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Hypothèse

Author: Dr. Hannah Volk-Jesussek
Updated:

Population, échantillon et tests d'hypothèse

Qu'est-ce qu'une hypothèse ?

Une hypothèse est une supposition qui n'a pas encore été prouvée ou réfutée. Dans le cadre d'un processus de recherche, une hypothèse est formulée dès le début, et l'objectif est ensuite de la confronter aux données. Pour ce faire, il est nécessaire de collecter des données, par exemple à travers des expériences ou des enquêtes. Ces données sont ensuite analysées à l'aide d'un test d'hypothèse afin de décider si l'hypothèse nulle peut être rejetée ou non.

En général, les hypothèses sont formulées à partir d'une analyse documentaire ou d'une revue de la littérature. Cette analyse permet de justifier la formulation de l'hypothèse.

Par exemple, une hypothèse pourrait être : « Les hommes gagnent plus que les femmes à poste égal en France. »

Hypothèse

Si vous avez collecté des données et que vous souhaitez tester votre hypothèse à l'aide d'un test statistique, comme un test t ou une analyse de corrélation, vous pouvez facilement le faire en ligne avec numiqo.

Comment formuler une hypothèse ?

Pour formuler une hypothèse, il est essentiel de commencer par définir une question de recherche. Une hypothèse précise concernant la population peut ensuite être dérivée de cette question. Par exemple : « Les hommes gagnent plus que les femmes pour un même emploi en France. »

Formuler une hypothèse

Les hypothèses ne sont pas de simples énoncés ; elles doivent être formulées de manière à pouvoir être testées avec les données recueillies lors du processus de recherche.

Pour tester une hypothèse, il est nécessaire de définir exactement quelles variables sont impliquées et comment elles sont liées. Les hypothèses sont donc des suppositions sur les relations de cause à effet ou les associations entre les variables.

Qu'est-ce qu'une variable ?

Une variable est une propriété d'un objet ou d'un événement qui peut prendre différentes valeurs. Par exemple, la couleur des yeux est une variable, c'est la propriété de l'objet œil et elle peut prendre différentes valeurs (bleu, marron,...).

Si vous effectuez des recherches dans le domaine des sciences sociales, vos variables peuvent être les suivantes :

  • le sexe
  • le revenu
  • attitude à l'égard de la protection de l'environnement

Si vous effectuez des recherches dans le domaine médical, vos variables peuvent être :

  • le poids corporel
  • le statut de fumeur
  • la fréquence cardiaque

Que sont l'hypothèse nulle et l'hypothèse alternative ?

Il y a toujours deux hypothèses qui sont exactement opposées l'une à l'autre ou qui affirment le contraire. Ces hypothèses opposées sont appelées hypothèse nulle et hypothèse alternative et sont abrégées par H0 et H1.

Hypothèse nulle H0 :

L'hypothèse nulle suppose qu'il n'y a pas de différence entre deux ou plusieurs groupes en ce qui concerne une caractéristique, ou qu'il n'y a pas de relation entre deux variables.

Exemple :

Le salaire des hommes et des femmes n'est pas différent en France.

Hypothèse alternative H1 :

L'hypothèse alternative, en revanche, suppose qu'il existe une différence entre deux groupes ou plus, ou une relation entre deux variables.

Exemple :

Le salaire des hommes et des femmes diffère en France.

L'hypothèse que vous souhaitez tester ou que vous avez déduite de la théorie indique généralement qu'il existe un effet, par exemple, que le sexe a un effet sur le salaire. Cette hypothèse est appelée hypothèse alternative.

L'hypothèse nulle indique généralement qu'il n'y a pas d'effet, par exemple : le sexe n'a pas d'effet sur le salaire. Dans un test d'hypothèse, seule l'hypothèse nulle peut être testée ; l'objectif est de déterminer si l'hypothèse nulle est rejetée ou non.

Types d'hypothèses

Quels sont les types d'hypothèses disponibles ? La distinction la plus courante est celle entre les hypothèses de différence et de corrélation, ainsi que les hypothèses dirigées et non dirigées.

Hypothèses de différence et de corrélation

Les hypothèses de différence sont utilisées lorsqu'il s'agit de distinguer différents groupes, par exemple, le groupe des hommes et le groupe des femmes. Les hypothèses de corrélation sont utilisées lorsqu'il s'agit de tester la relation ou la corrélation entre des variables, par exemple, la relation entre l'âge et la taille.

Hypothèses de différence

Les hypothèses de différence testent l'existence d'une différence entre deux ou plusieurs groupes.

Hypothèse de différence

Voici quelques exemples d'hypothèses de différence :

  • Le "groupe" des hommes gagne plus que le "groupe" des femmes.
  • Les fumeurs ont un risque plus élevé d'infarctus que les non-fumeurs.
  • Il existe une différence entre l'Allemagne, l'Autriche et la France en termes d'heures travaillées par semaine.

Dans ce cas, la variable qui définit les groupes est toujours catégorielle, par exemple, le sexe (homme, femme), le statut tabagique (fumeur, non-fumeur) ou le pays (Allemagne, Autriche et France) ; l'autre variable est celle que l'on compare entre les groupes, par exemple, le salaire, la survenue d'un infarctus ou le nombre d'heures travaillées par semaine. C'est son niveau de mesure qui détermine le test approprié.

Hypothèses de corrélation

Les hypothèses de corrélation testent les corrélations entre deux variables, par exemple la taille et le poids corporel.

Hypothèse de corrélation

Les hypothèses de corrélation sont, par exemple, les suivantes :

  • Plus une personne est grande, plus elle est lourde.
  • Plus une voiture est puissante, plus sa consommation de carburant est élevée.
  • Plus les notes en mathématiques sont bonnes, plus le salaire futur sera élevé.

Comme le montrent les exemples, les hypothèses de corrélation prennent souvent la forme suivante : "Plus il y a de..., plus il y a de...". Ainsi, au moins deux variables à échelle ordinale sont examinées.

Hypothèses dirigées et non dirigées

Les hypothèses sont divisées en hypothèses dirigées et non dirigées ou en hypothèses unilatérales et bilatérales. Si l'hypothèse contient des mots tels que "meilleur que" ou "pire que", elle est généralement dirigée.

Hypothèses dirigées

Dans le cas d'une hypothèse non dirigée, on trouve souvent dans la formulation des éléments de base tels que "il y a une différence entre", mais il n'est pas précisé dans quel sens se situe la différence.

  • Dans le cas d'une hypothèse non dirigée, la seule chose qui nous intéresse est de savoir s'il existe une différence de valeur entre les groupes considérés.
  • Dans une hypothèse dirigée, l'intérêt est de savoir si un groupe a une valeur supérieure ou inférieure à l'autre.
Test d'hypothèse directionnel et non directionnel

Hypothèses non dirigées

Les hypothèses non dirigées testent l'existence d'une relation ou d'une différence, peu importe le sens de la relation ou de la différence. Dans le cas d'une hypothèse de différence, cela signifie qu'il y a une différence entre deux groupes, mais cela ne dit pas si l'un des groupes a une valeur plus élevée.

  • Il existe une différence entre le salaire des hommes et celui des femmes (mais on ne dit pas qui gagne le plus !).
  • Il y a une différence de risque d'infarctus entre les fumeurs et les non-fumeurs (mais on ne dit pas qui a le risque le plus élevé !).

En ce qui concerne une hypothèse de corrélation, cela signifie qu'il existe une relation ou une corrélation entre deux variables, mais on ne dit pas si cette relation est positive ou négative.

  • Il existe une corrélation entre la taille et le poids.
  • Il existe une corrélation entre la puissance et la consommation de carburant des voitures.

Dans les deux cas, il n'est pas précisé si cette corrélation est positive ou négative !

Hypothèses dirigées

Les hypothèses dirigées indiquent en outre le sens de la relation ou de la différence. Dans le cas de l'hypothèse de différence, on indique quel groupe a une valeur supérieure ou inférieure.

  • Les hommes gagnent plus que les femmes
  • Les fumeurs ont un risque plus élevé de crise cardiaque que les non-fumeurs.

Dans le cas d'une hypothèse de corrélation, on indique si la corrélation est positive ou négative.

  • Plus une personne est grande, plus elle est lourde.
  • Plus une voiture est puissante, plus sa consommation de carburant est élevée.
Une hypothèse alternative unilatérale ou dirigée ne comprend que les valeurs qui s'écartent dans un seul sens de la valeur de l'hypothèse nulle.

La valeur p pour les hypothèses dirigées

En général, les logiciels statistiques calculent toujours le test non dirigé et fournissent également la valeur p correspondante.

La direction de l'hypothèse alternative doit être fixée avant d'examiner les données. Pour obtenir la valeur p de l'hypothèse dirigée, il faut ensuite vérifier que l'effet observé va bien dans la direction prévue : dans ce cas, la valeur p bilatérale est divisée par deux. En effet, le seuil de signification n'est alors pas réparti sur les deux côtés de la distribution, mais concentré d'un seul côté. Si l'effet va dans la direction opposée, diviser la valeur p par deux donne un résultat erroné. Vous trouverez plus d'informations à ce sujet dans le tutoriel sur la valeur p.

Si vous sélectionnez "unilatéral" dans numiqo pour le test d'hypothèse calculé, la conversion se fait automatiquement et vous n'avez plus qu'à lire le résultat.

Instructions étape par étape pour tester les hypothèses

  • Recherche documentaire
  • Formulation de l'hypothèse nulle et de l'hypothèse alternative
  • Définir les variables et leur niveau de mesure
  • Fixer le niveau de signification avant d'analyser les données
  • Détermination du type d'hypothèse (dirigée ou non dirigée, différence ou corrélation)
  • Quel test d'hypothèse est adapté au niveau de mesure et au type d'hypothèse ?

Prochain tutoriel sur les tests d'hypothèses

Le prochain tutoriel porte sur les tests d'hypothèse. Vous apprendrez ce que sont les tests d'hypothèse, comment trouver le bon test et comment l'interpréter.

Cité numiqo: numiqo Team (2026). numiqo: Online Statistics Calculator. numiqo e.U. Graz, Austria. URL https://numiqo.com