Signification statistique
Les statistiques utilisent des variables pour décrire une mesure. Une telle variable est dite significative si la probabilité que son résultat soit obtenu par hasard est inférieure à une valeur donnée. Des tests d'hypothèses statistiques sont utilisés pour vérifier la signification.
Le concept de signification statistique a été créé par Ronald Fisher lorsqu'il a développé des tests d'hypothèses statistiques, qu'il a décrits comme des "tests de signification", dans sa publication de 1925, Statistical Methods for Research Workers. Fisher a suggéré une probabilité de un sur vingt (0,05) comme niveau de coupure pratique pour rejeter l'hypothèse nulle. Dans leur article de 1933, Jerzy Neyman et Egon Pearson recommandaient que le niveau de signification (par exemple 0,05), qu'ils appelaient α, soit fixé à l'avance, avant toute collecte de données.
Malgré sa suggestion initiale de 0,05 comme niveau de signification, Fisher n'avait pas l'intention de fixer cette valeur limite, et dans sa publication de 1956 intitulée Méthodes statistiques et inférence scientifique, il recommandait de fixer des niveaux de signification en fonction de circonstances spécifiques.
Questions et réponses
Q : Qu'est-ce qu'une variable statistiquement significative ?
R : Une variable est statistiquement significative si, dans une certaine hypothèse de statu quo, la probabilité d'obtenir son résultat (ou un résultat plus extrême) est inférieure à une valeur donnée.
Q : À quoi sert la signification statistique ?
R : La signification statistique est utilisée pour déterminer l'improbabilité d'un résultat expérimental lorsqu'une certaine hypothèse de statu quo est supposée vraie.
Q : À quoi servent les tests d'hypothèses statistiques ?
R : Les tests d'hypothèses statistiques sont utilisés pour vérifier la signification.
Q : Qui est à l'origine du concept de signification statistique ?
R : Ronald Fisher est à l'origine du concept de signification statistique dans sa publication de 1925, Statistical Methods for Research Workers, lorsqu'il a développé les tests d'hypothèses statistiques.
Q : Quel est le seuil suggéré par Fisher pour rejeter l'hypothèse nulle ?
R : Fisher a suggéré une probabilité de un sur vingt (0,05 ou 5 %) comme seuil pratique pour rejeter l'hypothèse nulle.
Q : Qui a recommandé de fixer le seuil de signification avant toute collecte de données ?
R : Jerzy Neyman et Egon Pearson ont recommandé que le seuil de signification (par exemple 0,05), qu'ils ont appelé α, soit fixé avant toute collecte de données.
Q : Fisher voulait-il que la valeur limite de 0,05 soit fixe ?
R : Non, Fisher n'avait pas l'intention de fixer cette valeur seuil. Dans sa publication de 1956 intitulée Statistical methods and scientific inference, il a recommandé que les niveaux de signification soient fixés en fonction de circonstances spécifiques.
