Signification statistique

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En statistiques, un résultat est dit statistiquement significatif lorsque la valeur p est inférieur à la probabilité de rejeter l'hypothèse nulle alors qu'elle est vraie. La probabilité est généralement de 0,05 mais peut varier selon les études et le contexte.

Histoire[modifier | modifier le code]

Ronald Aylmer Fisher a introduit ce concept en 1925 dans son livre Statistical Methods for Research Workers.[1] Il a suggéré la probabilité de 0,05 comme seuil pour rejeter l'hypothèse nulle.

Limitation[modifier | modifier le code]

Des recherches récentes montrent qu'un test statistiquement significatif ne correspond à une évidence forte que pour une valeur p de 0,5 % ou même 0,1 %[2].

En 2016, la société américaine de statistique a publié une déclaration affirmant que « l'utilisation généralisée de la " signification statistique " (généralement interprétée comme " p≤0.05 ") comme une licence pour revendiquer une découverte scientifique (ou vérité implicite) entraîne une distorsion considérable du processus scientifique »[3].

Notes et références[modifier | modifier le code]

  1. (en) Ronald Aylmer Fisher, Statistical Methods for Research Workers, (ISBN 0-050-02170-2), p. 43
  2. Valen E. Johnson, « Revised standards for statistical evidence », Proceedings of the National Academy of Sciences, 2013 DOI:10.1073/pnas.1313476110
  3. Ronald L. Wasserstein et Nicole A. Lazar, « The ASA's Statement on p-Values: Context, Process, and Purpose », The American Statistician, vol. 70, no 2,‎ , p. 129–133 (ISSN 0003-1305, DOI 10.1080/00031305.2016.1154108, lire en ligne)

Voir aussi[modifier | modifier le code]