Recherche par test d'hypothèse assisté par simulation
La recherche par test d'hypothèse assisté par simulation remplace ou complète la théorie analytique des probabilités par la simulation informatique — méthodes de rééchantillonnage, de permutation ou de Monte-Carlo — pour construire des distributions nulles et évaluer des hypothèses. Plutôt que de supposer une distribution paramétrique et de consulter une table, le chercheur génère des milliers d'ensembles de données simulés à partir des données observées ou d'un modèle spécifié, construisant une distribution nulle empirique par rapport à laquelle la statistique de test observée est comparée. L'approche est particulièrement précieuse lorsque les hypothèses analytiques (normalité, grands échantillons) ne peuvent être satisfaites.
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Sources
- Efron, B., & Tibshirani, R. J. (1993). An Introduction to the Bootstrap. Chapman and Hall/CRC. ISBN: 978-0412042317
- Good, P. I. (2005). Permutation, Parametric and Bootstrap Tests of Hypotheses (3rd ed.). Springer. ISBN: 978-0387988641
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Simulation-Assisted Hypothesis Testing Research. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/research-design/simulation-assisted-hypothesis-testing-research
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- Simulation de Monte-CarloPrise de décision↔ compare
- Test par permutation (ou randomisation)Statistique↔ compare
- Analyse de puissanceStatistique↔ compare
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