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- En statistique, le raisonnement dichotomique ou raisonnement binaire est le processus de voir une discontinuité dans les valeurs possibles qu'une valeur p peut prendre pendant le test d'hypothèse nulle: elle est soit au-dessus du seuil significatif (habituellement 0,05) ou au-dessous. En appliquant le raisonnement dichotomique, une première valeur p de 0,0499 sera interprétée comme une valeur p de 0,0001 (l'hypothèse nulle est rejetée) tandis qu'une seconde valeur p de 0,0501 sera interprétée comme une valeur p de 0,7 (l'hypothèse nulle est acceptée). Le fait que la première et la deuxième valeurs de p soient mathématiquement très proches est donc totalement ignoré et les valeurs de p ne sont pas considérées comme continues mais sont interprétées de manière dichotomique par rapport au seuil de significativité. Une mesure courante de la pensée dichotomique est le cliff effect. La pensée dichotomique est très souvent associée aux valeurs p mais cela peut aussi arriver avec d'autres outils statistiques comme les techniques d'estimations basées sur les intervalles de confiance ou bayésiens. (fr)
- En statistique, le raisonnement dichotomique ou raisonnement binaire est le processus de voir une discontinuité dans les valeurs possibles qu'une valeur p peut prendre pendant le test d'hypothèse nulle: elle est soit au-dessus du seuil significatif (habituellement 0,05) ou au-dessous. En appliquant le raisonnement dichotomique, une première valeur p de 0,0499 sera interprétée comme une valeur p de 0,0001 (l'hypothèse nulle est rejetée) tandis qu'une seconde valeur p de 0,0501 sera interprétée comme une valeur p de 0,7 (l'hypothèse nulle est acceptée). Le fait que la première et la deuxième valeurs de p soient mathématiquement très proches est donc totalement ignoré et les valeurs de p ne sont pas considérées comme continues mais sont interprétées de manière dichotomique par rapport au seuil de significativité. Une mesure courante de la pensée dichotomique est le cliff effect. La pensée dichotomique est très souvent associée aux valeurs p mais cela peut aussi arriver avec d'autres outils statistiques comme les techniques d'estimations basées sur les intervalles de confiance ou bayésiens. (fr)
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- novembre 2018 (fr)
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- mars 2021 (fr)
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- En statistique, le raisonnement dichotomique ou raisonnement binaire est le processus de voir une discontinuité dans les valeurs possibles qu'une valeur p peut prendre pendant le test d'hypothèse nulle: elle est soit au-dessus du seuil significatif (habituellement 0,05) ou au-dessous. En appliquant le raisonnement dichotomique, une première valeur p de 0,0499 sera interprétée comme une valeur p de 0,0001 (l'hypothèse nulle est rejetée) tandis qu'une seconde valeur p de 0,0501 sera interprétée comme une valeur p de 0,7 (l'hypothèse nulle est acceptée). Le fait que la première et la deuxième valeurs de p soient mathématiquement très proches est donc totalement ignoré et les valeurs de p ne sont pas considérées comme continues mais sont interprétées de manière dichotomique par rapport au seui (fr)
- En statistique, le raisonnement dichotomique ou raisonnement binaire est le processus de voir une discontinuité dans les valeurs possibles qu'une valeur p peut prendre pendant le test d'hypothèse nulle: elle est soit au-dessus du seuil significatif (habituellement 0,05) ou au-dessous. En appliquant le raisonnement dichotomique, une première valeur p de 0,0499 sera interprétée comme une valeur p de 0,0001 (l'hypothèse nulle est rejetée) tandis qu'une seconde valeur p de 0,0501 sera interprétée comme une valeur p de 0,7 (l'hypothèse nulle est acceptée). Le fait que la première et la deuxième valeurs de p soient mathématiquement très proches est donc totalement ignoré et les valeurs de p ne sont pas considérées comme continues mais sont interprétées de manière dichotomique par rapport au seui (fr)
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- Dichotomous thinking (en)
- Dychotomia myślenia (pl)
- Raisonnement dichotomique (fr)
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