salut tout le monde
Je travaille avec les données de certains tests de réussite-échec, où une différence de performance a été observée pour certains échantillons regroupés en gauche et en droite. J'essaie d'analyser s'il s'agit d'une réelle différence ou plutôt d'une variation due à la variance statistique. Pour ce faire, j'utilise le cadre d'analyse de contingence (Ajuster X par Y) dans JMP.
Le problème est que je suis un peu confus par les résultats, qui sont présentés ci-dessous. En supposant une confiance de 95 %, le test du Khi carré montre que le rapport entre les appareils réussis et les appareils échoués ne semble pas dépendre du fait qu'il s'agisse d'échantillons de gauche ou de droite.
Maintenant, si j'effectue également un test à deux échantillons pour les proportions pour tester si la probabilité de réussite pour les échantillons du côté droit sera inférieure ou égale au nombre de réussites du côté gauche, je constate que je peux rejeter cette hypothèse, ce qui implique que passe pour la droite les échantillons latéraux sont plus élevés.
Je sais que ces deux tests testent différents types d'hypothèses, mais il me semble que ces conclusions se contredisent.
Enfin, en regardant les deux échantillons de test, je trouve que l'intervalle de confiance passe de -0,7% à 9,4% pour la différence P(pass|right)-P(pass|left), ce qui me semble surprenant de contredire la conclusion tirée pour les deux échantillons de test juste au-dessus. Toutes les valeurs de cet intervalle ne devraient-elles pas être supérieures ou égales à zéro ?
Tous les commentaires et suggestions sont les bienvenus pour m'aider à comprendre tous ces excellents outils. 
Le test à deux échantillons montre un intervalle de confiance qui contient zéro - ceci est cohérent avec le test d'hypothèse car c'est le test bilatéral auquel vous souhaitez le comparer.Dans les deux cas, sous réserve d'un niveau de confiance de 5%, vous ne pouvez pas rejeter l'hypothèse d'égalité.La différence entre les résultats du chi carré et le test de Wald nécessitera une personne ayant des connaissances statistiques plus approfondies que les miennes.Mais je noterai que les chiffres ne diffèrent pas tant que ça, et je noterais également que le test du chi carré a un certain nombre de résultats alternatifs (encore une fois, qui nécessitent des connaissances plus approfondies que les miennes pour expliquer les différences).Je ne m'attendrais pas à des résultats numériques identiques, mais je vois qu'ils sont qualitativement assez similaires.
Merci Dale.
Mais diriez-vous qu'il est correct de conclure que les appareils de type gauche sont nettement plus susceptibles de tomber en panne sur la base des résultats affichés à ce moment-là ?
En suivant cette logique :
HA : P(Passe|Droite) - P(Passe|Gauche) > 0
H0 : P(Passe|Droite) - P(Passe|Gauche) ≤ 0
Signification : 0,0455
Étant donné un niveau de confiance de 95%, nous pouvons rejeter le zéro et accepter l'hypothèse alternative, qu'il est plus probable pour un droit tapez l'appareil à passe qu'un appareil de type gauche. Vice versa, il est plus probable qu'un la gauche tapez l'appareil à échouer qu'un appareil de type droit
