STATS_BINOMIAL_TEST

Syntaxe

Paramètres

Description

Cette fonction permet d'effectuer un test binomial pour évaluer si la proportion observée diffère d'une proportion hypothétique.

Remarques

• Cette fonction est essentielle pour effectuer des analyses statistiques où l'on souhaite comparer une proportion observée dans un échantillon à une proportion théorique attendue. Elle permet de déterminer si la différence entre les deux proportions est statistiquement significative.
• Le paramètre expr1 représente le nombre de succès observés, ce qui correspond typiquement au nombre d'événements d'intérêt dans un échantillon, comme le nombre de patients guéris dans un essai clinique ou le nombre d'articles conformes dans un contrôle qualité.
• Le paramètre expr2 indique la taille totale de l'échantillon, c'est-à-dire le nombre total d'essais ou d'observations. Ce nombre est crucial pour le calcul de la distribution binomiale, car il détermine la base sur laquelle les succès sont mesurés.
• Le paramètre p est la proportion hypothétique, souvent issue d'une hypothèse nulle, à laquelle la proportion observée est comparée. Par exemple, on peut vouloir tester si un taux de succès est différent d'un taux attendu de 0,5.
• La fonction offre une flexibilité avec le paramètre optionnel type_de_test qui permet de choisir le type de test binomial : bilatéral, unilatéral, ou exact. Cela permet d'adapter le test selon les hypothèses et les besoins de l'étude.
• Le test bilatéral ('TWO_SIDED_PROB') examine si la proportion observée est significativement différente (plus grande ou plus petite) que la proportion hypothétique, sans présupposer de direction.
• Le test exact ('EXACT_PROB') est utilisé pour calculer une p-valeur précise, utile surtout pour les petits échantillons où les approximations normales ne sont pas fiables.
• Les tests unilatéraux ('ONE_SIDED_PROB_OR_MORE' et 'ONE_SIDED_PROB_OR_LESS') sont utilisés lorsqu'on veut savoir si la proportion observée est respectivement supérieure ou inférieure à la proportion hypothétique, apportant une spécificité à l'analyse.
• Cette fonction est particulièrement utile dans le domaine médical, industriel et en recherche sociale où les proportions et les probabilités jouent un rôle important dans la prise de décision.
• STATS_BINOMIAL_TEST est une fonction analytique puissante car elle s'appuie sur la distribution binomiale, qui modélise précisément les événements successifs indépendants avec deux issues possibles, succès ou échec.
• Elle est disponible depuis Oracle 10g Release 2, ce qui signifie qu'elle fait partie des fonctions statistiques avancées intégrées à Oracle, facilitant ainsi l'analyse statistique directement dans la base de données.
• La sortie de cette fonction est une valeur numérique représentant la p-valeur du test, qui doit être interprétée selon les seuils statistiques classiques (par exemple 0,05) pour décider de rejeter ou non l'hypothèse nulle. Cela en fait un outil fondamental pour les tests d'hypothèses en statistique.