Voir la source de Signification statistique

{{Ébauche|probabilités et statistiques}}
{{À déjargoniser|date=septembre 2019}}
[[Fichier:Wysoka moc statystyczna.png|vignette|Distributions de probabilité pour la statistique de test ''t'' sous l'hypothèse nulle (en rouge) et sous l'hypothèse alternative (en bleu) dans un test t pour deux groupes indépendants. Dans l'exemple sur le graphique si ''abs(t)≥1,998447'' le test sera statistiquement significatif.|400px]]
En [[statistique]]s, le résultat d'études qui portent sur des [[échantillon (statistiques)|échantillon]]s de population est dit '''''statistiquement significatif''''' lorsqu'il semble exprimer de façon ''fiable'' un fait auquel on s'intéresse, par exemple la différence entre 2 groupes ou une [[corrélation (statistiques)|corrélation]] entre 2 données. Dit autrement, il est alors très peu probable que ce résultat apparent soit en fait trompeur s'il n'est pas dû, par exemple, à un {{lien|lang=en|texte=échantillon erroné|sampling error}}, trop petit ou autrement non représentatif (surtout si la population est très diverse). Cette fiabilité se traduit généralement par des valeurs, différences de valeurs, ou rapports entre valeurs, suffisamment élevées ou au contraire faibles. 

Techniquement, on évalue cette fiabilité selon une méthode qui suit le raisonnement suivant : On part de l'hypothèse qu'un résultat soit vrai, ce qu'on nomme ''l'[[hypothèse nulle]]''. Et on s'accorde une probabilité, c'est-à-dire ici un risque acceptable, de rejeter cette hypothèse nulle alors qu'elle serait en fait vraie. Ce risque d'erreur (noté <math>\alpha</math>) est souvent fixé à 5 %, mais parfois à des valeurs bien plus faibles selon les domaines. Enfin, on calcule ce risque-là sur cette étude en particulier (dit ''[[valeur p]]'' ou ''p valeur'', de l'anglais ''p-value''), et on dira que l'étude est '''statistiquement significative''' si p ≤ α. Récemment, des chercheurs considèrent que les valeurs admises, c'est-à-dire la valeur du <math>\alpha</math> sont bien trop élevées notamment dans les domaines études médicales et psychiatriques{{refsou}}.

== Histoire ==
[[Ronald Aylmer Fisher]] a introduit ce concept en 1925 dans son livre ''Statistical Methods for Research Workers''<ref>{{Ouvrage|langue=Anglais|auteur1=[[Ronald Aylmer Fisher]]|titre=Statistical Methods for Research Workers|passage=43|lieu=|éditeur=|date=1925|pages totales=|isbn=0-050-02170-2|lire en ligne=}}</ref>{{,}}<ref>[https://www.em-consulte.com/rmr/article/143553 Que veut dire « statistiquement significatif », C. Mélot ?], Revue des Maladies Respiratoires, Vol 20, N° 3-C1, juin 2003. ''L'idée générale d'utiliser la théorie des probabilités pour distinguer entre le hasard et le dessein est antérieure.''</ref>. Il a suggéré la probabilité de {{formatnum:0.05}} comme seuil pour rejeter l'[[hypothèse nulle]].

== Limitation ==
Des recherches récentes montrent qu'un test statistiquement significatif ne correspond à une [[Inférence_bayésienne#Notation_d.27.C3.A9vidence|évidence forte]] que pour une ''valeur p'' de 0,5 % ou même 0,1 %<ref>Valen E. Johnson, « Revised standards for statistical evidence », ''Proceedings of the National Academy of Sciences'', 2013 {{doi|10.1073/pnas.1313476110}}</ref>.

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 »<ref name="Wasserstein 129–133">{{article|nom=Wasserstein|prénom=Ronald L.|nom2=Lazar|prénom2=Nicole A.|date=2016-04-02|titre=The ASA's Statement on p-Values: Context, Process, and Purpose|url=https://dx.doi.org/10.1080/00031305.2016.1154108|journal=The American Statistician|volume=70|numéro=2|pages=129–133|doi=10.1080/00031305.2016.1154108|issn=0003-1305}}</ref>.

== Notes et références ==
{{Références|colonnes=1}}

== Voir aussi ==

* [[Taille d'effet]]
* [[Puissance statistique]]
* [[Reproductibilité]]
* {{Lien|langue=en|trad=Multiple comparisons problem|fr=}}
{{Palette|Probabilités et statistiques}}

{{Portail|probabilités et statistiques}}

[[Catégorie:Statistiques]]