- H0 / H1 : l’hypothèse de non-différence, et son alternative.
- p-value : probabilité d’observer un tel écart si H0 était vraie. Faible, elle discrédite H0.
- Risque alpha : risque d’affirmer une différence inexistante. Fixé d’avance, souvent 5 %.
- Risque beta : risque de manquer une différence réelle.
- Puissance : 1 − beta, la probabilité de détecter un écart réel.
- Test paramétrique : suppose une loi ; plus puissant si l’hypothèse tient.
- Test non paramétrique : ne suppose pas de loi ; plus robuste.
- Données appariées : deux séries mesurées sur les mêmes individus.
- Bilatéral / unilatéral : « différent de » contre « supérieur à ». Le sens se choisit avant de voir les données.
- BOB / WOW : les meilleures et les pires pièces, sélectionnées pour amplifier le contraste.
- Équivalence : conclusion selon laquelle deux populations ne diffèrent pas de plus d’une limite fixée d’avance. C’est l’inverse d’un test de différence, pas son échec.
- δ (limite d’équivalence) : l’écart en deçà duquel la différence n’a pas de conséquence pratique. Choix métier, fixé avant de voir les données.
- Zone d’indifférence : l’intervalle ±δ. L’équivalence est démontrée quand l’intervalle de confiance de l’écart y tient entièrement.
- TOST : Two One-Sided Tests, la méthode employée deux tests unilatéraux, un contre chaque borne.
- Non-infériorité / non-supériorité : versions à sens unique, quand seul un côté de l’écart vous gêne.
Annexe
Temps de lecture