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:Résumé {#exemple-bloc-resume}
    
    Lors de l'exécution d'un test statistique, R renvoie toujours les informations suivantes :  
    
    - la **réalisation de la statistique** de test (associée à la loi) ;
    
    - la **probabilité de rejeter l'hypothèse $\mathcal{H}_0$ à tort** (notée p-value). Cette probabilité est parfois appelée "valeur-$p$" et doit être comparée au seuil de signification $\alpha$.
    
    En outre, pour la plupart des tests, il est possible de choisir la nature du test. Ainsi, on a le choix entre différentes alternatives :
    
    - `alternative = "two.sided"` pour un test bilatéral ;
    
    - `alternative = "less"` ou `alternative = "greater"` pour un test unilatéral (respectivement à gauche ou à droite).
    
    Dans le résultat, figure l'information des **degrés de liberté** (notés `df` pour _degrees of freedom_) lorsque la statistique de test fait intervenir une loi identifiée par des degrés de liberté.

:Suite des Tests {#tests, toggle=collapse, title-display=hidden}      
    
    [Introduction : exemple du Khi-deux](caps_7_1_objectifs&intro_chi-deux.html)
    
    [Tests de conformité et intervalles de confiance](caps_7_2_conformite_para.html)
    
    [Tests d'ajustement à une distribution théorique](caps_7_3_conformite_distrib.html)
    
    [Tests paramétriques d'homogénéité](caps_7_4_homogeneite_para.html)
    
    [Tests non-paramétriques d'homogénéité](caps_7_5_homogeneite_non_para.html)
    
    [Tests d'indépendance de deux variables qualitatives](caps_7_6_indep.html)
    
    [Tests de corrélation de deux variables quantitatives](caps_7_7_corr.html)
    
    [Résumé](caps_7_8_resume.html)