Quelle est la définition de la signification statistique ?
Comment détermine-t-on la signification statistique ?
Quelle formule utilise-t-on pour trouver la signification statistique ?
Quel est un exemple de signification statistique ?
Comment la signification statistique est-elle utilisée en psychologie ?
Définition de la signification statistique
L'une des façons les plus courantes dont les chercheurs tentent de répondre à une question est de comparer deux échantillons et de voir s'il y a une différence observée.
Différence observée : désigne la façon dont deux groupes se distinguent l'un de l'autre.
En fonction de plusieurs facteurs, cette différence observée peut être due au hasard ou à un autre facteur significatif. Mais comment savoir s'il y a une différence ? Le meilleur moyen est de déterminer si la différence observée est statistiquement significative.
Signification statistique: un terme utilisé par les chercheurs en psychologie pour comprendre si la différence entre les groupes est due au hasard ou si la différence est probablement due à des influences expérimentales.
Les chercheurs s'intéressent particulièrement à la signification statistique lors des tests d'hypothèses. Deux types d'hypothèses sont pris en compte dans les tests d'hypothèses : l'hypothèse nulle (H0) et l'hypothèse alternative (H1).
Hypothèse nulle (H0): affirme que la différence observée entre les groupes d'échantillons est due au hasard.
Hypothèsealternative (H1): affirme que la différence observée entre les groupes d'échantillons n'est pas due au hasard mais à un autre facteur.
Si une différence observée s'avère statistiquement significative, nous pouvons rejeter l'hypothèse nulle et accepter l'hypothèse alternative.
Fig. 1, Quelles sont les chances, Pexels.com
Déterminer la signification statistique
Pour déterminer la signification statistique, il faut d'abord commencer par trouver l'ampleur de l'effet.
Taille de l'effet : la taille de la différence observée entre les groupes.
Deux choses essentielles doivent être vraies à propos des échantillons prélevés.
L'échantillon doit représenter la population de manière fiable, c'est-à-dire qu'il doit y avoir une faible variabilité au sein du groupe.
La taille de l'échantillon doit être suffisamment importante. Il peut représenter moins fidèlement la population s'il est trop petit.
Une fois la taille de l'effet déterminée, nous pouvons trouver la valeur qui nous dira si la taille de l'effet était juste un coup de chance ou si elle était due à un autre facteur. Cette valeur s'appelle lavaleur p.
Valeur P: probabilité que, si nous devions répéter une étude plusieurs fois, nous obtenions une différence observée au moins aussi extrême que notre échantillon réel, étant donné que l'hypothèse nulle est vraie (c'est le hasard).
Si ce nombre est inférieur au seuil de signification ou à la valeur fixée au début de l'étude, nous pouvons rejeter l'hypothèse nulle, ce qui signifie que les résultats obtenus ne sont pas dus au hasard.
Formule de signification statistique
Pour trouver la signification statistique d'une étude, nous devons trouver la valeur p. Cela peut être compliqué, c'est pourquoi nous utilisons plusieurs tableaux différents qui font le plus dur pour nous. Cependant, pour lire ces tableaux, nous devons d'abord comprendre certaines choses.
Plus tôt, nous avons mentionné que pour que la taille de l'effet soit fiable, l'échantillon doit provenir d'un grand échantillon et avoir une faible variabilité. Lorsque ces deux choses sont vraies, cela devrait créer une courbe avec une distribution normale.
Courbe de distribution normale: une courbe symétrique qui affiche une distribution de probabilité continue.
Fig. 2, La courbe de distribution normale affiche une distribution de probabilité continue, Commons.Wikimedia.org
La prochaine chose que nous devons comprendre pour la formule de signification statistique est une statistique de test. Souvent, les chercheurs trouveront lastatistique du test z. La statistique du test z prend essentiellement les données que nous avons recueillies, y compris la moyenne de l'échantillon, l'écart type de l'échantillon et la valeur de l'échantillon, et nous donne une seule valeur. Le type de test que nous effectuons nous indique à quelle extrémité de la courbe nous devons prêter attention - test à queue inférieure, à queue supérieure ou à queue double.
Fig. 3, Test de la queue supérieure, Commons.Wikimedia.org
Maintenant, mettons tout cela ensemble pour trouver notre valeur p. Une fois que nous avons trouvé notre statistique du test z, nous trouvons le point sur notre courbe de distribution normale. S'il s'agit d'un test à queue supérieure, nous faisons attention à la zone située à droite de la statistique du test z. La valeur de cette zone est la valeur p. Comme nous l'avons mentionné précédemment, bien qu'il existe une formule pour trouver cette zone, elle est un peu compliquée. C'est pourquoi nous utilisons plutôt des tableaux ou des calculatrices de valeur p pour trouver notre valeur.
Signification statistique en psychologie
La signification statistique en psychologie peut être une valeur importante à connaître. Les psychologues étudient l'esprit et le comportement. Bien que la psychologie soit une science, l'esprit et le comportement peuvent être difficiles à mesurer.
Si nous observons une différence dans le nombre de fois qu'une voiture brûle un feu rouge à une intersection par rapport à une autre, comment pouvons-nous savoir que cette observation n'est pas une simple coïncidence ? Et si nous avions simplement choisi des jours où il y avait plus de circulation à un carrefour qu'à l'autre ? La valeur p nous aidera à répondre à cette question.
Les psychologues sont très prudents lorsqu'il s'agit de signification statistique. Ils peuvent fixer le niveau de signification à 0,05 ou même aussi bas que 0,0001, ce qui augmenterait la signification de l'étude. Les psychologues veulent être sûrs que leurs résultats ne sont pas le fruit du hasard. Et même, l'étude peut ne pas avoir de signification réelle si l'ampleur de l'effet est extrêmement faible. Même si une différence n'est probablement pas due au hasard, il se peut qu'elle ne soit pas très significative.
Les psychologues veulent savoir comment ils peuvent appliquer les résultats d'une étude au monde réel. Ce n'est pas parce que nous rejetons l'hypothèse nulle que cela aura un effet quelconque en dehors du laboratoire.
Enfin, il est important de noter que même si tu obtiens une valeur p supérieure à ton seuil de signification, cela ne signifie pas que ton résultat est dû à un événement aléatoire. Cela signifie simplement que tu ne peux pas être trop sûr que ce n'est pas le cas. La signification statistique donne simplement aux psychologues plus d'informations pour les aider à poser plus de questions ou à y répondre.
La signification statistique peut aider les psychologues à décider si un type de traitement de santé mentale est efficace ou non. Cela peut aider à déterminer les pratiques à arrêter et celles à continuer d'explorer.
Exemple de signification statistique
Mettons en place un test d'hypothèse comme exemple de signification statistique. Disons que tu veux voir combien d'élèves vont à l'université dans ton école par rapport à la moyenne nationale. Voici tes hypothèses :
Hypothèse nulle : la différence observée entre ton école et la moyenne nationale est due au hasard.
Hypothèse alternative : la différence observée entre ton école et la moyenne nationale est due à autre chose que le hasard.
Tu as fixé notre seuil de signification à 0,01, ce qui signifie que la probabilité que la différence observée soit due au hasard doit être inférieure à 0,01 pour que tu puisses rejeter l'hypothèse nulle. Tu obtiens une statistique de test z de -2,43 et une valeur p de 0,0075. Cette valeur est inférieure à ton seuil de signification, par conséquent, tes résultats sont statistiquement significatifs et l'hypothèse nulle peut être rejetée.
Signification statistique - Points clés à retenir
- La signification statistique est un terme utilisé par les psychologues chercheurs pour comprendre si la différence entre les groupes est due au hasard ou si la différence est probablement due à des influences expérimentales.
- L'échantillon doit représenter de manière fiable la population qu'il représente, ce qui signifie qu'il doit y avoir une faible variabilité au sein du groupe. La taille de l'échantillon doit être suffisante. S'il est trop petit, il risque d'être une représentation moins exacte de la population.
La formule de signification statistique est basée sur une courbe de distribution normale. La valeur p est la zone entre la statistique du test z et la queue de la courbe (selon le type de test).
Les psychologues sont très prudents lorsqu'il s'agit de signification statistique. Ils veulent être sûrs que leur résultat n'est pas dû au hasard.
Même uneétude statistiquement significative peut ne pas avoir de signification réelle si l'ampleur de l'effet est extrêmement faible.
Références
- Fig. 3 - Courbe de Bell (https://commons.wikimedia.org/wiki/File:BELL_CURVE.png) par Lawrence Seminario Romero sous licence CC BY-SA 4.0
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