3.4. Utilité de l'intervalle de confiance lors des conclusions d'un test

Nous avons vu que l'acceptation de l'hypothèse H0 à partir d'un test, ne permettait pas en fait de conclure, le risque β étant infini en cas d'égalité des deux paramètres statistiques. C'est pourquoi l'objectif des tests est surtout de mettre en évidence une différence significative. Dans certaine situations, et notamment dans la maîtrise des processus, c'est plutôt l'hypothèse H0 qui nous intéresse car on cherche ici à montrer qu'un processus est capable de répondre aux spécifications (normes) désirées.

L'intervalle de confiance devient alors un moyen d'accepter H0 dans des conditions satisfaisantes, c'est à dire si l'étude statistique a été bien menée (nombre d'observations suffisantes et précision acceptable). Pour montrer qu'il n'existe pas de différences significatives, on fixera une dimension limite que l'intervalle de confiance ne devra pas dépasser pour que l'on accepte H0. Si la taille de l'intervalle de confiance calculé est supérieure à la valeur que l'on s'est fixé au préalable, on refusera H0, sans pour autant accepter H1. L'expérience est en général à refaire en essayant de diminuer la variance ou en acceptant des limites personnelles plus larges.