Statistiques - Signification statistique

L'importance statistique signifie que le résultat d'une expérience ou d'un test statistique ne se produit pas de manière aléatoire et est attribuable à une certaine cause. La signification statistique d'un résultat peut être forte ou faible et elle est très importante pour les secteurs qui dépendent fortement des travaux de recherche comme l'assurance, la pharmacie, la finance, la physique, etc.

La signification statistique aide à choisir les données de l'échantillon afin que l'on puisse juger le résultat ou le résultat du test réaliste et non causé par une cause aléatoire.

Les statisticiens formulent généralement le degré de signification statistique par erreur d'échantillonnage. Une erreur d'échantillonnage de 5% est généralement acceptable. La taille de l'échantillon est également importante car elle devrait être un échantillon représentatif au lieu d'un très grand échantillon, étant donné que les grands échantillons sont sujets à des erreurs.

Niveau de signification

Un niveau auquel un événement est considéré comme statistiquement significatif est appelé niveau de signification. Les statisticiens utilisent une statistique de test appelée valeur p pour obtenir la signification statistique. Si la valeur de p d'un événement tombe en dessous d'un niveau particulier, l'événement est alors considéré comme statistiquement significatif. La valeur de p est fonction des écarts-types et des moyennes des échantillons de données. La valeur de p est la probabilité d'un événement qui certifie que le résultat des tests statistiques se produit par hasard ou en raison d'une erreur d'échantillonnage. En d'autres termes, c'est le risque d'échec d'un test statistique. À l'opposé de la valeur de p se trouve le niveau de confiance qui est 1 - la valeur de p.

Si la valeur de p d'un résultat est de 5%, cela signifie que le niveau de confiance du résultat est de 95%.