Le seuil de significativité pour décider si les résultats d'une étude sont statistiquement significatifs
Le seuil de significativité, également appelé niveau de significativité, est un concept statistique utilisé pour prendre des décisions sur l'acceptation ou le rejet d'une hypothèse nulle dans le cadre de tests d'hypothèses. Il est largement utilisé dans les domaines de la recherche scientifique, de la médecine, de l'économie et d'autres disciplines.
Le seuil de significativité représente la probabilité maximale d'observer une différence ou un effet entre les groupes ou les conditions d'une étude, sous l'hypothèse nulle, tout en considérant cette différence comme étant simplement due au hasard. En d'autres termes, il indique le niveau de confiance que nous souhaitons avoir avant de rejeter l'hypothèse nulle.
Le seuil de significativité est généralement fixé à l'avance et est représenté par un chiffre décimal compris entre 0 et 1, souvent noté par la lettre grecque alpha (α). Les valeurs couramment utilisées pour le seuil de significativité sont 0,05 (5%) et 0,01 (1%). Cela signifie que si la probabilité d'observer les données que nous avons obtenues (ou des données encore plus extrêmes) sous l'hypothèse nulle est inférieure à ce seuil de significativité choisi, nous rejetons l'hypothèse nulle et concluons qu'il y a une différence ou un effet significatif.
Il est important de comprendre que le seuil de significativité ne mesure pas la taille de l'effet ou l'importance pratique de celui-ci. Il indique simplement si l'effet est statistiquement significatif, c'est-à-dire s'il est peu probable qu'il soit dû au hasard. Par conséquent, il est toujours recommandé de considérer à la fois la signification statistique et l'importance pratique d'un effet lors de l'interprétation des résultats d'une étude.
En résumé, le seuil de significativité est une valeur fixée à l'avance qui permet de décider si les résultats d'une étude sont statistiquement significatifs. Il aide à évaluer si une différence observée entre les groupes ou les conditions est suffisamment importante pour être considérée comme non due au hasard.
