Qu'est-ce que la signification statistique?
La signification statistique est la probabilité qu'une relation entre deux ou plusieurs variables soit causée par autre chose que le hasard. Le test d'hypothèse statistique est utilisé pour déterminer si le résultat d'un ensemble de données est statistiquement significatif. Ce test fournit une valeur de p, représentant la probabilité qu'une chance aléatoire puisse expliquer le résultat. En général, une valeur de p de 5% ou moins est considérée comme statistiquement significative.
Statistiquement significatif
Comprendre l'importance statistique
La signification statistique est utilisée pour accepter ou rejeter l'hypothèse nulle, qui suppose qu'il n'y a pas de relation entre les variables mesurées. Un ensemble de données est statistiquement significatif lorsqu'il est suffisamment grand pour représenter avec précision le phénomène ou l'échantillon de population étudié. Un ensemble de données est généralement considéré comme statistiquement significatif si la probabilité que le phénomène soit aléatoire est inférieure à 1/20, ce qui donne une valeur de p de 5%. Lorsque le résultat du test dépasse la valeur de p, l'hypothèse nulle est acceptée. Lorsque le résultat du test est inférieur à la valeur p, l'hypothèse nulle est rejetée.
Exemple de signification statistique
Supposons que Joe Sample travaille pour une entreprise qui fabrique des chaussures de course. Pour une production optimale, il considère le nombre de chaussures à réaliser dans la taille de chaque sexe. Joe ne s'appuie pas sur des preuves anecdotiques selon lesquelles les mâles ont des tailles plus grandes par rapport aux femelles; il choisit d'utiliser une étude statistique qui montre la corrélation entre le sexe et la taille du pied pour faire des prévisions précises.
Si la valeur p de l'étude était de 2% (<5%), elle aurait un résultat statistiquement significatif. La valeur de p indique qu'il y a seulement 2% de chances que le lien entre la taille du pied et le sexe soit le résultat du hasard. Il pourrait alors raisonnablement utiliser les données de l'étude pour préparer les plans de production de son entreprise.
En revanche, si la valeur p était de 6% (> 5%), il ne serait pas raisonnable d'utiliser l'étude comme base de ses plans de production. Donc, si l'étude avec une valeur de p de 2% indiquait que la plupart des hommes ont des pointures entre 8 et 12 et que les femmes ont des pointures entre 4 et 8, il pourrait développer des plans pour produire la plupart des chaussures dans ces pointures.
La signification statistique est souvent utilisée pour les nouveaux essais de médicaments pharmaceutiques, pour tester les vaccins, et dans l'étude de la pathologie pour les tests d'efficacité et pour informer les investisseurs sur le succès de l'entreprise à commercialiser de nouveaux produits.
Par exemple, Novo Nordisk, le leader pharmaceutique des médicaments contre le diabète, a indiqué qu'il y avait une réduction statistiquement significative du diabète de type 1 lors du test de sa nouvelle insuline. Le test consistait en 26 semaines de traitement randomisé chez les patients diabétiques. Le résultat a été une réduction du diabète de type 1 et une valeur de p inférieure à 5%, ce qui signifie que la réduction du diabète n'était pas due au hasard.
Points clés à retenir
- La signification statistique est la probabilité qu'une relation entre deux ou plusieurs variables soit causée par autre chose que le hasard.La signification statistique est utilisée pour accepter ou rejeter l'hypothèse nulle, qui suppose qu'il n'y a pas de relation entre les variables mesurées.Le test d'hypothèse statistique est utilisé pour déterminer si le résultat d'un ensemble de données est statistiquement significatif.
