merci d'avance.
Bonjour. Attention de ne pas confondre : 1) le test de Wilcoxon-Mann-Whitney pour séries "indépendantes" où on compare la somme des rangs d'une des séries, n1 ou n2 , à la somme des rangs attendus n(N+1)/2 (cf minute 17 de la vidéo et chapitre 13.XII du livre), avec 2) le test de Wilcoxon pour séries "appariées" où on compare la somme des rangs des différences positives à leur somme attendue n((n+1)/4 (cf page suivante du livre au chapitre 13.XIII). Cordialement. T. Ancelle statepid.monsite-orange.fr/
Bonjour monsieur, merci infiniment pour toutes vos vidéos ! J'aurais une question statistique au sujet de mon mémoire de fin d'études. Serait-il possible de vous envoyer un message personnel ? Par avance, je vous remercie infiniment. J. Lupatelli
Merci pour votre commentaire. Je ne peux malheureusement pas vous communiquer de coordonnées personnelles étant donné le trop grand nombre de demandes similaires. Cependant vous pouvez me poser des questions précises sur ce canal public. L'avantage étant que d'autres peuvent profiter des questions et des réponses. Cordialement. T. Ancelle.
bonjour, et merci pour cette vidéo. j'ai une question complémentaire si vous le voulez bien à 6'30" vous n'expliquez pas comment on calcule les valeurs s1=8,1 et s2=7,6 or elles n'apparaissaient pas au début de l'énoncé ou était seulement connue la taille des deux échantillons et leurs moyennes respectives? En effet, il me semble compliqué de calculer la variance s1 ou s2 d'un échantillon si on ne connait que sa taille et sa moyenne. ai-je manqué une étape?
Ce sont 2 valeurs que je vous donne pour pouvoir calculer Z. Pouvez-vous me dire quel cursus vous suivez? Cordialement. T.Ancelle. statepid.monsite-orange.fr
@@ThierryAncelle Bonsoir, je suis un ancien pilote professionnel à la retraite… je cherche simplement a utiliser votre cours pour calculer par la loi Z les chiffres de la mortalité donné par le Docteur Raoult à savoir une première valeur de 34 décès dans un échantillon de 5411 malades non traités et une seconde valeur de 7 décès dans un échantillon de 1962 malades traités à la chloroquine… y a t'il 8 chances sur dix pour que le traitement joue un rôle? Cordialement
Bonjour. Il s'agit ici de comparer 2 pourcentages de décès : 0,63% et 0,36% . On peut les comparer soit par un test de chi2 soit par un test Z. Quel que soit le test, on trouve un petit p=0,16 , ce qui veut dire que la différence N'EST PAS significative. Avec les données que vous me proposez, on ne peut donc pas rejeter l'hypothèse nulle d'une absence d'efficacité. Mais ce qui importe ici, ce n'est pas le calcul statistique, c'est la nature des échantillons. Rappelez-vous que toute la théorie des tests statistiques repose sur le caractère aléatoire des données. Pour un tel essai thérapeutique, il est impératif que les deux échantillons soient comparables : cela veut dire que l'attribution des traitements doit être faite de façon STRICTEMENT aléatoire par tirage au sort des bénéficiaires. C'est ce qu'on appelle la randomisation. Si les deux groupes de comparaison diffèrent en fonction de l'âge, du sexe, d'une pathologie sous-jacente, d'un facteur de risque, d'un traitement associé, etc..alors il s'introduit des biais qui rendent la comparaison caduque. La seule façon d'éviter au maximum ces biais est le tirage au sort des individus de l'étude. C'est la condition incontournable de tous les essais thérapeutiques sérieux. Donc ma question est : dans les deux groupes qui ont été comparés, les sujets ont-ils été tirés au sort pour l'attribution du traitement par hydroxychloroquine ?
@@ThierryAncelle bonjour, et merci de votre réponse trés complète. j'ai dû me tromper quelque part dans mes calculs car j'obtiens des pourcentages de décès de 0,006283497 et 0,003567788 et un pourcentage moyen pondéré de décès de 0,00556083 d'où un écart type de 0,00145 ce qui donne pour moi un petit p=0,184 légèrement supérieur au vôtre. Mais à mon avis, ce n'est pas bien grave. C'est donc un fait qu'on est en dehors de l'intervalle de confiance à 95%. Par contre, je constate qu'on est dans l'intervalle de confiance à 81,63% ce qui n'est quand même pas négligeable. D'autre part, les patients qui arrivent au CHU sont des patients qui ne sont pas choisis, un peu comme un tirage aléatoire à la sortie d'une urne donc pourquoi ne pas considérer faute de mieux ce tirage comme aléatoire. Cordialement, et merci encore pour votre réponse .
Bonjour. Je me permets de vous répondre à nouveau pour éviter des erreurs d'interprétation. 1) La différence entre nos petit p vient du fait que j'ai arrondi les % pour aller plus vite. 2) En aucun cas un petit de 16% ne permet de dire qu'il y a 84% de probabilité que l'hypothèse alternative H1 soit vraie. Ce qu'on teste c'est H0. Un p à 16% signifie uniquement que SI H0 EST VRAIE il y a 16% de chances d'avoir observé les données qu'on a sous les yeux. Le petit p est lié à l'étude. Une autre étude sur le même sujet avec le même produit mais avec un effectif différent donnerait un autre petit p. Le petit p n'a rien à voir avec l'efficacité d'un médicament. Je vous conseille vivement de regarder la video intitulée "Le petit p" th-cam.com/video/X6gPReE1w2g/w-d-xo.html 2) Par ailleurs, le fait que les patients qui arrivent au CHU ne sont pas choisis, ne permet pas de considérer qu'il s'agit d'un échantillon aléatoire. Il existe de très nombreux facteurs qui régissent la sélection de patients sur un CHU plutôt qu'un autre. Ces facteurs engendrent des biais. La seule façon de minimiser les biais est la randomisation. Pouvez-vous me donner la référence de l'étude que vous citez SVP afin que je l'analyse ? Cordialement. T. Ancelle
J'ai déjà vu cette vidéo, vous faites une réédition ? Cela illustre à merveille les chapitres de votre livre "statistique épidémiologie" (4e edition) qui est très complet. Avez vous un lien vers davantage d'exercices corrigés ?
Bonjour. Je viens seulement de découvrir votre message. Cette video est effectivement une réédition visant à corriger certaines inexactitudes dans l'interprétation du petit p. En ce qui concerne les exercices corrigés, je n'ai pas encore créé de lien en raison de la difficulté technique et triviale de mise sur site. Je ne peux pour l'instant que vous conseiller mon livre : "Statistique et épidémiologie : 100 exercices corrigés " chez Maloine, environ 17€ . Puis-je vous demander quel est votre cursus? Cordialement. T. Ancelle
Vidéo très didactique. Juste une petite remarque: à 5:01 vous dites qu'on a une probabilité p de se tromper de 5%, il s'agit de alpha et non pas de petit p ?
Vous avez raison. En toute rigueur, le petit p n'est pas un risque d'erreur. Si on effectue un test , quelque qu'il soit, la valeur petit p est la probabilité, si H0 est vraie, d'observer les données qu'on a obtenues. Et on décide de rejeter H0 si cette valeur est trop faible. Je changerai cette malheureuse expression dans une prochaine version. Pouvez-vous me dire quel cursus vous suivez? Cordialement. T. Ancelle statepid.monsite-orange.fr/
@@ThierryAncelle Bonjour, je suis MCF dans la filière STAPS à Toulon et j'enseigne les statistiques au L2 STAPS. Je trouve que vos présentations sont vraiment très pédagogiques et j'aimerais pouvoir m'en inspirer pour améliorer mon enseignement. Bien cordialement. N. Rezzoug
Merci, les enseignants des universités peuvent vous remercier de l’aide que vous apportez à leurs étudiants!
Merci pour votre commentaire. Dans quelle discipline exercez-vous? Cordialement. T. Ancelle
statepid.monsite-orange.fr/
Merci infiniment Monsieur le Professeur. Vos cours sont tellement bien expliqués que les difficultés de compréhension des tests paraissent dérisoires.
Merci pour votre commentaire. Quel cursus suivez-vous? Cordialement. T. Ancelle
@@ThierryAncelle Bonjour Docteur
Je suis déjà professeur certifié et je suis passionné par les statistiques inférentielles que je n'avais jamais étudiées à la faculté quand j'y étais étudiant. En cherchant sur youtube, j'ai trouvé votre cours très intéressant et très valorisé par votre superbe élocution ! Merci beaucoup pour ce que vous faîtes.
Merci pour tes vidéos très explicites
Merci pour votre aide déterminante pour mon mémoire en science politique également !
Merci, Mr Thierry
Merci vraiment
Enfin un cours bien expliqué ! Merci
Merci pour votre commentaire. Quel cursus suivez-vous ? Cordialement. T. Ancelle
statepid.monsite-orange.fr
Bonjour.
Donc lorsque les variances ne sont pas égales, c'est forcément du wilcoxon?
Excel me propose un test de comparaison de moyenne à variances identiques ou un test a variances differentes (cela nécessite donc de faire un test de fisher avant) mais je ne sais pas ce qui se cache derrière ces 2 tests de moyennes. .. (je n'ai pas accès aux formules employées, ce sont des chiffres bruts qui sont affichés )
Bonjour. Si les effectifs sont supérieurs à 30 , il n’est pas nécessaire de comparer les variances et on utilise l’option type 3 de la formule Excel (hétéroscédasticité): T.TEST(matrice1;matrice 2 ;uni/bilateral ; 3). Cette option calcule la variance selon la formule s1/n1 + s2/n2 . Voir la formule à 14:26
Si un des effectifs, ou les deux, sont inférieurs à 30 , ET si les variances sont similaires (homoscédasticité) on utilise l’option 2. Cette option utilise le calcul de la variance commune avec s=[(n1-1)s1 + (n2-1)s2] / (n1+n2-2). Voir la formule à 15:16
Si les variances sont très différentes (ssup/sinf >3) , alors il est préférable d’utiliser le test non paramétrique.
T. Ancelle
formation.epiter.org
@@ThierryAncelle bonjour merci pour votre réponse.
Et donc test non paramétrique = test de wilcoxon dans votre vidéo
@@jeromejerome2492 Oui. En toute rigueur on devrait dire le nommer test de Wilcoxon-Mann-Whitney 🙂
@@ThierryAncelle
Super je vais regarder cela attentivement.
Merci
Merci cher maître
Merci Monsieur Thierry Ancelle , j'ai une complication concernant la partie du test Wilcoxon Man Whitney , comment en fait le choix de h0 et h1 d'ou vient cette liste certains sont bleu et d'autres j'aunes , ma question comment je vais decider que ce rang bleu ou jaunes? et merci d'avance
Bonjour,
Il s'agit d'un simple exemple où j'ai décidé de comparer une série bleue et une série jaune pour une simple raison de présentation. J'aurais aussi bien pu prendre une série de 9 hommes à la place des bleus et une série de 8 femmes à la place des jaunes et comparer par exemple, les rangs de leur taille. Sur le schéma, leur position dans la série serait celle de leur taille. Par exemple, les plus petits(es) à gauche et les plus grands(es) à droite. H0 serait que les hommes et les femmes ne diffèrent pas quant à la taille, c'est à dire que leurs rangs de classement ne diffèrent pas significativement.
Donc pour répondre à votre question, ce n'est pas vous qui décidez si les sujets sont bleus ou jaunes, comme ce n'est pas vous qui décidez si les sujets de l'étude sont des hommes ou des femmes !! Cordialement. T. Ancelle.
formation.epiter.org
@@ThierryAncelle Merci enormement pour votre réponse un trés grand plaisir pour moi d'être une etudiante chez vous par cette plateforme merci beaucoup pour votre efforts qui nous facilite la tache de compréhension.Coridalement
Bonjour monsieur
J'ai une comparaison entre deux moyennes et j'ai suivi ton vidéo mais dans le résultat mes valeurs supérieur de p.
Alors ma question
Cela est résultat juste et comment peut on expliquer?
Merci de me répondre
BONSOIR
excusez moi à 6:43 vous nous donner 8,3 et 7,6 comme valeur pour calculer Z mais comment les avez vous trouver merci bcp
Ce sont les valeurs des deux écart types que je vous donne dans l'exemple. T.A.
statepid.monsite-orange.fr
Bonjour, merci beaucoup pour vos exposés très concis et instructifs. Pourriez-vous m'indiquer la vidéo concernant la loi normale centrée réduite dont il est question à 7:29 ? J'aimerais en apprendre davantage sur la formule utilisée sur Excel.
Cordialement
Merci pour votre commentaire. La video sur la loi normale se trouve à cette adresse :
th-cam.com/video/2k-1Yi40ZSw/w-d-xo.html.
Par ailleurs vous avez toute la liste des videos de ma chaîne à cette adresse :
statepid.monsite-orange.fr
Pouvez-vous me dire quel cursus vous suivez? Cordialement. T. Ancelle
@@ThierryAncelle Je vous remercie pour votre réponse. Je suis actuellement un cursus de psychologie niveau licence
Cordialement
Bonjour, merci beaucoup pour cet exposé.
Il y a quelque chose que je ne comprends pas au sujet du principe du test de Wilcoxon : dans votre livre (Statistique épidémiologie) vous écrivez que le test consiste à calculer la somme attendue des rangs de chaque série n1(N+1)/2 et n2(N+1)/2 et ensuite de regarder la différence avec la somme observée pour voir si elle fluctue autour de zéro.
Pourtant vous ne dites pas la même chose dans cet exposé à la minute 29:00 : le test consisterait en fait à calculer la somme des rangs de différences positives (qui est attendue à n(n+1)/4).
Quel principe dois-je prendre en compte ? Merci d'avance.
Bonjour. Attention de ne pas confondre :
1) le test de Wilcoxon-Mann-Whitney pour séries "indépendantes" où on compare la somme des rangs d'une des séries, n1 ou n2 , à la somme des rangs attendus n(N+1)/2 (cf minute 17 de la vidéo et chapitre 13.XII du livre),
avec
2) le test de Wilcoxon pour séries "appariées" où on compare la somme des rangs des différences positives à leur somme attendue n((n+1)/4 (cf page suivante du livre au chapitre 13.XIII).
Cordialement. T. Ancelle
statepid.monsite-orange.fr/
@@ThierryAncelle Merci beaucoup pour cette réponse rapide !
Bonjour monsieur, merci infiniment pour toutes vos vidéos ! J'aurais une question statistique au sujet de mon mémoire de fin d'études. Serait-il possible de vous envoyer un message personnel ? Par avance, je vous remercie infiniment. J. Lupatelli
Merci pour votre commentaire. Je ne peux malheureusement pas vous communiquer de coordonnées personnelles étant donné le trop grand nombre de demandes similaires. Cependant vous pouvez me poser des questions précises sur ce canal public. L'avantage étant que d'autres peuvent profiter des questions et des réponses. Cordialement. T. Ancelle.
J'oubliais: pouvez-vous me préciser le cursus que vous suivez? Merci. T. Ancelle
@@jeannelupatelli6534 Je vous ai laissé un message à votre adresse mail
bonjour, et merci pour cette vidéo.
j'ai une question complémentaire si vous le voulez bien à 6'30" vous n'expliquez pas comment on calcule les valeurs s1=8,1 et s2=7,6 or elles n'apparaissaient pas au début de l'énoncé ou était seulement connue la taille des deux échantillons et leurs moyennes respectives?
En effet, il me semble compliqué de calculer la variance s1 ou s2 d'un échantillon si on ne connait que sa taille et sa moyenne.
ai-je manqué une étape?
Ce sont 2 valeurs que je vous donne pour pouvoir calculer Z. Pouvez-vous me dire quel cursus vous suivez? Cordialement. T.Ancelle.
statepid.monsite-orange.fr
@@ThierryAncelle Bonsoir, je suis un ancien pilote professionnel à la retraite… je cherche simplement a utiliser votre cours pour calculer par la loi Z les chiffres de la mortalité donné par le Docteur Raoult à savoir une première valeur de 34 décès dans un échantillon de 5411 malades non traités et une seconde valeur de 7 décès dans un échantillon de 1962 malades traités à la chloroquine… y a t'il 8 chances sur dix pour que le traitement joue un rôle? Cordialement
Bonjour. Il s'agit ici de comparer 2 pourcentages de décès : 0,63% et 0,36% . On peut les comparer soit par un test de chi2 soit par un test Z. Quel que soit le test, on trouve un petit p=0,16 , ce qui veut dire que la différence N'EST PAS significative. Avec les données que vous me proposez, on ne peut donc pas rejeter l'hypothèse nulle d'une absence d'efficacité. Mais ce qui importe ici, ce n'est pas le calcul statistique, c'est la nature des échantillons. Rappelez-vous que toute la théorie des tests statistiques repose sur le caractère aléatoire des données. Pour un tel essai thérapeutique, il est impératif que les deux échantillons soient comparables : cela veut dire que l'attribution des traitements doit être faite de façon STRICTEMENT aléatoire par tirage au sort des bénéficiaires. C'est ce qu'on appelle la randomisation. Si les deux groupes de comparaison diffèrent en fonction de l'âge, du sexe, d'une pathologie sous-jacente, d'un facteur de risque, d'un traitement associé, etc..alors il s'introduit des biais qui rendent la comparaison caduque. La seule façon d'éviter au maximum ces biais est le tirage au sort des individus de l'étude. C'est la condition incontournable de tous les essais thérapeutiques sérieux. Donc ma question est : dans les deux groupes qui ont été comparés, les sujets ont-ils été tirés au sort pour l'attribution du traitement par hydroxychloroquine ?
@@ThierryAncelle bonjour, et merci de votre réponse trés complète. j'ai dû me tromper quelque part dans mes calculs car j'obtiens des pourcentages de décès de 0,006283497
et 0,003567788
et un pourcentage moyen pondéré de décès de 0,00556083 d'où un écart type de
0,00145 ce qui donne pour moi un petit p=0,184 légèrement supérieur au vôtre.
Mais à mon avis, ce n'est pas bien grave.
C'est donc un fait qu'on est en dehors de l'intervalle de confiance à 95%. Par contre, je constate qu'on est dans l'intervalle de confiance à 81,63% ce qui n'est quand même pas négligeable.
D'autre part, les patients qui arrivent au CHU sont des patients qui ne sont pas choisis, un peu comme un tirage aléatoire à la sortie d'une urne donc pourquoi ne pas considérer faute de mieux ce tirage comme aléatoire.
Cordialement, et merci encore pour votre réponse .
Bonjour. Je me permets de vous répondre à nouveau pour éviter des erreurs d'interprétation. 1) La différence entre nos petit p vient du fait que j'ai arrondi les % pour aller plus vite. 2) En aucun cas un petit de 16% ne permet de dire qu'il y a 84% de probabilité que l'hypothèse alternative H1 soit vraie. Ce qu'on teste c'est H0. Un p à 16% signifie uniquement que SI H0 EST VRAIE il y a 16% de chances d'avoir observé les données qu'on a sous les yeux. Le petit p est lié à l'étude. Une autre étude sur le même sujet avec le même produit mais avec un effectif différent donnerait un autre petit p. Le petit p n'a rien à voir avec l'efficacité d'un médicament. Je vous conseille vivement de regarder la video intitulée "Le petit p"
th-cam.com/video/X6gPReE1w2g/w-d-xo.html
2) Par ailleurs, le fait que les patients qui arrivent au CHU ne sont pas choisis, ne permet pas de considérer qu'il s'agit d'un échantillon aléatoire. Il existe de très nombreux facteurs qui régissent la sélection de patients sur un CHU plutôt qu'un autre. Ces facteurs engendrent des biais. La seule façon de minimiser les biais est la randomisation.
Pouvez-vous me donner la référence de l'étude que vous citez SVP afin que je l'analyse ? Cordialement. T. Ancelle
J'ai déjà vu cette vidéo, vous faites une réédition ? Cela illustre à merveille les chapitres de votre livre "statistique épidémiologie" (4e edition) qui est très complet. Avez vous un lien vers davantage d'exercices corrigés ?
Bonjour. Je viens seulement de découvrir votre message. Cette video est effectivement une réédition visant à corriger certaines inexactitudes dans l'interprétation du petit p. En ce qui concerne les exercices corrigés, je n'ai pas encore créé de lien en raison de la difficulté technique et triviale de mise sur site. Je ne peux pour l'instant que vous conseiller mon livre : "Statistique et épidémiologie : 100 exercices corrigés " chez Maloine, environ 17€ . Puis-je vous demander quel est votre cursus? Cordialement. T. Ancelle
Bonsoir, merci pour l'info concernant le livre d'exercices. Je suis diplômé d'une maîtrise dans le génie électrique.
Vidéo très didactique. Juste une petite remarque: à 5:01 vous dites qu'on a une probabilité p de se tromper de 5%, il s'agit de alpha et non pas de petit p ?
Vous avez raison. En toute rigueur, le petit p n'est pas un risque d'erreur. Si on effectue un test , quelque qu'il soit, la valeur petit p est la probabilité, si H0 est vraie, d'observer les données qu'on a obtenues. Et on décide de rejeter H0 si cette valeur est trop faible. Je changerai cette malheureuse expression dans une prochaine version. Pouvez-vous me dire quel cursus vous suivez? Cordialement. T. Ancelle
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@@ThierryAncelle Bonjour, je suis MCF dans la filière STAPS à Toulon et j'enseigne les statistiques au L2 STAPS. Je trouve que vos présentations sont vraiment très pédagogiques et j'aimerais pouvoir m'en inspirer pour améliorer mon enseignement. Bien cordialement. N. Rezzoug
merci de me sauver pour mon mémoire !!!
Merci pour votre commentaire. Quel cursus suivez-vous ? Cordialement. T. Ancelle
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@@ThierryAncelle je suis en Master VHMA (vieillissement handicap Mouvement adaptation ) un branche de la filière STAPS