Signification statistique

Qu'est-ce que la signification statistique ?

La signification statistique est une détermination faite par un analyste que les résultats dans les données ne sont pas explicables par le seul hasard. Le test d'hypothèse statistique est la méthode par laquelle l'analyste fait cette détermination. Ce test fournit une valeur p,. qui est la probabilité d'observer des résultats aussi extrêmes que ceux des données, en supposant que les résultats sont vraiment dus au seul hasard. Une valeur p de 5 % ou moins est souvent considérée comme statistiquement significative.

Comprendre la signification statistique

La signification statistique est une détermination de l' hypothèse nulle,. ce qui suggère que les résultats sont uniquement dus au hasard. Un ensemble de données fournit une signification statistique lorsque la valeur de p est suffisamment petite.

Lorsque la valeur de p est élevée, les résultats dans les données sont explicables uniquement par le hasard, et les données sont jugées cohérentes avec (sans prouver) l'hypothèse nulle.

Lorsque la valeur de p est suffisamment petite (généralement 5 % ou moins), les résultats ne s'expliquent pas facilement par le seul hasard et les données sont jugées incompatibles avec l'hypothèse nulle. Dans ce cas, l'hypothèse nulle du hasard seul comme explication des données est rejetée au profit d'une explication plus systématique.

La signification statistique est souvent utilisée pour les nouveaux essais de médicaments pharmaceutiques, pour tester des vaccins et dans l'étude de la pathologie pour tester l'efficacité et pour informer les investisseurs sur le succès de l'entreprise dans la commercialisation de nouveaux produits.

Exemples de signification statistique

Supposons qu'Alex, un analyste financier, soit curieux de savoir si certains investisseurs avaient connaissance à l'avance de la faillite soudaine d'une entreprise. Alex décide de comparer la moyenne des rendements quotidiens du marché avant la faillite de l'entreprise avec ceux après pour voir s'il existe une différence statistiquement significative entre les deux moyennes.

La valeur de p de l'étude était de 28 % (> 5 %), ce qui indique qu'une différence aussi importante que celle observée (-0,0033 à +0,0007) n'est pas inhabituelle sous l'explication du hasard. Ainsi, les données n'ont pas fourni de preuves convaincantes d'une connaissance préalable de l'échec. D'autre part, si la valeur p était de 0,01 % (bien inférieure à 5 %), la différence observée serait très inhabituelle selon l'explication du hasard. Dans ce cas, Alex peut décider de rejeter l'hypothèse nulle et d'enquêter plus avant si certains commerçants avaient des connaissances préalables.

La signification statistique est également utilisée pour tester de nouveaux produits médicaux, notamment des médicaments, des dispositifs et des vaccins. Des rapports d'importance statistique accessibles au public informent également les investisseurs sur le succès de l'entreprise dans la commercialisation de nouveaux produits.

Disons, par exemple, qu'un leader pharmaceutique dans le domaine des médicaments contre le diabète a signalé qu'il y avait une réduction statistiquement significative du diabète de type 1 lorsqu'il a testé sa nouvelle insuline. Le test consistait en 26 semaines de traitement randomisé chez des patients diabétiques, et les données donnaient une valeur p de 4 %. Cela signifie aux investisseurs et aux organismes de réglementation que les données montrent une réduction statistiquement significative du diabète de type 1.

Les cours boursiers des entreprises pharmaceutiques sont souvent affectés par les annonces de l'importance statistique de leurs nouveaux produits.

Points forts

• La signification statistique est utilisée pour fournir des preuves concernant la plausibilité de l'hypothèse nulle, qui suppose qu'il n'y a rien de plus qu'un hasard aléatoire à l'œuvre dans les données.

• Les tests d'hypothèses statistiques sont utilisés pour déterminer si le résultat d'un ensemble de données est statistiquement significatif.

• La signification statistique est une détermination qu'une relation entre deux variables ou plus est causée par quelque chose d'autre que le hasard.

• Généralement, une valeur p de 5 % ou moins est considérée comme statistiquement significative.

FAQ

Comment la signification statistique est-elle déterminée ?

Les tests d'hypothèses statistiques sont utilisés pour déterminer si les données sont statistiquement significatives. En d'autres termes, si oui ou non le phénomène peut être expliqué comme un sous-produit du hasard seul. La signification statistique est une détermination de l'hypothèse nulle, qui postule que les résultats sont uniquement dus au hasard. Le rejet de l'hypothèse nulle est nécessaire pour que les données soient considérées comme statistiquement significatives.

Qu'est-ce que la valeur P ?

Une valeur de p est une mesure de la probabilité qu'une différence observée ait pu se produire par hasard. Lorsque la valeur de p est suffisamment petite (par exemple, 5 % ou moins), les résultats ne s'expliquent pas facilement par le seul hasard et l'hypothèse nulle peut être rejetée. Lorsque la valeur de p est élevée, les résultats dans les données sont explicables uniquement par le hasard, et les données sont jugées cohérentes avec (tout en prouvant) l'hypothèse nulle.

Comment la signification statistique est-elle utilisée ?

La signification statistique est souvent utilisée pour tester l'efficacité de nouveaux produits médicaux, notamment des médicaments, des dispositifs et des vaccins. Des rapports d'importance statistique accessibles au public informent également les investisseurs sur le succès de l'entreprise dans la commercialisation de nouveaux produits. Les cours des actions des sociétés pharmaceutiques sont souvent fortement affectés par les annonces de l'importance statistique de leurs nouveaux produits.