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(Définition communautaire : Wikipedia - Le test d'hypothèse)

Théorie des tests

La théorie des tests consiste à tester si une hypothèse est vraie. On dit qu'on teste la vérification de l'hypothèse nulle (référence ou H0) contre celle d'une hypothèse alternative (H1). La réalisation de ce test conduit à deux types d'erreurs : conclure que H0 est vraie alors qu'en réalité c'est H1 qui est vérifiée, et vice versa.

Une illustration simple peut être de tester l'hypothèse H0 : « si le sol est mouillé, alors il pleut » versus H1 : « si le sol est mouillé, il ne pleut pas forcément ». L'hypothèse H0 peut s'avérer fausse dans de nombreux cas (sol arrosé, fuite etc..). La retenir serait donc une erreur.

De nombreux tests peuvent être utilisés en fonction de la nature des hypothèses testées : test de Student, test de Fisher, analyse de la variance, test du χ², test de Kolmogorov-Smirnov, psi-test etc…

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Point de vue d'expert

Expert

La théorie des tests

La théorie des tests consiste à tester la validité ou à rejeter une hypothèse théorique lors d'une expérimentation, en se basant sur un jeu de données, souvent un échantillon.

Le test d'hypothèses a pour but d'expliquer un phénomène, de valider un comportement et d'estimer la probabilité d'observer les données testées étant donnée l'hypothèse théorique posée.
Il existe de nombreux tests selon la finalité. Test de conformité à un standard, d'adéquation (ou d'ajustement) à une distribution, d'homogénéité (ou de comparaison) de groupes, test d'association (ou d'indépendance) entre deux facteurs.

Des exemples de tests simples peuvent-être : « si le sol est mouillé, alors il pleut », « si j'ai voté à gauche, je revoterai à gauche », « les voitures allemandes sont plus chères que les voitures françaises », « si j'achète des couches, alors j'achète de la bière », etc…

Sur les bancs de la Fac, alors que j'apprenais à manipuler ces tests, j'étais loin de me douter de la multitude d'applications concrètes qu'ils pouvaient avoir. Ces tests sont utilisés dans presque tous les secteurs.

Applications dans les sciences

Dans la recherche pour tester l'efficacité ou la posologie d'un nouveau médicament, on compare souvent l'évolution temporelle des résultats entre une population test prenant le nouveau médicament, et une population témoin ne prenant qu'un placebo. Autre illustration, les tests psychologiques s'appuient également sur ces méthodes afin d'obtenir un score.

Applications dans le marketing

Le marketing utilise aussi beaucoup les tests. Dans les enquêtes de satisfaction produits, mais aussi aujourd'hui de manière beaucoup fréquente en pratiquant l'A/B testing sur les emails envoyés, ou encore sur la mise forme du site de l'entreprise. En effet un email peut être envoyé sous deux formes différentes à deux populations test indépendantes. Ainsi les deux populations pourront recevoir deux emails différents pour une même campagne. On peut vouloir tester la mise en forme (couleurs, images, liens, etc…) aussi bien qu'une offre. En fonction des réponses obtenues sur les deux populations, c'est l'email le plus performant qui sera utilisé pour la campagne globale. Les mêmes techniques sont appliquées pour tester la performance de la mise en forme d'un site web. Les sites de e-commerce pratiquent ces techniques en temps réel. Les offres apparaissant sur votre page Google, Ebay ou Amazon sont toujours personnalisées et pour cela testées en permanence sur des populations scindées auxquelles un client ou prospect peut être rattaché. Si Amazon veut pousser des disques durs, vaut-il mieux afficher des disques d'un volume de 500G, d'1T ou de 2T ? Quelle couleur attirera le plus ? Le bleu, le rouge ou le gris ? Amazon et Google proposent d'ailleurs un service aux entreprises pour optimiser leur site s'appuyant sur l'A/B testing.

Autre illustration : lors de la campagne d'Obama les mêmes pratiques ont été utilisées pour optimiser le site web de la campagne afin de convertir les visiteurs en souscripteurs – test du positionnement des boutons, des images, des vidéos, et de leur combinaison…

Conclusion : Et les plans d'expérience…

Quand les problèmes deviennent plus complexes, comme c'est notamment le cas dans les secteurs de l'industrie, l'agronomie, la biologie, etc… -qui utilisent les tests depuis très longtemps- on fait appel aux plans d'expérience, qui permettent de réaliser des séries d'expérimentations dans lesquelles un ou plusieurs paramètres sont modifiés tout en respectant un objectif et des contraintes, et de capitaliser sur la connaissance qui en ressort. Ces tests sont d'autant plus utiles aujourd'hui que les composants et les paramètres de bien des produits (voitures, téléphones, etc…) sont de plus en plus nombreux. Grâce aux plans d'expérience on va pouvoir évaluer l'influence respective de ces nombreux paramètres et passer du simple test à l'expérimentation. Le nombre croissant de paramètres sur lesquels on peut jouer aussi bien dans un email que sur une page web laisse à penser que les plans d'expérience ont là aussi toute leur place.

Case Studies in Business, Industry and Government Statistics

SFDS

La SFdS est heureuse de vous annoncer que CSBIGS (Case Studies in Business, Industry and Government Statistics) jusqu’ici co-édité par la SFdS et Bentley University (USA) est désormais plus pleinement encore une publication de la SFdS. Quatrième revue du bouquet des publications de la société (avec Statistique et société, le Journal de la SFdS et Statistique et enseignement),  CSBIGS a pour objectif de publier des études de cas de grande qualité en analyse des données, prêtes à être étudiées ou testées par les lecteurs puisque l’originalité de la revue est aussi la mise à disposition des données liées à chaque article. Ces études de cas sont des présentations de méthodes statistiques innovantes appliquées à des données connues ou des applications de méthodes statistiques largement répandues appliquées à des données originales. Le journal s'adresse donc à toute personne désireuse d'enseigner ou d'apprendre les dernières avancées en analyse des données, qu’elle soit issue du monde académique, de celui des affaires, de l'industrie voire même politique. En particulier, nous pensons que, dans l’écosystème des éditeurs de logiciels, nombreux sont les lecteurs, mais aussi les contributeurs, potentiels de notre revue.

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