Signification statistique

Qu'est-ce que la signification statistique?

La signification statistique est la probabilité qu'une relation entre deux variables ou plus 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 p représentant la probabilité qu'un hasard puisse expliquer le résultat. En général, une valeur p de 5% ou moins est considérée comme statistiquement significative.

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Statistiquement significatif

Compréhension de 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 p de 5%. Lorsque le résultat du test dépasse la valeur 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 combien de chaussures doivent être fabriquées à la taille de chaque sexe. Joe ne s'appuie pas sur des preuves anecdotiques selon lesquelles les hommes ont une taille plus grande que les femmes; il choisit d'utiliser une étude statistique montrant la corrélation entre le sexe et la taille du pied pour établir des prévisions précises.

Si la valeur p de l'étude était de 2% (<5%), le résultat serait statistiquement significatif. La valeur p indique qu'il n'y a que 2% de chance que le lien entre la taille du pied et le sexe soit le fruit du hasard. Il pourrait alors utiliser raisonnablement les données de l'étude pour préparer les plans de production de son entreprise.

D'autre part, si la valeur p était de 6% (> 5%), il ne serait pas raisonnable d'utiliser l'étude comme base pour ses plans de production. Ainsi, si l'étude avec la valeur p de 2% indique que la plupart des hommes ont des tailles de chaussures comprises entre 8 et 12 et que les femmes ont des tailles comprises entre 4 et 8, il pourrait élaborer des plans pour produire la plupart des chaussures dans ces tailles.

La signification statistique est souvent utilisée pour les essais de nouveaux médicaments, pour tester les vaccins et pour l'étude de la pathologie afin de tester l'efficacité et d'informer les investisseurs sur les succès remportés par la société dans la commercialisation de nouveaux produits.

Par exemple, Novo Nordisk, le chef de file pharmaceutique dans le traitement du diabète, a signalé une réduction statistiquement significative du diabète de type 1 après le test de sa nouvelle insuline. Le test consistait en un traitement randomisé de 26 semaines chez des patients diabétiques. Le résultat a été une réduction du diabète de type 1 et une valeur 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 variables ou plus 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.

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