Process / pipelinehypothesis-testing

Test d'hypothèse nulle

Le test d'hypothèse nulle (NHST) est le cadre statistique dominant dans la recherche empirique. L'hypothèse nulle (H₀) représente l'hypothèse par défaut — typiquement « aucun effet » ou « aucune différence » — tandis que l'hypothèse alternative (H₁) représente l'affirmation testée. Le test calcule la probabilité d'observer les données étant donné que H₀ est vraie (valeur p) ; si p est très faible, H₀ est rejetée en faveur de H₁. Formulé par Ronald Fisher et étendu par Neyman et Pearson au début du XXe siècle, le NHST est fondamental pour la recherche confirmatoire mais a été largement critiqué pour son utilisation abusive et son interprétation erronée.

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Intervalle de confiance Valeur p et significatio…Puissance statistique et…Erreurs de Type I et de…Corrélation versus Causa…Problème des comparaison…Biais de publication Sensibilité et spécifici…

Sources

Fisher, R. A. (1925). Statistical Methods for Research Workers. Oliver and Boyd. link ↗
Neyman, J., & Pearson, E. S. (1933). On the problem of the most efficient tests of statistical hypotheses. Philosophical Transactions of the Royal Society, 231, 289–337. DOI: 10.1098/rsta.1933.0009 ↗
Gigerenzer, G., & Marewski, J. N. (2015). Surrogate Science: The Idol of a Universal Method for Scientific Inference. Journal of Management, 41(2), 421–440. DOI: 10.1177/0149206314547522 ↗

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 3). Null Hypothesis Significance Testing (NHST) and Hypothesis Formulation. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/research-statistics/null-hypothesis