Test du χ² de Yates

Cet article est une ébauche concernant les probabilités et la statistique.

Vous pouvez partager vos connaissances en l’améliorant (comment ?) selon les recommandations des projets correspondants.

Test du χ² de Yates
Type
Test statistique, concept mathématique (en)Voir et modifier les données sur Wikidata
Nommé en référence à
Frank YatesVoir et modifier les données sur Wikidata

modifier - modifier le code - modifier WikidataDocumentation du modèle

Le test du χ² de Yates aussi appelé correction de continuité de Yates est un test statistique utilisé dans certaines situations pour tester l'indépendance de deux variables dans un tableau de contingence. Il tient son nom de son créateur, Frank Yates, un statisticien britannique, qui en 1934[1] introduit la notion de "correction de continuité" au test du χ² en soustrayant 0,5 à la différence entre chaque valeur observée et sa valeur attendue au sein de la table de contingence 2 x 2. Dans certains cas, la correction de Yates peut trop ajuster les résultats et de ce fait, son usage reste limité.

Cette correction a pour effet d'éviter la surestimation de l'interprétation de l'hypothèse nulle, notée H0, qui postule qu'une différence entre des jeux de données est due au hasard. Malheureusement, l'effet de la correction de Yates tend à surcorriger les résultats, ceci pouvant amener à des résultats ne parvenant plus à rejeter H0 quand ça le devrait (Erreur de type II) autrement appelé "faux négatif". Il est donc suggéré de ne pas utiliser la correction de Yates même avec des tailles d'échantillons assez faible[2] comme par exemple :

i = 1 N O i = 20 {\displaystyle \sum _{i=1}^{N}O_{i}=20\,}

Notes et références

  1. (en) « Frank Yates - Biography », sur Maths History (consulté le )
  2. Sokal RR, Rohlf F.J. (1981). Biometry: The Principles and Practice of Statistics in Biological Research. Oxford: W.H. Freeman, (ISBN 0-7167-1254-7).
v · m
Index du projet probabilités et statistiques
Théorie des probabilités
Bases théoriques
Principes généraux
Convergence de lois
Calcul stochastique
Lois de probabilité
Lois continues
Lois discrètes
Mélange entre statistiques et probabilités
Interprétations de la probabilité
Théorie des statistiques
Statistiques descriptives
Bases théoriques
Tableaux
Visualisation de données
Paramètres de position
Paramètres de dispersion
Paramètres de forme
Statistiques inductives
Bases théoriques
Tests paramétriques
Tests non-paramétriques
Application
  • icône décorative Portail des probabilités et de la statistique