Points clés
- Catégorie
- Maths, dates et finance
- Types d’entrée
- textarea, number, select
- Type de sortie
- json
- Couverture des échantillons
- 4
- API disponible
- Yes
Vue d’ensemble
Ce calculateur de test t à un échantillon permet de comparer la moyenne d'un échantillon à une moyenne hypothétique connue. Que vous disposiez de données brutes ou de statistiques résumées (moyenne, écart-type, taille de l'échantillon), cet outil calcule rapidement la statistique t, la valeur p et les degrés de liberté pour valider ou rejeter votre hypothèse nulle avec précision.
Quand l’utiliser
- •Lorsque vous devez comparer la moyenne d'un échantillon unique à une norme, une cible ou une valeur de référence historique.
- •Pour vérifier si un processus de fabrication produit des pièces dont la dimension moyenne correspond à la spécification requise.
- •Quand vous souhaitez évaluer l'efficacité d'une intervention en comparant les résultats obtenus à une moyenne théorique attendue.
Comment ça marche
- •Saisissez vos données brutes séparées par des virgules, ou entrez directement les statistiques résumées (moyenne, écart-type, taille de l'échantillon).
- •Définissez la moyenne hypothétique (valeur de référence) et choisissez le type d'hypothèse alternative (bilatérale, supérieure ou inférieure).
- •Ajustez le seuil de signification (Alpha, par défaut 0,05) et le nombre de décimales souhaité pour l'affichage.
- •Obtenez instantanément les résultats au format JSON, incluant la statistique t, la valeur p, les degrés de liberté et la décision de rejet de l'hypothèse nulle.
Cas d’usage
Exemples
1. Vérification du volume de remplissage
Ingénieur Qualité- Contexte
- Une ligne de production remplit des bouteilles d'eau censées contenir 500 ml. L'ingénieur prélève un échantillon pour vérifier le calibrage de la machine.
- Problème
- Déterminer si le volume moyen de remplissage diffère significativement de la cible de 500 ml.
- Comment l’utiliser
- Saisir les volumes mesurés dans 'Valeurs de données', définir la 'Moyenne hypothèse' sur 500, et choisir une hypothèse 'Bilatérale'.
- Configuration d’exemple
-
Moyenne hypothèse = 500, Alternative = two-sided, Alpha = 0.05 - Résultat
- Le calculateur fournit la valeur p et la statistique t, indiquant si la machine nécessite un recalibrage (rejet de l'hypothèse nulle) ou si elle fonctionne correctement.
2. Évaluation des performances d'un nouveau logiciel
Chef de Projet IT- Contexte
- Le temps de réponse historique d'un serveur est de 50 ms. Une nouvelle mise à jour a été déployée et l'équipe a mesuré les temps de réponse sur un échantillon de requêtes, obtenant les statistiques résumées.
- Problème
- Prouver que le nouveau temps de réponse moyen est strictement inférieur à 50 ms.
- Comment l’utiliser
- Entrer les statistiques résumées (moyenne, écart-type, taille de l'échantillon), fixer la moyenne hypothétique à 50, et sélectionner l'hypothèse alternative 'Inférieur à'.
- Configuration d’exemple
-
Moyenne hypothèse = 50, Alternative = less, Alpha = 0.01 - Résultat
- L'outil calcule la valeur p unilatérale. Si p < 0,01, le chef de projet peut affirmer avec 99% de confiance que la mise à jour a réduit le temps de réponse.
Tester avec des échantillons
barcodeHubs associés
FAQ
Quelle est la différence entre les données brutes et les statistiques résumées ?
Les données brutes sont les valeurs individuelles de votre échantillon. Les statistiques résumées sont la moyenne, l'écart-type et la taille calculés à partir de ces valeurs. L'outil accepte les deux méthodes d'entrée.
Que signifie l'hypothèse alternative bilatérale ?
Une hypothèse bilatérale teste si la moyenne de l'échantillon est simplement différente (significativement supérieure ou inférieure) de la moyenne hypothétique, sans direction spécifique.
Comment interpréter la valeur p (p-value) ?
Si la valeur p est inférieure à votre seuil Alpha (généralement 0,05), vous rejetez l'hypothèse nulle, ce qui indique une différence statistiquement significative entre votre échantillon et la valeur de référence.
Puis-je modifier le niveau de signification (Alpha) ?
Oui, le champ Alpha est réglé sur 0,05 par défaut, mais vous pouvez le modifier (par exemple 0,01 ou 0,10) selon le niveau de confiance souhaité pour votre test.
Que faire si je n'ai pas les données brutes ?
Laissez le champ des données brutes vide et remplissez simplement les champs optionnels : moyenne de l'échantillon, écart-type de l'échantillon et taille de l'échantillon.