Anova : analysis of value

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Voilà une méthode statistique pour voir si votre travail vaut quelque chose ou pas... C'est le test de Fisher (je pourrai vous en parler en long en large et en travers, je l'utilise tous les jours au boulot !). On fait une hypothèse qu'on appelle H0 : votre travail ne vaut rien ! Et on va comparer une quantité, F'd ici, à la valeur qui ressort lorsqu'on utilise la distribution statistique de Fisher avec une probabilité d'erreur qu'on fixe à l'avance (comment ça je ne parle pas français ???). Moi dans mes tests, je me fixe 10% pour ma probabilité d'erreur. Ensuite, le test n'est pas parfait, il y a des erreurs qu'on appelle de type I et de type II. L'erreur de type I, c'est que je suis persuadée à tord que mon travail vaut quelque chose (j'ai rejeté l'hypothèse H0 alors que j'aurais dû l'accepter). L'erreur de type II, c'est quand je suis persuadée que mon travail ne vaut rien alors qu'en fait il est super interessant ! (J'ai accepté l'hypothèse H0 alors qu'elle est fausse... ça c'est souvent ce qu'on croit quand on fini sa thèse...)

J'ai découvert ce PhD comics alors que je m'étais accordé du temps pour décompresser parce que je galérais à écrire mon code qui utilise ce test.... et je tombe là-dessus !!! Je suis vite retournée travailler en voyant ça..

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