StatistiqueLa statistique est la discipline qui étudie des phénomènes à travers la collecte de données, leur traitement, leur analyse, l'interprétation des résultats et leur présentation afin de rendre ces données compréhensibles par tous. C'est à la fois une branche des mathématiques appliquées, une méthode et un ensemble de techniques. ce qui permet de différencier ses applications mathématiques avec une statistique (avec une minuscule). Le pluriel est également souvent utilisé pour la désigner : « les statistiques ».
Hypothèse nulleEn statistiques et en économétrie, l'hypothèse nulle (symbole international : ) est une hypothèse postulant l'égalité entre des paramètres statistiques (généralement, la moyenne ou la variance) de deux échantillons dont elle fait l’hypothèse qu'ils sont pris sur des populations équivalentes. Elle est toujours testée contre une hypothèse alternative qui postule soit la différence des données (test bilatéral), soit une inégalité (plus petit que ou plus grand que) entre les données (test unilatéral).
Test statistiqueEn statistiques, un test, ou test d'hypothèse, est une procédure de décision entre deux hypothèses. Il s'agit d'une démarche consistant à rejeter ou à ne pas rejeter une hypothèse statistique, appelée hypothèse nulle, en fonction d'un échantillon de données. Il s'agit de statistique inférentielle : à partir de calculs réalisés sur des données observées, on émet des conclusions sur la population, en leur rattachant des risques d'être erronées. Hypothèse nulle L'hypothèse nulle notée H est celle que l'on considère vraie a priori.
Plan d'expériencesOn nomme plan d'expériences (en anglais, design of experiments ou DOE) la suite ordonnée d'essais d'une expérimentation, chacun permettant d'acquérir de nouvelles connaissances en maîtrisant un ou plusieurs paramètres d'entrée pour obtenir des résultats validant un modèle avec une bonne économie de moyens (nombre d'essais le plus faible possible, par exemple). Un exemple classique est le « plan en étoile » où en partant d'un jeu de valeurs choisi pour les paramètres d'un essai central, on complète celui-ci par des essais où chaque fois un seul des facteurs varie « toutes choses égales par ailleurs ».
Alternative hypothesisIn statistical hypothesis testing, the alternative hypothesis is one of the proposed proposition in the hypothesis test. In general the goal of hypothesis test is to demonstrate that in the given condition, there is sufficient evidence supporting the credibility of alternative hypothesis instead of the exclusive proposition in the test (null hypothesis). It is usually consistent with the research hypothesis because it is constructed from literature review, previous studies, etc.
Inférence statistiquevignette|Illustration des 4 principales étapes de l'inférence statistique L'inférence statistique est l'ensemble des techniques permettant d'induire les caractéristiques d'un groupe général (la population) à partir de celles d'un groupe particulier (l'échantillon), en fournissant une mesure de la certitude de la prédiction : la probabilité d'erreur. Strictement, l'inférence s'applique à l'ensemble des membres (pris comme un tout) de la population représentée par l'échantillon, et non pas à tel ou tel membre particulier de cette population.
Puissance statistiqueLa puissance statistique d'un test est en statistique la probabilité de rejeter l'hypothèse nulle (par exemple l'hypothèse selon laquelle les groupes sont identiques au regard d'une variable) sachant que l'hypothèse nulle est incorrecte (en réalité les groupes sont différents). On peut l'exprimer sous la forme 1-β où β est le risque de c'est-à-dire le risque de ne pas démontrer que deux groupes sont différents alors qu'ils le sont dans la réalité.
Biais de sélectionDans une étude statistique, le terme biais de sélection désigne une erreur systématique faite lors de la sélection des sujets à étudier. Ce terme regroupe tous les biais pouvant conduire à ce que les sujets effectivement observés lors d'une enquête ne constituent pas un groupe représentatif des populations censées être étudiées et ne permettent donc pas de répondre aux questions posées dans le protocole. Les biais de sélection se produisent lors de l'échantillonnage, c'est-à-dire lors de la sélection d'un échantillon représentatif de la population étudiée.
Statistique de testEn statistique, une statistique de test - aussi appelée variable de décision - est une variable aléatoire construite à partir d'un échantillon statistique permettant de formuler une règle de décision pour un test statistique. Cette statistique n'est pas unique, ce qui permet de construire différentes règles de décision et de les comparer à l'aide de la notion de puissance statistique. Il est impératif de connaitre sa loi de probabilité lorsque l'hypothèse nulle est vraie. Sa loi sous l'hypothèse alternative est souvent inconnue.
Optimal designIn the design of experiments, optimal designs (or optimum designs) are a class of experimental designs that are optimal with respect to some statistical criterion. The creation of this field of statistics has been credited to Danish statistician Kirstine Smith. In the design of experiments for estimating statistical models, optimal designs allow parameters to be estimated without bias and with minimum variance. A non-optimal design requires a greater number of experimental runs to estimate the parameters with the same precision as an optimal design.
Analyse séquentielleEn statistique, l'analyse séquentielle, ou test d'hypothèse séquentiel, est une analyse statistique où la taille de l'échantillon n'est pas fixée à l'avance. Plutôt, les données sont évaluées au fur et à mesure qu'elles sont recueillies, et l'échantillonnage est arrêté selon une règle d'arrêt prédéfinie, dès que des résultats significatifs sont observés. Une conclusion peut ainsi parfois être atteinte à un stade beaucoup plus précoce que ce qui serait possible avec des tests d'hypothèse ou des estimations plus classiques, à un coût financier ou humain par conséquent inférieur.
Analyse de la varianceEn statistique, lanalyse de la variance (terme souvent abrégé par le terme anglais ANOVA : analysis of variance) est un ensemble de modèles statistiques utilisés pour vérifier si les moyennes des groupes proviennent d'une même population. Les groupes correspondent aux modalités d'une variable qualitative (p. ex. variable : traitement; modalités : programme d'entrainement sportif, suppléments alimentaires; placebo) et les moyennes sont calculés à partir d'une variable continue (p. ex. gain musculaire).
Testing hypotheses suggested by the dataIn statistics, hypotheses suggested by a given dataset, when tested with the same dataset that suggested them, are likely to be accepted even when they are not true. This is because circular reasoning (double dipping) would be involved: something seems true in the limited data set; therefore we hypothesize that it is true in general; therefore we wrongly test it on the same, limited data set, which seems to confirm that it is true.
Attirance physiqueL'attirance physique désigne l'attirance esthétique que dégage le physique d'un être humain. L'attirance physique sous-entend le plus souvent une attirance sexuelle, même si l'attirance physique influence les comportements sociaux dans de nombreux autres cas de figure où il n'y a aucune intentionnalité sexuelle. L'attractivité physique est une caractéristique importante qui suggère la fertilité (chez les femelles), la bonne alimentation (chez les mâles) et la bonne santé (dans les deux sexes).
Glossary of experimental designA glossary of terms used in experimental research. Statistics Experimental design Estimation theory Alias: When the estimate of an effect also includes the influence of one or more other effects (usually high order interactions) the effects are said to be aliased (see confounding). For example, if the estimate of effect D in a four factor experiment actually estimates (D + ABC), then the main effect D is aliased with the 3-way interaction ABC. Note: This causes no difficulty when the higher order interaction is either non-existent or insignificant.
Biais de publicationUn biais de publication désigne en science le fait que les chercheurs et les revues scientifiques ont bien plus tendance à publier des expériences ayant obtenu un résultat positif (statistiquement significatif) que des expériences ayant obtenu un résultat négatif (soutenant l'hypothèse nulle). Ce biais de publication donne aux lecteurs une perception biaisée (vers le positif) de l'état de la recherche. Plusieurs causes au biais de publication ont été avancées. En 1977, Michael J.
Réplication de l'ADNredresse=1.2|vignette La réplication de l'ADN, aussi appelée duplication de l'ADN ou synthèse de l'ADN, est le processus au cours duquel l'ADN est synthétisé. Ce mécanisme permet d'obtenir, à partir d'une molécule d'ADN, deux molécules identiques à la molécule initiale. L'ADN dupliqué sera par la suite divisé entre les deux cellules filles lors de la division cellulaire (mitose et méiose). Cela permet de maintenir l'information génétique et de produire deux cellules filles avec un matériel génétique identique.
Biais de notificationUn biais de notification (reporting bias en anglais) est, dans le domaine de la recherche scientifique, un biais statistique qui survient quand la diffusion des résultats d'une étude est influencée par la nature et l'orientation des résultats obtenus ou souhaités. L'exemple le plus identifié et connu est le biais de publication. D'autres biais de notification sont moins pris en considération et pourtant ils peuvent être d'égale importance du fait de leur influence sur les méta-analyses et revues systématiques.
Origine de réplicationvignette|Origines de la réplication de l'ADN L'origine de réplication (aussi appelée « ori ») est une séquence unique d'ADN permettant l'initiation de la réplication. C'est à partir de cette séquence que débute une réplication unidirectionnelle ou bidirectionnelle. La structure de l'origine de réplication varie d'une espèce à l'autre ; elle est donc spécifique bien qu'elles aient toutes certaines caractéristiques. Un complexe protéique se forme au niveau de cette séquence et permet l'ouverture de l'ADN et le démarrage de la réplication.
Biais des survivantsLe biais des survivants est une forme de biais de sélection consistant à surévaluer les chances de succès d'une initiative en concentrant l'attention sur les sujets ayant réussi mais qui sont des exceptions statistiques (des « survivants ») plutôt que des cas représentatifs. En architecture également, les bâtiments de plus de cent ans encore debout donnent une fausse impression de « qualité de la construction d'antan » alors qu'ils ne représentent qu'une infime part de ce qui a été construit depuis l'invention de la construction, le reste s'étant écroulé ou ayant été démoli.
