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@@ -92,11 +92,15 @@ Les tests statistiques servent à vérifier si les données obtenues sont comp
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 | $H_0$         | $1 − \alpha$ | $\alpha$ |
 | $H_1$        	| $\beta$      | $1 - \beta$ (appelé puissance du test) |
-Interprétation : Au risque $\alpha$ est accepté $H_1$ alors que c'est faux. Cela correspond au rejet à tort de l'hypothèse nulle.
+
+Interprétation : Au risque $\alpha$ est accepté $H_1$ alors que c'est faux cad que $H_0$ est vraie ou encore au rejet à tort de l'hypothèse nulle.
 
 !!! note
     Le risque $\alpha$ est généralement fixé à 5%.
 
+!!! note
+   Danse cas de tests multiples, il faut corriger p-valeurs pour limiter le risque $\alpha$.
+
 Règle de décision :
 
 * L'appartenance à intervalle de confiance.
@@ -276,4 +280,4 @@ Le résultat fournira le facteur de Bayes BF10BF_{10}BF10​ pour le test, que v
 
 ### Résumé
 
-Le facteur de Bayes est une approche bayésienne qui permet de comparer des hypothèses avec une quantification directe des preuves. Plus intuitif dans certaines situations que les p-valeurs, il est utile pour évaluer et interpréter la force de l’évidence fournie par les données pour ou contre une hypothèse.
+Le facteur de Bayes est une approche bayésienne qui permet de comparer des hypothèses avec une quantification directe des preuves. Plus intuitif dans certaines situations que les p-valeurs, il est utile pour évaluer et interpréter la force de l’évidence fournie par les données pour ou contre une hypothèse.