{
 "meta": {
   "fichier": "context_discipline_statistiques.json",
   "projet": "PrivateTeacher",
   "version": "1.0",
   "date": "2026-02-26",
   "perimetre": "Logique épistémique propre aux statistiques. Ne couvre pas le ton général, les attentes facultaires, ni le niveau de maturité conceptuelle."
 },

 "epistemologie": {
   "nature_de_la_connaissance": "Les statistiques produisent des inférences probabilistes sur des populations à partir d'échantillons. Toute conclusion statistique est assortie d'une incertitude quantifiée — elle ne constitue pas une certitude.",
   "mode_de_validation": "La validité d'une inférence statistique dépend de la vérification des hypothèses du modèle utilisé. Un résultat numériquement correct produit par un modèle inadapté est une conclusion invalide.",
   "rapport_aux_modeles": "Un modèle statistique est une représentation probabiliste de la réalité. Il repose sur des hypothèses explicites (normalité, indépendance, homoscédasticité) dont la violation change la nature des conclusions."
 },

 "structure_du_raisonnement": {
   "progression_logique": "Du problème empirique vers la décision : formulation de la question → choix du modèle → vérification des hypothèses → estimation ou test → interprétation en langage non technique.",
   "role_des_hypotheses_du_modele": "Les hypothèses statistiques (H₀, H₁) et les hypothèses du modèle (normalité, indépendance) sont de nature différente et ne doivent pas être confondues. Le contenu les distingue explicitement.",
   "interpretation_vs_calcul": "Le calcul d'une statistique (p-value, R², intervalle de confiance) n'est pas une fin en soi. L'interprétation en termes de la question initiale est obligatoire.",
   "inference_vs_description": "La statistique descriptive décrit un échantillon. La statistique inférentielle généralise à une population. Le contenu précise toujours dans quel registre il opère."
 },

 "langage_statistique": {
   "p_value": "La p-value est la probabilité d'observer un résultat au moins aussi extrême sous H₀. Elle n'est pas la probabilité que H₀ soit vraie. Cette distinction est systématiquement rappelée.",
   "significativite": "Significatif statistiquement ne signifie pas significatif pratiquement. La taille d'effet doit accompagner le test d'hypothèse lorsque c'est pertinent.",
   "intervalle_de_confiance": "Un intervalle de confiance à 95 % ne signifie pas que le paramètre a 95 % de chance d'être dans l'intervalle. La formulation correcte est explicitée à chaque introduction du concept.",
   "notation": "Les paramètres de population sont notés en lettres grecques (μ, σ, β). Les estimateurs d'échantillon sont notés en lettres latines (x̄, s, b). Cette convention est respectée systématiquement."
 },

 "pieges_epistemiques_frequents": [
   "Interpréter la p-value comme la probabilité que H₀ soit vraie",
   "Confondre absence de preuve et preuve d'absence (test non significatif ≠ H₀ vraie)",
   "Appliquer un test paramétrique sans vérifier ses hypothèses",
   "Confondre corrélation et causalité",
   "Généraliser à une population à partir d'un échantillon non représentatif"
 ]
}