Statistique inférentielle et psychométrie appliquée

Objectifs. Définir la notion d'hypothèse nulle et son utilité dans la pratique statistique

Prérequis.

• Articles sur la variabilité de la grande leçon "Psychologie, statistique et psychométrie" du cours de L1;
• Approche intuitive de la statistique inférentielle

Résumé. L'hypothèse nulle, généralement notée $H_0$, traduit ce qu'on pourrait prédire de la réalité si celle-ci n'était gouvernée que par le hasard. L'hypothèse nulle sert de point de référence pour la démarche statistique : une fois qu'on a su la spécifier formellement dans une situation donnée, on peut calculer un modèle de ce que prédit cette hypothèse. Si les données sont suffisamment différentes de la prédiction faite sous l'hypothèse $H_0$, on pourra considérer que quelque cause systématique a agi sur la situation. La nature exacte de cette cause n'est cependant PAS fournie par l'analyse statistique, même si le chercheur avait son hypothèse là-dessus).
En conséquence, si dans un test on rejette l'hypothèse nulle, cela signifie qu'on rejette un modèle où le hasard suffirait à tout expliquer sans toutefois qu'on puisse être sûr que l'hypothèse du chercheur est valide. Si on ne rejette pas l'hypothèse nulle cela revient à dire que les données ne permettent pas d'appuyer une hypothèse plus compliquée qu'une simple résultat aléatoire.