Terme de glossaire
Significativité statistique
Un label signifiant qu'un résultat serait inhabituel si le pur hasard était la seule chose en jeu — généralement une valeur p inférieure à 0,05.
Intuition visuelle
ordinary under model
surprise zone
observed
A small p-value lands far into the surprise zone
« Significatif » signifie simplement que le résultat observé atterrit dans la zone de surprise — trop éloigné pour être imputé confortablement au hasard.
Exemple
Dans un essai illustratif, 60 patients traités sur 100 guérissent contre 45 sur 100 sous placebo — une proche de 0,03, en dessous de la ligne habituelle de 0,05, de sorte que la différence serait qualifiée de statistiquement significative.
Comment ça marche
Lance une pièce 100 fois et obtiens 61 piles : si la pièce était équitable, un résultat aussi déséquilibré serait rare, nous l'appelons donc statistiquement significatif. C'est tout ce que le label certifie — difficile à rejeter sur le seul hasard. Cela ne signifie pas que l'effet est important, crucial ou prouvé : avec un énorme, une différence insignifiante de 0,2 point peut être significative, et avec un petit échantillon, un grand effet réel peut échouer au test.
Concepts
Valeurs p
Une valeur p est la probabilité d'observer des données au moins aussi extrêmes si un modèle nul spécifique était vrai. Ce n'est pas la probabilité que l'affirmation soit fausse, ni la chance que le résultat soit aléatoire, ni une mesure de l'ampleur ou de l'importance de l'effet.
Puissance statistique
La puissance statistique est la probabilité qu'une étude détecte un effet d'une taille donnée si cet effet est réel. Les études à faible puissance peuvent rater de vrais effets, tandis que les très grandes études peuvent détecter des effets trop minimes pour importer en pratique.
Faits associés
Trucs de données
4 min · moyen
Une valeur p n'est pas la probabilité que ton résultat soit faux
Une valeur p est un test de surprise : elle demande à quelle fréquence un résultat aussi extrême apparaîtrait s'il n'y avait vraiment aucun effet. Elle ne t'indique pas la probabilité que ton résultat soit faux.
Risque et décisions
4 min · moyen
Puissance statistique : une petite étude peut passer à côté d'un effet réel
Une étude peut conclure à « aucun effet clair » simplement parce qu'elle était trop petite et bruitée pour en repérer un.