lien entre HO et concordance

on part du principe que HO est l'hypothèse d'égalité, et qu'il n'y a donc pas de différence significative entre mes deux variables/groupes. Or, le cours sur les données appariées me dit que,
HO : pas de concordance
Mais si je pars du principe que Ho est l'hypothèse d'égalité, comment peut on partir d'un autre principe selon lequel j'ai des différences?

Merciii

Salut !
Il existe différents moyens de formuler H0 (Hypothèse nulle) et H1 (Hypothèse alternative)

Concernant H0 : deux manières de formuler
1) sur l'absence de différence (ex : le taux d'hémoglobine du groupe A = le taux d'hémoglobine du groupe B)
2) sur l'absence de lien / de dépendance entre les variables (ex : il n'y a pas de lien entre le sexe et la taille / la taille ne dépend pas du sexe)

Concernant H1 : deux grandes manières de formuler
1) sur la différence entre les paramètres : et là nous avons deux options
 a) H1 bilatérale qui cherche une différence, peu importe le sens (ex : le taux d'hémoglobine du groupe A est différent taux d'hémoglobine du groupe B)
 b) H1 unilatérale qui cherche une différence mais uniquement dans un sens (ex : le taux d'hémoglobine du groupe A est supérieur au taux d'hémoglobine du groupe B / le taux d'hémoglobine du groupe A est inférieur au taux d'hémoglobine du groupe B)
2) sur l'existence d'un lien / d'une dépendance entre les variables (ex : il y a un lien entre le sexe et la taille / la taille dépend du sexe)

Très bien ... mais dans le cas de la concordance on fait quoi de ça ?
Nous sommes dans le cas de données appariées : dans ce type de données, peu importe le test mis en application, on cherche un lien entre les variables étudiées. Dans le cas de la concordance ce lien cherche objectiver si les conclusions portées sont les mêmes ("concordent").
Ainsi dans le cas de la concordance :
- H0 = absence d'un lien entre les variables = absence de concordance
- H1 = présence d'un lien entre les variables = présence d'une concordance
Car, in fine, des des données qui concordent sont forcément des données liées entre elles !