Des différences statistiquement significatives sont présentes lorsqu'on compare deux sous-groupes, soit les hommes et les femmes dans cet exemple. Ainsi, les hommes sont proportionnellement moins nombreux (35 %) que les femmes (48 %) à utiliser la télévision comme premier média d'information.
Si la statistique-t est supérieure à la valeur critique, alors la différence est significative.
si p > 0.05 : la différence x − m0 est non significative ; si 0.05 ≥ p > 0.01 : la différence x − m0 est significative ; si 0.01 ≥ p > 0.001 : la différence x − m0 est hautement significative ; si p ≤ 0.001 : la différence x − m0 est très hautement significative.
Une valeur p significative signifie que l'effet ou l'association est important ou cliniquement significatif. Laréalité: La valeur p indique seulement la probabilité d'obtenir le résultat observé ou plus extrême sous l'hypothèse nulle.
Un résultat de test est appelé statistiquement significatif s'il est considéré comme n'ayant quasiment aucune probabilité de s'être produit seulement à cause d'une erreur d'échantillonnage, selon un seuil de probabilité : Le niveau de signification.
1. Qui exprime quelque chose nettement, sans ambiguïté : Choisir quelques exemples significatifs pour appuyer une explication. 2. Qui est lourd de sens, à quoi on attribue facilement telle interprétation, qui renseigne sur quelque aspect : Les résultats du sondage sont significatifs.
(Formule: F = S1²/S2²) C'est à dire : rapport des 2 variances observées (en pratique, rapport de la plus grande valeur à la plus petite) . Selon les tables de Snedecor, si F est supérieur à 2,27, il y a 5 chances sur 100 pour que la différence observée soit significative.
Si la valeur-p est suffisamment faible, les scientifiques partent de l'idée que l'effet est bien réel. Lorsqu'elle se situe au-dessous d'un seuil fixé à 5% (p < 0,05), ils parlent de «résultats statistiquement significatifs».
Pour faire simple, une variable est significative avec un intervalle de confiance de 95% si son t-stat est supérieur à 1,96 en valeur absolue, ou bien si sa P-value est inférieure à 0,05.
La significativité statistique, ou seuil de signification, désigne le seuil à partir duquel les résultats d'un test sont jugés fiables. Autrement dit, ce seuil détermine la confiance dans la corrélation entre un test effectué et les résultats obtenus.
S'il génère une valeur p inférieure ou égale au niveau de signification, le résultat est considéré comme statistiquement significatif (et permet de rejeter l'hypothèse nulle). Cela est généralement écrit sous la forme suivante : p≤0,05.
Pour réaliser de mani`ere systématique le test d'égalité des moyennes de deux popu- lations, on peut procéder comme suit : • On détermine un seuil, appelé PPDS (Plus Petite Différence Significative), calculé de la mani`ere suivante : PPDS = tν(1 − α/2)ˆσD o`u tν(1 − α/2) est le quantile d'ordre 1 − α/2 de la loi de ...
Plus la valeur de p est petite, plus la probabilité de faire une erreur en rejetant l'hypothèse nulle est faible. Une valeur limite de 0,05 est souvent utilisée. Autrement dit, vous pouvez rejeter l'hypothèse nulle si la valeur de p est inférieure à 0,05.
La significativité d'un coefficient est testée à partir du t de Student. On teste l'hypothèse d'un coefficient nul contre l'hypothèse alternative d'un coefficient différent de zéro (positif ou négatif, le test étant bilatéral). Un coefficient sera significatif si la probabilité est inférieure au seuil de 5%.
2/ si différence est supérieur à deux fois l'écart type des moyennes alors on peut considérer que l'augmentation est statistiquement significative.
- Le résultat d'une soustraction s'appelle la différence. Les nombres que l'on soustrait s'appellent les termes. - Le résultat d'une multiplication s'appelle le produit. Les nombres que l'on multiplie s'appellent les facteurs.
On distingue ainsi classiquement trois types de caractères observables, ou encore de variables : les variables nominales, les variables ordinales et les variables métriques.
Une valeur-p de 0,05 signifie qu'il y a une chance sur 20 qu'une hypothèse correcte soit rejetée plusieurs fois lors d'une multitude de tests (et n'indique pas, comme on le croit souvent, que la probabilité d'erreur sur un test unique est de 5 %).
Synonyme : caractéristique, clair, expressif, marquant, représentatif, saillant, symptomatique, typique.
Interpréter des résultats signifie donner du sens aux résultats et nous permettre de verifier si notre hypothèse est vraie ou fausse. Comparer les expériences 2 à 2 : on compare l'expérience témoin avec une autre expérience. Les 2 expériences comparées ne doivent avoir qu'UNE SEULE DIFFERENCE !
Pour interpréter un résultat statistique, on peut utiliser les notions suivantes : médiane et quartile. - La médiane d'un ensemble est une valeur M telle que le nombre de valeurs de l'ensemble supérieures ou égales à M est égal au nombre de valeurs inférieures ou égales à M.
Or selon la théorie il faut faire un test de Fisher lorsque la présence de racine unitaire n'est pas rejetée (p. value > 5%). Dans le cas contraire, le test convenable est en principe celui de student pour tester uniquement la significativité de la tendance ou de la constante.
ANOVA permet de déterminer si la différence entre les valeurs moyennes est statistiquement significative. ANOVA révèle aussi indirectement si une variable indépendante influence la variable dépendante.