Les tests statistiques sont un outil essentiel dans l'analyse et l'interprétation des données, en particulier dans des domaines tels que la biotechnologie, où des résultats précis sont cruciaux. Avec ce tutoriel, je vais te montrer comment effectuer un test sur un échantillon pour la valeur proportionnelle dans Excel. Cette méthode est particulièrement utile pour vérifier si la proportion des principes actifs approuvés dans une étude récente est significativement supérieure à celle du passé. Commençons tout de suite !
Principales conclusions
- Apprendre à effectuer un test 1-SP pour une valeur proportionnelle.
- Nous utilisons Excel pour analyser et visualiser les données.
- Le test montre si la proportion de principes actifs approuvés a significativement augmenté.
Guide étape par étape
Étape 1 : Aperçu de l'énoncé du problème
Commence par lire attentivement l'énoncé du problème. Nous avons la situation suivante : l'année précédente, 25 % des principes actifs n'ont pas été approuvés. L'objectif est de vérifier si cette proportion a significativement diminué avec une probabilité d'erreur donnée de 3 %.
L'accent est mis sur la détermination de la nouvelle valeur proportionnelle à partir des données actuelles.
Étape 2 : Saisie des données dans Excel
Vous devez d'abord entrer les données correspondantes dans un tableau Excel. Pour cela, copiez les valeurs pertinentes dans les cellules. Une structure claire est indispensable pour analyser facilement les données par la suite.
Assurez-vous d'avoir saisi toutes les valeurs nécessaires, notamment le nombre de principes actifs approuvés et non approuvés.
Étape 3 : Calcul du taux de succès
À l'étape suivante, vous pouvez calculer le taux de succès. Utilisez la fonction "NB.SI" pour déterminer combien de principes actifs ont été approuvés ou non approuvés. Cela se fait en comptant combien de "oui" ou de "non" sont présents dans votre série de données.
Le résultat de ce calcul vous donne la proportion des principes actifs approuvés sur la base de votre échantillon.
Étape 4 : Formulation des hypothèses
Formulez maintenant vos hypothèses. L'hypothèse nulle (H0) est que la proportion de principes actifs approuvés est égale à 25 % (Theta_0 = 0,25). En revanche, l'hypothèse alternative (H1) stipule que la proportion de principes actifs approuvés est inférieure à 25 %.
Ces hypothèses sont cruciales pour la réalisation du test d'hypothèse.
Étape 5 : Vérification de la distribution normale
Pour vous assurer que la distribution normale s'applique à vos données, calculez le critère ( n \cdot TH_0 \cdot (1 - TH_0) ). Ce critère doit être supérieur à 9 pour supposer la distribution normale.
S'il remplit cette condition, vous pouvez poursuivre le test.
Étape 6 : Calcul de la statistique de test
Passons maintenant à quelque chose de plus technique. La statistique de test est calculée en déterminant la différence entre la valeur proportionnelle actuelle et la valeur proportionnelle attendue, puis en divisant cette différence par la valeur Sigma.
Le calcul de la valeur Sigma se fait en prenant la racine carrée de ( \frac{TH_0 \cdot (1 - TH_0)}{n} ). Veillez à ce que toutes les calculs et formules soient correctement saisis.
Étape 7 : Détermination de la valeur du quantile
La prochaine étape consiste à déterminer la valeur du quantile pour évaluer la signification de vos résultats. Une erreur α de 3 % signifie que vous avez besoin d'une valeur de quantile de -1,88 ou moins pour rejeter l'hypothèse nulle.
Utilisez le tableau de distribution normale pour cette calcul.
Étape 8 : Test d'hypothèse
Une fois que vous avez calculé toutes les valeurs, vous pouvez effectuer le test. Comparez la statistique de test avec la valeur du quantile calculée. Si la statistique de test est inférieure à la valeur du quantile, vous pouvez rejeter l'hypothèse nulle.
Si vous rejetez l'hypothèse nulle, cela signifie que la proportion de substances actives approuvées a diminué de manière significative.
Étape 9: Interprétation des résultats
Après avoir testé l'hypothèse, il est important d'interpréter les résultats. Un résultat significatif indique une augmentation de la proportion de substances actives approuvées.
Cela est d'une grande importance pour les entreprises de biotechnologie car cela reflète le succès de leurs produits et une plus grande part d'approbation.
Résumé
Dans ce guide, vous avez appris comment effectuer un test unilatéral de la proportion dans Excel. Vous avez suivi les étapes de la saisie des données à la formulation des hypothèses, en passant par le calcul de la taille de l'échantillon et le test de l'hypothèse elle-même. Ce processus est essentiel pour évaluer le taux d'approbation des substances actives et peut offrir des aperçus significatifs sur le développement de produits.
