L'hypothèse alternative H1 est alors une partie seulement du contraire de H0 (un côté seulement).

Cette hypothèse alternative consiste alors à dire que et sont trop éloignées l'une de l'autre pour que cette différence soit due au hasard (on dit aussi due aux fluctuations d'échantillonnage).

Nous supposons maintenant que le côté à tester est celui où, à priori, la moyenne de l'échantillon est plus grande que celle de la population.

L'autre côté sera appelé la "zone idiote".

On lit alors dans la table de la fonction de répartition de la loi normale réduite le nombre tel que :

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Par exemple, si le risque est de 5 %, on trouvera =1,65.

On peut alors conclure :

• Si t est dans l'intervalle ]0 ; [, alors on ne peut refuser H0 (il y a conformité).
• Si t n'est pas dans l'intervalle ]0 ; [, à droite , alors, on refuse H0 au risque (il n'y a pas conformité).

Il est exclu à priori que t soit négatif (à gauche de 0).