Fondements de l’inférence en Python

Dans ce chapitre, nous explorerons la relation entre les échantillons et les conclusions statistiquement justifiables. Le choix d’un échantillon est la base d’une prise de décision statistique solide, et nous verrons comment ce choix influence le résultat de votre inférence.

Apprenez à appliquer des tests de normalité, des tests de corrélation, ainsi que des tests paramétriques et non paramétriques pour une inférence fiable. Les tests d’hypothèse sont des outils, et choisir le bon outil pour la situation est essentiel à la décision statistique. Même si vous connaissez certains de ces tests grâce à des cours d’introduction, vous irez plus loin ici pour enrichir votre boîte à outils inférentielle.

Dans ce chapitre, vous mesurerez et interpréterez la taille d’effet dans différentes situations, vous aborderez le problème des comparaisons multiples et étudierez en profondeur la puissance d’un test. Les valeurs p indiquent si un effet significatif est présent, mais pas son intensité. La taille d’effet mesure l’ampleur de l’effet d’un traitement. Maîtrisez les facteurs qui sous-tendent la taille d’effet dans ce chapitre.

Vous élargirez encore votre boîte à outils en statistiques inférentielles avec un aperçu du bootstrap, des tests de permutation et des méthodes de combinaison des preuves issues des valeurs p. Le bootstrap vous offrira une première approche de la simulation statistique. Dans la leçon consacrée à la méta-analyse, vous apprendrez à combiner les résultats de plusieurs études. Vous terminerez par les tests de permutation, un outil statistique non paramétrique puissant et flexible.