La signification statistique de l'expérience « Lady Tasting Tea »
« Lady Tasting Tea » est une célèbre expérience statistique menée par Ronald Fisher. Cela a donné naissance aux tests d'hypothèses modernes lorsqu'une dame lors d'un goûter a affirmé qu'elle pouvait discerner si du thé ou du lait était versé en premier dans une tasse, conduisant à des progrès significatifs dans la science statistique.
Introduction à l'expérience 'Lady Tasting Tea'
L' « Dame dégustant du thé » L'expérience est une histoire par excellence de signification statistique et de test d'hypothèses, qui se déroule dans une atmosphère détendue de garden-party. Il s'agit d'une expérience issue d'une affirmation apparemment anodine d'une dame lors d'un rassemblement organisé par le célèbre biologiste et statisticien Ronald A. Fisher dans les années 1920 à Cambridge. La dame affirmait avec assurance qu'elle pouvait discerner si du lait ou du thé était versé en premier dans sa tasse.
Intriguante par son affirmation, Fisher en a rapidement fait un expérience, marquant la naissance des tests d’hypothèses modernes. Il lui présenta huit tasses de thé, quatre préparées selon ses préférences (le lait d'abord) et quatre dans l'autre sens (le thé d'abord). La dame a réussi à identifier toutes les tasses, ce qui a amené Fisher à développer une méthodologie pour tester la validité statistique de telles affirmations.
Temps forts
- L'expérience « Lady Tasting Tea » a donné naissance aux tests d'hypothèses modernes.
- Fisher a utilisé le concept d’hypothèse nulle pour la première fois dans cette expérience.
- Fisher a réalisé le premier essai contrôlé randomisé au cours de cette expérience.
- L'expérience a stimulé le développement du plan d'expériences de Fisher et des tests d'hypothèse nulle.
- Les principes du « Lady Tasting Tea » sont aujourd’hui fondamentaux dans la science des données.
Titre de l'annonce
Description de l'annonce. Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit.
Le contexte historique de l’expérience « Lady Tasting Tea »
Dans la science des années 1920, les statistiques étaient avant tout un outil d’analyse et non une science en soi. Fisher, cependant, a vu le potentiel de statistiques devenir un domaine scientifique autosuffisant. Le « Dame dégustant du thé » l'expérimentation est devenue un élément fondamental de ses efforts pour établir cette nouvelle discipline.
L'expérience était révolutionnaire dans la mesure où elle créait une base empirique pour test d'hypothèse statistique. Cela représentait également l’une des premières utilisations d’une hypothèse nulle. Cette innovation significative a permis de mesurer la probabilité qu'une affirmation soit fausse.
Répartition de la signification statistique derrière l'expérience
Le véritable génie de l'expérience de Fisher réside dans sa conception et son analyse statistiques. L'hypothèse nulle proposée par Fisher était que la dame n'avait aucune capacité réelle à distinguer les thés, c'est-à-dire que ses affirmations étaient simplement fondées sur le hasard. La dame a correctement identifié toutes les tasses, ce qui a conduit Fisher à rejeter l'hypothèse nulle.
Pour vérifier la signification statistique de son exploit, Fisher a utilisé analyse combinatoire. Il a calculé que la probabilité d'identifier correctement toutes les tasses par pur hasard était d'environ 1 sur 70 (valeur p < 0.05), suffisamment faible pour que Fisher rejette l'H0 (hypothèse nulle) et conclue que sa capacité à discerner la commande du thé était statistiquement significatif.
Comment l'expérience « Lady Tasting Tea » a contribué à la science statistique moderne
L' « Dame dégustant du thé » l'expérience a jeté les bases de Plan d'expériences de Fisher et test d'hypothèse nulle, impactant profondément la science statistique. C’est ainsi qu’est né le concept de valeurs p, qui sont depuis devenues omniprésentes dans les statistiques et la recherche scientifique.
Plus important encore, l’expérience a stimulé le développement de essais contrôlés randomisés (ECR), la référence en matière de recherche médicale. En randomisant l'ordre des tasses de thé, Fisher a essentiellement réalisé le premier ECR, apportant ainsi une contribution significative à la méthodologie statistique.
Applications concrètes du principe « Lady Tasting Tea » en science des données
Les principes qui sous-tendent « Dame dégustant du thé » l'expérimentation sont désormais fondamentales dans Sciences des données. Les tests d'hypothèses sont régulièrement utilisés dans les tests A/B pour déterminer si différentes conceptions de sites Web, par exemple, conduisent à des comportements d'utilisateurs significativement différents.
Le concept de valeur p continue d’être un outil crucial pour déterminer l’importance des résultats en modélisation statistique et en apprentissage automatique. Par exemple, les data scientists utilisent régulièrement les principes de Fisher pour passer au crible le bruit des données, identifier des modèles et prendre des décisions basées sur les données.
Bien que simple dans sa configuration, le Expérience « Lady Tasting Tea » a profondément influencé la façon dont nous interagissons et interprétons les données dans le monde moderne.
La science des données, en particulier, a exploité les méthodes statistiques de Fisher pour donner un sens à de vastes ensembles de données, identifier les tendances et prédire les résultats futurs. L'application des principes issus de l'expérience a révolutionné la façon dont nous percevons la signification statistique et la valeur que nous accordons aux décisions fondées sur les données.
L'héritage de la « Dame dégustant du thé » L’expérience souligne l’importance d’une approche prudente et réfléchie l'analyse des donnéesLa capacité de concevoir des expériences robustes, de poser les bonnes questions et d’interpréter correctement les résultats reste primordiale en statistiques et en science des données.
L'identité de la « Dame dégustatrice de thé »
L'identité du "Dame dégustant du thé" n'a pas été définitivement établie. L'événement est décrit dans un livre de Sir Ronald A. Fisher, statisticien et généticien, qui l'a utilisé comme exemple pour introduire le concept de l'hypothèse nulle et de la valeur p dans son livre "The Conception d'expériences», Publié en 1935.
Cependant, on suppose souvent que la dame était le Dr Muriel Bristol, une chercheuse et biologiste britannique sur les algues connue pour avoir été présente à la réunion où l'expérience a eu lieu. Le Dr Bristol épousa plus tard le collègue de Fisher, Egon Pearson, qui était également un éminent statisticien.
N'oubliez pas que l'histoire se concentre moins sur l'individu que sur les méthodes statistiques révolutionnaires issues de l'incident.
Titre de l'annonce
Description de l'annonce. Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit.
Articles recommandés
Êtes-vous curieux d’approfondir le domaine fascinant des statistiques et de la science des données ? Plongez dans notre collection d’articles pertinents sur notre blog !
- Comment mentir avec les statistiques ?
- Explorer les valeurs P (Récit)
- « Que signifie la valeur P » revisité
- Musique, thé et valeurs P : une histoire de résultats impossibles et de P-Hacking
- Qu'est-ce qu'une variable indépendante dans une expérience ?
Foire Aux Questions (FAQ)
Il s’agissait d’une expérience révolutionnaire menée par Ronald Fisher, introduisant les tests d’hypothèses modernes.
L'identité n'est pas connue avec certitude, mais on pense souvent qu'il s'agit du Dr Muriel Bristol.
Il a introduit la conception d'expériences de Fisher et les tests d'hypothèse nulle.
C'est une hypothèse qui ne propose aucune signification statistique entre les ensembles d'observations.
Il est utilisé dans les tests d'hypothèses, les calculs de valeur p et les tests A/B en science des données.
Une valeur p mesure la force des preuves à l’appui d’une hypothèse nulle.
C'est une méthode statistique utilisée pour faire des inférences ou des prédictions sur une population.
Les tests A/B comparent 2 versions d'une page Web ou d'une autre ressource pour déterminer laquelle est la plus performante.
En randomisant l'ordre des tasses de thé, Fisher a réalisé le premier ECR.
Il a introduit des principes qui permettent aux data scientists de passer au crible le bruit des données, d'identifier des modèles et de prendre des décisions basées sur les données.
