{"id":15108,"date":"2018-11-05T11:53:31","date_gmt":"2018-11-05T10:53:31","guid":{"rendered":"https:\/\/convertize.blog\/fr\/?p=15108"},"modified":"2021-08-02T17:51:36","modified_gmt":"2021-08-02T15:51:36","slug":"representativite-statistique-ab-tests","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.convertize.com\/fr\/representativite-statistique-ab-tests\/","title":{"rendered":"Repr\u00e9sentativit\u00e9 Statistique des AB tests : Bay\u00e9siennes ou\u00a0Fr\u00e9quentistes"},"content":{"rendered":"<span class=\"rt-reading-time\" style=\"display: block;\"><span class=\"rt-label rt-prefix\">Temps de lecture : <\/span> <span class=\"rt-time\">10<\/span> <span class=\"rt-label rt-postfix\">minutes<\/span><\/span><p>L\u2019<a href=\"https:\/\/www.convertize.com\/fr\/ab-testing\/\">AB testing<\/a> permet aux marketeurs d&rsquo;exploiter la puissance des donn\u00e9es afin de d\u00e9terminer quelle version d&rsquo;une page web est celle qui convertit le plus de visiteurs en acheteurs. Cependant, avant de proc\u00e9der \u00e0 la refonte compl\u00e8te d\u2019un site web, plusieurs d\u00e9cisions cruciales bas\u00e9es sur les statistiques doivent \u00eatre prises pour un calcul et une interpr\u00e9tation correcte des r\u00e9sultats : Et l\u2019une d\u2019elle est le calcul de <strong>la repr\u00e9sentativit\u00e9 statistique (Statistical Significance en anglais).<\/strong><\/p>\n<div class=\"table-content\" > \n<p><strong>Sommaire :<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"#bayesiennes-vs-frequentiste\"><strong>Approches sur la Repr\u00e9sentativit\u00e9 Statistique : Bay\u00e9siennes ou\u00a0Fr\u00e9quentistes<\/strong><\/a><\/li>\n<li><a href=\"#quelle-approche-choisir\"><strong>Comment choisir l\u2019approche qui me convient le mieux ?<\/strong><\/a><\/li>\n<li><a href=\"#approche-hybride\"><strong>En quoi consiste l\u2019Approche Hybride et comment peut-elle vous aider dans vos tests ?<\/strong><\/a><\/li>\n<li><a href=\"#statistiques-ab-testing\"><strong>AB Testing : Bases statistiques &amp; D\u00e9finitions<\/strong><\/a><\/li>\n<li><a href=\"#ab-testing-whitepaper\"><strong>En savoir plus sur\u00a0la repr\u00e9sentativit\u00e9 statistique et l&rsquo;Approche Hybride<\/strong><\/a><\/li>\n<\/ul>\n <\/div>\n<p>Afin d\u2019assurer <strong>le succ\u00e8s de vos AB tests<\/strong>, il est imp\u00e9ratif que les donn\u00e9es soient correctement collect\u00e9es et analys\u00e9es\u00a0et que les informations obtenues soient ensuite parfaitement comprises.<\/p>\n<p>Si les r\u00e9sultats sont interpr\u00e9t\u00e9s de mani\u00e8re incorrecte, vous courez le risque de mettre en \u0153uvre une variation de votre site web qui n\u2019a pas prouv\u00e9 math\u00e9matiquement qu\u2019elle pouvait augmenter les ventes ou le nombre de prospects. Vous risquez m\u00eame de diminuer les conversions.<\/p>\n<p>M\u00eame si l&rsquo;analyse des r\u00e9sultats de vos tests peut sembler une t\u00e2che objective, il existe en r\u00e9alit\u00e9 un certain nombre d&rsquo;avis sur la mani\u00e8re de collecter vos donn\u00e9es.<\/p>\n<h2>[sta_anchor id=\u00a0\u00bbbayesiennes-vs-frequentiste\u00a0\u00bb]Approches sur la Repr\u00e9sentativit\u00e9 Statistique : Bay\u00e9siennes ou\u00a0Fr\u00e9quentistes[\/sta_anchor]<\/h2>\n<h3>L&rsquo;approche Fr\u00e9quentiste<\/h3>\n<p>L\u2019approche Fr\u00e9quentiste est utilis\u00e9e lorsque seules les donn\u00e9es brutes, recueillies pendant une exp\u00e9rience, sont utilis\u00e9es pour \u00e9tablir des pr\u00e9visions.<\/p>\n<p>Supposons que vous souhaitiez savoir quelle page web, A ou B, fonctionne le mieux au cours d&rsquo;un jour en particulier, comme un Lundi par exemple. \u00c0 la fin de ce Lundi, vous prenez les donn\u00e9es de la journ\u00e9e, vous calculez la repr\u00e9sentativit\u00e9 statistique (Statistical Significance) d&rsquo;un pic de conversions pour votre page B et d\u00e9terminez que la page B a effectivement mieux fonctionn\u00e9 que la page A.<\/p>\n<h3>L&rsquo;approche Bay\u00e9sienne<\/h3>\n<p>L&rsquo;approche Bay\u00e9sienne est utilis\u00e9e lorsque des donn\u00e9es et des r\u00e9sultats ant\u00e9rieurs sont pris en compte en plus des donn\u00e9es brutes de l&rsquo;exp\u00e9rience actuelle afin de tirer des conclusions.<\/p>\n<p>Utiliser cette approche \u00e0 la m\u00eame exp\u00e9rience, mentionn\u00e9e ci-dessus, impliquerait de prendre en compte le trafic et les donn\u00e9es de conversion des dix Lundis pr\u00e9c\u00e9dents ainsi que du Lundi en cours lors de l\u2019exp\u00e9rience.<\/p>\n<h2>[sta_anchor id=\u00a0\u00bbquelle-approche-choisir\u00a0\u00bb]Comment choisir l\u2019approche qui me convient le mieux ?[\/sta_anchor]<\/h2>\n<p>Les deux approches ont leurs avantages et leurs inconv\u00e9nients. L&rsquo;approche Fr\u00e9quentiste, ou \u00abclassique\u00bb, est plus rapide et moins complexe, car elle utilise des calculs statistiques simples et un ensemble de donn\u00e9es fixes qui sont uniquement li\u00e9es \u00e0 l&rsquo;exp\u00e9rience en cours. Cependant, cet ensemble de donn\u00e9es, bien que limit\u00e9es, sous-entend qu&rsquo;il y a\u00a0plus de chances que les r\u00e9sultats soient simplement dus au hasard.<\/p>\n<p>L\u2019approche Bay\u00e9sienne est plus complexe, mais aussi potentiellement plus fiable. Elle repose sur l\u2019hypoth\u00e8se que si un certain r\u00e9sultat a d\u00e9j\u00e0 \u00e9t\u00e9 observ\u00e9, il y a de fortes chances que cela se reproduise \u00e0 l\u2019avenir.<\/p>\n<p>Pour les f\u00e9rus de philosophie, la probabilit\u00e9 Bay\u00e9sienne &#8211; invent\u00e9e au XVIIIe si\u00e8cle par le ministre presbyt\u00e9rien Thomas Bayes &#8211; aurait apparemment \u00e9t\u00e9 \u00e9labor\u00e9e pour contrer l&rsquo;argument de David Hume selon lequel un \u00e9v\u00e9nement \u00ab\u00a0miraculeux\u00a0\u00bb \u00e9tait peu susceptible d&rsquo;\u00eatre v\u00e9ritablement \u00ab\u00a0miraculeux\u00a0\u00bb en raison de l&rsquo;extr\u00eame raret\u00e9 d&rsquo;un miracle.<\/p>\n<p>Bayes a potentiellement cherch\u00e9 \u00e0 d\u00e9fier Hume en montrant que les r\u00e9sultats futurs pouvaient \u00eatre pr\u00e9dits math\u00e9matiquement par les circonstances pass\u00e9es, plut\u00f4t que par la raret\u00e9 d&rsquo;un r\u00e9sultat.<\/p>\n<p>Comme le notait <a href=\"https:\/\/www.nytimes.com\/2014\/09\/30\/science\/the-odds-continually-updated.html\">un article du New York Times de 2014<\/a>, m\u00eame Hume lui-m\u00eame aurait \u00e9t\u00e9 \u00abimpressionn\u00e9\u00bb s&rsquo;il avait vu que, en 2013, les garde-c\u00f4tes de New York ont utilis\u00e9 des statistiques Bay\u00e9siennes pour localiser et sauver un p\u00eacheur tomb\u00e9 \u00e0 l&rsquo;eau dans l&rsquo;oc\u00e9an Atlantique.<\/p>\n<h3>Alors\u2026 Quelle approche devrais-je utiliser ? L\u2019approche Fr\u00e9quentiste ou Bay\u00e9sienne ?<\/h3>\n<p>Les AB tests nous ont permis d&rsquo;analyser statistiquement plus de points de donn\u00e9es sur une p\u00e9riode plus courte &#8211; ce qu\u2019on appelle l&rsquo;approche Fr\u00e9quentiste.<\/p>\n<p>Mais cela nous emp\u00eache potentiellement d\u2019obtenir les r\u00e9sultats les plus pr\u00e9cis possibles. Si nous analysons les r\u00e9sultats d\u2019un coup d\u2019oeil trop rapide et constatons que la repr\u00e9sentativit\u00e9 statistique a \u00e9t\u00e9 atteinte, nous risquons d&rsquo;arr\u00eater l\u2019exp\u00e9rience avant qu\u2019elle ne soit r\u00e9ellement termin\u00e9e, \u00e0 cause d\u2019une erreur.<\/p>\n<p>Cependant, l\u2019<a href=\"https:\/\/www.convertize.com\/fr\/ab-testing\/\">AB Testing<\/a> nous permet \u00e9galement d\u2019introduire et d\u2019appliquer avec pr\u00e9cision des algorithmes statistiques plus complexes prenant en compte les r\u00e9sultats pass\u00e9s &#8211; ce qu\u2019on appelle l\u2019Approche Bay\u00e9sienne. Cependant, prendre en compte les r\u00e9sultats pass\u00e9s est plus compliqu\u00e9 et prend plus de temps. Il se peut qu\u2019on ignore de nouvelles donn\u00e9es au profit d\u2019informations obsol\u00e8tes.<\/p>\n<blockquote><p><em>La meilleure approche en mati\u00e8re de Statistical Significance pour vos AB tests consiste donc \u00e0 utiliser le meilleur des deux approches dans ce que nous appelons chez Convertize l\u2019<strong><a href=\"https:\/\/www.convertize.com\/fr\/solution-ab-testing\/confiance-statistique\/\">Approche Hybride<\/a><\/strong>.<\/em><\/p><\/blockquote>\n<h2>[sta_anchor id=\u00a0\u00bbapproche-hybride\u00a0\u00bb]En quoi consiste l\u2019Approche Hybride et comment peut-elle vous aider dans vos tests ?[\/sta_anchor]<\/h2>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignleft wp-image-15113 size-full\" src=\" https:\/\/www.convertize.com\/fr\/wp-content\/uploads\/2018\/11\/Representativite-statistique-convertize_amazon_ebook.jpg\" alt=\"Representativite Statistique - Livre Blanc\" width=\"299\" height=\"500\" \/><\/p>\n<p>Habituellement, le niveau de repr\u00e9sentativit\u00e9 statistique en AB Testing est calcul\u00e9 en utilisant une taille d&rsquo;\u00e9chantillon fixe, attribu\u00e9e \u00e0 l&rsquo;approche Fr\u00e9quentiste, car en r\u00e9duisant la taille de l&rsquo;\u00e9chantillon vous obtenez des r\u00e9sultats plus rapidement.<\/p>\n<p>Ce d\u00e9sir de r\u00e9sultats rapides peut amener les marketeurs \u00e0 calculer et \u00e0 v\u00e9rifier la repr\u00e9sentativit\u00e9 \u00e0 la fin de chaque jour d&rsquo;une exp\u00e9rience est en cours. De nombreux statisticiens pr\u00e9conisent une r\u00e8gle du \u00abpas de coup d\u2019oeil\u00bb! En effet la plupart des marketeurs pourraient \u00eatre tent\u00e9s de mettre fin \u00e0 une exp\u00e9rience d\u00e8s lors que la repr\u00e9sentativit\u00e9 statistique est obtenue, avant m\u00eame que la taille requise de l&rsquo;\u00e9chantillon n\u2019ait \u00e9t\u00e9 atteinte.<\/p>\n<p>Cette r\u00e8gle du \u00abpas de coup d\u2019oeil\u00bb est due \u00e0 un ph\u00e9nom\u00e8ne statistique appel\u00e9 \u00abr\u00e9gression vers la moyenne\u00bb.<\/p>\n<p>Cela signifie que si vous mesurez un pic de donn\u00e9es, la mesure suivante sera plus proche de la moyenne. Une r\u00e9gression vers la moyenne peut se produire dans vos mesures en raison d&rsquo;une erreur d&rsquo;\u00e9chantillonnage, telle qu&rsquo;un \u00e9chantillon trop petit et par cons\u00e9quent non repr\u00e9sentatif de la population choisie.<\/p>\n<p>Si vous jetez un coup d&rsquo;\u0153il aux r\u00e9sultats de vos AB tests avant que la taille requise de l&rsquo;\u00e9chantillon n\u2019ait \u00e9t\u00e9 atteinte et que les r\u00e9sultats ne sont pas repr\u00e9sentatifs de la population r\u00e9elle en raison d&rsquo;une r\u00e9gression vers la moyenne, vous aboutirez \u00e0 des conclusions incorrectes.<\/p>\n<p>\u00c9tant donn\u00e9 que les taux de conversion, <a href=\" https:\/\/www.convertize.com\/fr\/taille-echantillon-ab-test\/\">la taille des \u00e9chantillons d&rsquo;un test AB<\/a> et, par cons\u00e9quent, tous les param\u00e8tres d\u2019un AB test \u00e9voluent continuellement au cours d\u2019une exp\u00e9rience, nous avons d\u00e9cid\u00e9 de calculer le niveau de repr\u00e9sentativit\u00e9 \u00e0 partir d&rsquo;un certain nombre de jours d\u00e9finis apr\u00e8s le d\u00e9but d&rsquo;un AB test, puis ensuite tous les jours jusqu&rsquo;\u00e0 la fin du test, afin de donner \u00e0 nos clients des r\u00e9sultats robustes et fiables.<\/p>\n<p>Notre algorithme calcule le niveau de repr\u00e9sentativit\u00e9 statistique seulement apr\u00e8s un certain nombre de jours et non d\u00e8s le d\u00e9but d&rsquo;une exp\u00e9rience, en raison de la volatilit\u00e9 des donn\u00e9es collect\u00e9es au d\u00e9but des tests, et ce \u00e0 cause du probl\u00e8me de la r\u00e9gression vers la moyenne et d\u2019autres erreurs. Apr\u00e8s ces premiers jours d\u2019attente, nous calculons et fournissons le niveau de repr\u00e9sentativit\u00e9 \u00e0 la fin de chaque journ\u00e9e du test.<\/p>\n<h3>OK, j\u2019ai compris &#8211; Comment utiliser l\u2019Approche Hybride pour calculer la Statistical Significance ?<\/h3>\n<p>Afin d\u2019utiliser l\u2019<a href=\"https:\/\/www.convertize.com\/fr\/solution-ab-testing\/confiance-statistique\/\">Approche Hybride<\/a> avec succ\u00e8s, il est important de bien comprendre les outils statistiques utilis\u00e9s pour calculer les r\u00e9sultats de vos AB tests.<\/p>\n<p>Dans la section suivante \u00abAB Testing : Bases statistiques &amp; D\u00e9finitions\u00bb nous allons d\u00e9tailler les bases de la repr\u00e9sentativit\u00e9 statistique et nous aborderons les calculs plus complexes sur comment calculer la repr\u00e9sentativit\u00e9 statistique de vos AB tests en utilisant l\u2019Approche Hybride.<\/p>\n<p>Si vous \u00eates un professionnel chevronn\u00e9 dans ce domaine, passez \u00e0 la section suivante !<br \/>\nSi vous pensez avoir besoin d&rsquo;un petit rappel, je vous conseille de lire cette section\u2026<\/p>\n<h2>[sta_anchor id=\u00a0\u00bbstatistiques-ab-testing\u00a0\u00bb]AB Testing : Bases statistiques &amp; D\u00e9finitions[\/sta_anchor]<\/h2>\n<h3>Qu\u2019est ce que la repr\u00e9sentativit\u00e9 statistique (ou Statistical Significance) ?<\/h3>\n<p>En AB Testing, le calcul le plus important afin d\u2019interpr\u00e9ter les r\u00e9sultats de vos tests est la repr\u00e9sentativit\u00e9 statistique, c\u2019est-\u00e0-dire la probabilit\u00e9 que la diff\u00e9rence entre <a href=\" https:\/\/www.convertize.com\/fr\/taux-de-conversion\/\">les taux de conversion<\/a> de deux variations d\u2019une page web r\u00e9sulte de r\u00e9els changements dans le comportement des consommateurs. C\u2019est un moyen statistiquement solide de prouver que vos r\u00e9sultats sont fiables avant m\u00eame de tirer des conclusions.<\/p>\n<p>Les marketeurs et les testeurs web attendent un certain niveau de repr\u00e9sentativit\u00e9 avant de d\u00e9finir la variation gagnante. C\u2019est le moyen le plus simple de vous assurer que vous \u00eates certain d&rsquo;avoir des r\u00e9sultats significatifs lorsque vous analysez les donn\u00e9es de vos AB tests.<\/p>\n<p>Le niveau de repr\u00e9sentativit\u00e9 statistique le plus g\u00e9n\u00e9ralement utilis\u00e9 est \u00e9tabli \u00e0 95%. Cela signifie que 19 fois sur 20, la variation que nous avons choisie comme gagnante est LA vraie gagnante. La probabilit\u00e9 que les r\u00e9sultats ne soient pas fiables et donc simplement dus au hasard, est de 1\/20.<\/p>\n<p>Si votre AB test r\u00e9v\u00e8le que vos r\u00e9sultats sont statistiquement significatifs avec un taux de p &lt;0,05, la probabilit\u00e9 que cela soit de la chance est inf\u00e9rieure \u00e0 95% &#8211; ce qui veut dire que 19 fois sur 20 lorsqu&rsquo;un visiteur a finalis\u00e9 une vente, c&rsquo;est sur la version \u201cB\u201d de votre site plut\u00f4t que sur la version \u201cA\u201d.<\/p>\n<p>De m\u00eame, cela signifie que dans 95% des cas, nos r\u00e9sultats ne sont pas dus au hasard.<\/p>\n<h3>Qu\u2019est ce que la \u201ctaille de l&rsquo;\u00e9chantillon\u00a0\u00bb ?<\/h3>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-15114 size-full\" src=\" https:\/\/www.convertize.com\/fr\/wp-content\/uploads\/2018\/11\/representativite-statistique-ab-testing-echantillon.png\" alt=\"Representativite Statistique - ab testing echantillon\" width=\"800\" height=\"497\" \/><\/p>\n<p>En statistiques, la taille d\u2019\u00e9chantillon est un terme important qui fait r\u00e9f\u00e9rence au nombre de visiteurs \u00ab\u00a0utilis\u00e9s\u00a0\u00bb pour collecter des donn\u00e9es dans une exp\u00e9rience. Dans le cas d\u2019un AB test, il s\u2019agit du nombre de personnes ayant visit\u00e9 les deux variantes d\u2019une page web.<\/p>\n<p>En g\u00e9n\u00e9ral, plus la taille de l&rsquo;\u00e9chantillon est grande, plus le test sera pr\u00e9cis.<\/p>\n<p>Le vrai danger avec un volume de visiteurs test\u00e9es trop petits est qu\u2019une \u00abanomalie\u00bb, ou plut\u00f4t une donn\u00e9e dont la valeur diff\u00e8re grandement du reste des r\u00e9sultats aura un impact important sur les r\u00e9sultats interpr\u00e9t\u00e9s, et donc sur les pr\u00e9visions. Il y a donc un risque concernant <a href=\" https:\/\/www.convertize.com\/fr\/ab-tests-fiables\/\">la fiabilit\u00e9 de vos AB tests<\/a>.<\/p>\n<h3>Qu&rsquo;est-ce que \u00ab\u00a0la moyenne\u00a0\u00bb ?<\/h3>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-15115 size-full\" src=\" https:\/\/www.convertize.com\/fr\/wp-content\/uploads\/2018\/11\/representativite-statistique-moyenne.png\" alt=\"Representativite Statistique - Moyenne\" width=\"512\" height=\"199\" \/><\/p>\n<p>La moyenne signifie tout simplement \u00abla moyenne\u00bb. En AB Testing, nous mesurons le taux de conversion moyen pour chaque variation.<\/p>\n<h3>Qu\u2019est ce que la Variance et l&rsquo;\u00c9cart type ?<\/h3>\n<p>Variance &#8211; la diff\u00e9rence entre nos r\u00e9sultats et nos attentes<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-15118 size-full\" src=\" https:\/\/www.convertize.com\/fr\/wp-content\/uploads\/2018\/11\/representativite-statistique-variance.png\" alt=\"Representativite Statistique - Variance\" width=\"891\" height=\"491\" \/><\/p>\n<p>La variance mesure l&rsquo;\u00e9cart moyen entre les nombres d&rsquo;un ensemble de donn\u00e9es. Il mesure l\u2019\u00e9cart entre chaque nombre et la moyenne. Habituellement, nous visons \u00e0 minimiser la variance. Plus la variance est petite, plus la moyenne refl\u00e8tera correctement le taux de conversion typique d&rsquo;une variation.<\/p>\n<p>L&rsquo;\u00e9cart-type exprime la fa\u00e7on dont les donn\u00e9es sont regroup\u00e9es autour de la moyenne. Plus l&rsquo;\u00e9cart type est faible, plus l\u2019ensemble de nos donn\u00e9es est proche de la moyenne.<\/p>\n<h3>Qu&rsquo;en est-il de l&rsquo;hypoth\u00e8se ?<\/h3>\n<p>Avant de pouvoir prouver qu&rsquo;une hypoth\u00e8se, ou en d\u2019autres termes, une supposition \u00e9clair\u00e9e est vraie ou fausse, nous avons besoin de toutes les donn\u00e9es afin d\u2019\u00e9tablir cette conclusion. Nous devrions donc examiner de pr\u00e8s la &lsquo;population&rsquo; de l\u2019ensemble de nos donn\u00e9es. En AB Testing, notre hypoth\u00e8se est que la page B que nous optimisons en utilisant des <a href=\" https:\/\/www.convertize.com\/fr\/notifications-nudge-marketing\/\">notifications de nudge marketing<\/a><strong>,<\/strong> en <a href=\" https:\/\/www.convertize.com\/fr\/boutons-call-to-action\/\">modifiant les appels \u00e0 actions<\/a>, en ajoutant des avis clients, etc. fonctionnera mieux que la page actuelle, qu&rsquo;est la page A.<\/p>\n<p>Ok, vous avez tout compris ? Parfait. Il est maintenant temps de commencer \u00e0 tester.<\/p>\n<h3>Testez votre hypoth\u00e8se<\/h3>\n<p>En statistique, nous utilisons \u00abl\u2019hypoth\u00e8se de test\u00bb pour tirer des \u00e9chantillons al\u00e9atoires de la population. Cela nous permet de d\u00e9cider si notre hypoth\u00e8se est vraie ou fausse, et nous permet d\u2019\u00e9viter de conclure que des r\u00e9sultats soient d\u00fbs \u00e0 la chance.<\/p>\n<p>Pour ce faire, nous devons d\u2019abord comparer notre hypoth\u00e8se \u00e9clair\u00e9e &#8211; H1, \u00abl&rsquo;hypoth\u00e8se alternative\u00bb &#8211; \u00e0 H0, \u00abl&rsquo;hypoth\u00e8se nulle\u00bb.<\/p>\n<p>Une hypoth\u00e8se nulle indique qu&rsquo;il n&rsquo;y a pas de changement dans les donn\u00e9es entre les deux populations d\u2019une m\u00eame exp\u00e9rience &#8211; par ex : Les pages web A et B dans un AB test ont montr\u00e9 exactement les m\u00eames taux de conversion.<\/p>\n<p>H1 est un r\u00e9sultat alternatif \u00e0 H0, qui ne repr\u00e9sente aucun changement dans les populations malgr\u00e9 les conditions exp\u00e9rimentales.<\/p>\n<p style=\"padding-left: 30px;\">H0 = l&rsquo;hypoth\u00e8se nulle<br \/>\nH1 = l&rsquo;hypoth\u00e8se alternative<\/p>\n<p>Ce que nous voulons tester, c&rsquo;est de savoir si H1 est vraie.<\/p>\n<p>Dans ce cas, 2 r\u00e9sultats sont possibles :<\/p>\n<p>1.Nous rejetons H0 et acceptons donc H1 car nous disposons de suffisamment de preuves \u00e0 l&rsquo;appui.<br \/>\n2.Nous ne pouvons pas rejeter H0 car nous n\u2019avons pas suffisamment de preuves.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-15119 size-full\" src=\" https:\/\/www.convertize.com\/fr\/wp-content\/uploads\/2018\/11\/representativite-statistique-hypothese-nulle.png\" alt=\"Representativite Statistique - Hypothese nulle\" width=\"687\" height=\"242\" \/><\/p>\n<p>Le rejet de H0 m\u00eame lorsque H0 est vrai est appel\u00e9 une erreur de Type I.<\/p>\n<p>Commettre cette erreur signifie qu&rsquo;en interpr\u00e9tant les r\u00e9sultats, nous avons conclu qu&rsquo;il y a eu un changement dans les taux de conversion entre les pages web A et B pendant les tests, m\u00eame si les donn\u00e9es r\u00e9v\u00e8lent qu&rsquo;il n&rsquo;y a pas eu de changement.<\/p>\n<blockquote><p>La probabilit\u00e9 de NE PAS commettre cette erreur est appel\u00e9e le \u00abniveau de repr\u00e9sentativit\u00e9 statistique\u00bb, dans la langue des sp\u00e9cialistes du marketing.<\/p><\/blockquote>\n<p>En statistique, nous d\u00e9finissons H0 afin de le relier \u00e0 ce type d&rsquo;erreur. L&rsquo;erreur de Type I est g\u00e9n\u00e9ralement l&rsquo;erreur que nous souhaitons le plus \u00e9viter car il est plus important de ne pas commettre d&rsquo;erreur de Type I que de commettre une erreur de Type II.<\/p>\n<p>En effet, commettre une erreur de Type I signifierait observer un changement d&rsquo;une variation par rapport \u00e0 une autre alors qu\u2019il n\u2019y a en fait aucun changement du taux de conversion entre les deux variations. Par cons\u00e9quent, un marketeur risque de mettre en oeuvre accidentellement des modifications per\u00e7ues comme augmentant les ventes alors qu\u2019il n\u2019existe aucune preuve du b\u00e9n\u00e9fice.<\/p>\n<p>L&rsquo;acceptation de H0 lorsque H0 est faux est une erreur de Type II. La probabilit\u00e9 de NE PAS commettre cette erreur s&rsquo;appelle le \u00abpuissance\u00bb.<\/p>\n<p>Relation entre les taux d&rsquo;erreur des Types 1 et 2 :<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-15117 size-large\" src=\" https:\/\/www.convertize.com\/fr\/wp-content\/uploads\/2018\/11\/representativite-statistique-reduire-les-erreurs-584x1024.png\" alt=\"Representativite Statistique - erreurs\" width=\"584\" height=\"1024\" \/><\/p>\n<p>Il est important de noter que ces deux erreurs sont antagonistes : nous ne pouvons pas essayer de r\u00e9duire les erreurs de Type I et de Type II en m\u00eame temps.<\/p>\n<p>Comme vous pouvez le constater sur les deux courbes en cloche, essayer de r\u00e9duire l&rsquo;une des zones d&rsquo;erreur en d\u00e9pla\u00e7ant \u201cN&rsquo;importe quelle moyenne\u201d entra\u00eenera directement une augmentation de l&rsquo;autre type d&rsquo;erreur.<\/p>\n<p>Cependant, nous pouvons simultan\u00e9ment r\u00e9duire la probabilit\u00e9 de commettre l&rsquo;une ou l&rsquo;autre de ces deux erreurs en augmentant la taille de notre \u00e9chantillon &#8211; dans ce cas, le nombre de visiteurs des pages web A et B.<\/p>\n<h2>[sta_anchor id=\u00a0\u00bbab-testing-whitepaper\u00a0\u00bb]<strong>En savoir plus sur<\/strong>\u00a0la repr\u00e9sentativit\u00e9 statistique et l&rsquo;Approche Hybride[\/sta_anchor]<\/h2>\n<p>Pour lire l&rsquo;article complet sur l&rsquo;Approche Hybride et sur la mani\u00e8re dont elle r\u00e9sout le probl\u00e8me de la repr\u00e9sentativit\u00e9 statistique en AB Testing, je vous invite \u00e0 t\u00e9l\u00e9charger notre <a href=\"https:\/\/www.convertize.com\/ab-testing-significance\/\">Livre Blanc gratuit<\/a> en anglais.<\/p>\n<p>PS : Cet article a \u00e9t\u00e9 r\u00e9dig\u00e9 avec la collaboration de <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/yanis-tazi-5503b2140\/\">Yanis Tazi<\/a>.<\/p>\n<p>Si vous n&rsquo;avez pas encore de <a href=\"https:\/\/www.convertize.com\/fr\/solution-ab-testing\/\">logiciel de A\/B testing<\/a> et vous ne savez pas comment choisir, vous pouvez consulter les 10 \u00e9tapes pour choisir <a href=\" https:\/\/www.convertize.com\/fr\/meilleur-outil-ab-testing\/\">le meilleur outil d&rsquo;AB testing<\/a>. Notre comparatif de <a href=\" https:\/\/www.convertize.com\/fr\/outils-ab-testing\/\">26 logiciels d&rsquo;AB testing<\/a>\u00a0pourra vous aider dans votre recherche.<\/p>\n<div class=\"social-btn\"><a class=\"col-1 sbtn s-twitter\" onclick=\"popupwindow('https:\/\/twitter.com\/intent\/tweet?text=Repr\u00e9sentativit\u00e9%20Statistique%20des%20AB%20tests%20:%20Bay\u00e9siennes%20ou\u00a0Fr\u00e9quentistes&amp;url=https%3A%2F%2Fwww.convertize.com%2Ffr%2Frepresentativite-statistique-ab-tests%2F&amp;via=convertize','Twitter Follow','600','600')\" href=\"javascript:void(0);\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow\"><span>Share on Twitter<\/span><\/a><a class=\"col-1 sbtn s-facebook\" onclick=\"popupwindow('https:\/\/www.facebook.com\/sharer\/sharer.php?u=https%3A%2F%2Fwww.convertize.com%2Ffr%2Frepresentativite-statistique-ab-tests%2F','Facebook Follow','600','600')\" href=\"javascript:void(0);\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow\"><span>Share on Facebook<\/span><\/a><a class=\"col-1 sbtn s-linkedin\" onclick=\"popupwindow('https:\/\/www.linkedin.com\/shareArticle?mini=true&url=https%3A%2F%2Fwww.convertize.com%2Ffr%2Frepresentativite-statistique-ab-tests%2F&amp;title=Repr\u00e9sentativit\u00e9%20Statistique%20des%20AB%20tests%20:%20Bay\u00e9siennes%20ou\u00a0Fr\u00e9quentistes&amp;description=D\u00e9couvrez%20l'approche%20Hybride,%20combinaison%20des%20statistiques%20Bay\u00e9siennes%20et%20Fr\u00e9quentistes%20pour%20le%20calcul%20de%20la%20Statistical%20Significance%20de%20vos%20AB%20tests.','Linkedin Follow','600','600')\" href=\"javascript:void(0);\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow\"><span>Share on Linkedin<\/span><\/a><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p><span class=\"rt-reading-time\" style=\"display: block;\"><span class=\"rt-label rt-prefix\">Temps de lecture : <\/span> <span class=\"rt-time\">10<\/span> <span class=\"rt-label rt-postfix\">minutes<\/span><\/span> L\u2019AB testing permet aux marketeurs d&rsquo;exploiter la puissance des donn\u00e9es afin de d\u00e9terminer quelle version d&rsquo;une page web est celle qui convertit le plus de visiteurs en acheteurs. Cependant, avant de proc\u00e9der \u00e0 la refonte compl\u00e8te d\u2019un site web, plusieurs d\u00e9cisions cruciales bas\u00e9es sur les statistiques doivent \u00eatre prises pour un calcul et une interpr\u00e9tation [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":14,"featured_media":16336,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_genesis_hide_title":false,"_genesis_hide_breadcrumbs":false,"_genesis_hide_singular_image":false,"_genesis_hide_footer_widgets":false,"_genesis_custom_body_class":"","_genesis_custom_post_class":"","_genesis_layout":"","footnotes":""},"categories":[373],"tags":[414,413],"class_list":{"0":"post-15108","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-conseils-ab-testing","8":"tag-ab-testing-tools","9":"tag-statistiques-ab-testing","10":"entry"},"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v23.7 - 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