LE PETIT «p»: C'EST QUOI ? Soit p>0,05: la différence n'est pas significative, on ne peut pas conclure à une différence. Soit p≤0,05: la différence est significative, le risque pris est précisé, sa valeur est appelée degré de signification.
S'il génère une valeur p inférieure ou égale au niveau de signification, le résultat est considéré comme statistiquement significatif (et permet de rejeter l'hypothèse nulle). Cela est généralement écrit sous la forme suivante : p≤0,05.
Plus la valeur de p est petite, plus la probabilité de faire une erreur en rejetant l'hypothèse nulle est faible. Une valeur limite de 0,05 est souvent utilisée. Autrement dit, vous pouvez rejeter l'hypothèse nulle si la valeur de p est inférieure à 0,05.
Un test est dit statistiquement significatif lorsque le risque quantifié de se tromper, nommé p-valeur, est inférieur à un niveau de signification alpha. Pour être plus précis, la valeur-p est la probabilité d'obtenir une donnée aussi extrême sous l'hypothèse nulle.
Si la statistique-t est supérieure à la valeur critique, alors la différence est significative. Si la statistique-t est inférieure, il n'est pas possible de différencier les deux nombres d'un point de vue statistique.
LE PETIT «p»: C'EST QUOI ? Soit p>0,05: la différence n'est pas significative, on ne peut pas conclure à une différence. Soit p≤0,05: la différence est significative, le risque pris est précisé, sa valeur est appelée degré de signification.
Vérifiez si l'écart entre deux pourcentages est significatif, c'est-à-dire qu'il n'est pas dû à l'aléa engendré par la méthodologie du sondage (on n'intérroge qu'une partie de la population) et donc que ce résultat peut être généralisé à la population dont est issu l'échantillon.
Pour faire simple, une variable est significative avec un intervalle de confiance de 95% si son t-stat est supérieur à 1,96 en valeur absolue, ou bien si sa P-value est inférieure à 0,05.
La significativité statistique, ou seuil de signification, désigne le seuil à partir duquel les résultats d'un test sont jugés fiables. Autrement dit, ce seuil détermine la confiance dans la corrélation entre un test effectué et les résultats obtenus.
Comment calculer le seuil de signification en audit ? Le seuil de signification peut représenter un chiffre entre 1 et 5% des capitaux propres, 5 à 10% du résultat net ou du résultat courant ou encore de 1 à 3% du chiffre d'affaires. Tout montant inférieur au seuil de signification sera écarté des travaux de révision.
En résumé, si la puissance statistique est assez importante (supérieure à 0.95 par exemple), on peut accepter H0 avec un risque proportionnel à (1 – puissance) d'avoir tort. Ce risque est appelé le risque Bêta.
Une différence statistiquement significative indique simplement qu'une preuve statistique montre qu'il existe une différence; cela ne signifie pas nécessairement que la différence est grande, importante ou revêt une signification pratique.
Un résultat de test est appelé statistiquement significatif s'il est considéré comme n'ayant quasiment aucune probabilité de s'être produit seulement à cause d'une erreur d'échantillonnage, selon un seuil de probabilité : Le niveau de signification.
En statistiques, le résultat d'études qui portent sur des échantillons de population est dit statistiquement significatif lorsqu'il semble exprimer de façon fiable un fait auquel on s'intéresse, par exemple la différence entre 2 groupes ou une corrélation entre 2 données.
Lorsque le chercheur obtient un résultat non significatif, est-ce dû au fait que cet échantillon pourrait provenir d'une population où l'hypothèse nulle est vraie ou est-ce dû à un manque de puissance statistique ? Encore ici, la question n'a de sens qu'en l'absence de résultats statistiquement significatifs.
Contrairement à une variable continue, une variable discrète ne peut prendre qu'un nombre fini de valeurs réelles possibles à l'intérieur d'un intervalle donné.
Plus le coefficient est proche de 1, plus la relation linéaire positive entre les variables est forte. Plus le coefficient est proche de −1 , plus la relation linéaire négative entre les variables est forte. Plus le coefficient est proche de 0, plus la relation linéaire entre les variables est faible.
Procédure : dans « Utilitaire d'analyse », cliquez « test de la différence significative minimale ». Attention : il faut d'abord calculer les 2 variances (voir « statistiques descriptives », par exemple)… Puis, rentrez les données, et faites OK.
La décision de rejeter H0 signifie que H1 est réalisée ou H1 est vraie. Remarque : Il existe une dissymétrie importante dans les conclusions des tests. En effet, la décision d'accepter H0 n'est pas équivalente à « H0 est vraie et H1 est fausse ».
La statistique de test sert à calculer la valeur de p. Une statistique de test mesure le degré de correspondance entre un échantillon de données et l'hypothèse nulle. Sa valeur observée change aléatoirement d'un échantillon aléatoire à l'autre.
On peut calculer la p-value correspondant à la valeur absolue de la statistique du t-test (|t|) pour les degrés de liberté (df) : df=n−1. Si la p-value est inférieure ou égale à 0,05, on peut conclure que la différence entre les deux échantillons appariés est significativement différente.
1. Qui exprime quelque chose nettement, sans ambiguïté : Choisir quelques exemples significatifs pour appuyer une explication. 2. Qui est lourd de sens, à quoi on attribue facilement telle interprétation, qui renseigne sur quelque aspect : Les résultats du sondage sont significatifs.
Le coefficient de corrélation linéaire, ou de Bravais-Pearson, permet de mesurer à la fois la force et le sens d'une association. Variant de -1 à +1, il vaut 0 lorsqu'il n'existe pas d'association. Plus ce coefficient est proche de -1 ou +1, plus l'association entre les deux variables est forte, jusqu'à être parfaite.
On appelle risque alpha le risque de conclure à l'existence d'une différence qui n'existe pas en réalité: en thérapeutique, cela revient à considérer efficace un traitement qui ne l'est pas.
ANOVA permet de déterminer si la différence entre les valeurs moyennes est statistiquement significative. ANOVA révèle aussi indirectement si une variable indépendante influence la variable dépendante.