En statistiques, le résultat d'études qui portent sur des échantillons 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 entre 2 données.
S'il génère une valeur p inférieure ou égale au niveau de signification, un résultat est alors défini comme statistiquement significatif et ne sera donc pas considéré comme un événement fortuit. Cela est généralement écrit sous la forme suivante : p≤0,05.
Dans le domaine de la statistique, un résultat est dit significatif s'il est improbable qu'il se soit produit par hasard.
Vérifiez si l'écart entre deux pourcentages est significatif, c'est-à-dire qu'il n'est pas dû à l'aléa engendré par la méthodologie du sondage (on n'intérroge qu'une partie de la population) et donc que ce résultat peut être généralisé à la population dont est issu l'échantillon.
Comment calculer le seuil de signification en audit ? Le seuil de signification peut représenter un chiffre entre 1 et 5% des capitaux propres, 5 à 10% du résultat net ou du résultat courant ou encore de 1 à 3% du chiffre d'affaires. Tout montant inférieur au seuil de signification sera écarté des travaux de révision.
a) Qui est porteur de signification. Élément significatif. En matière de langage, l'articulation peut désigner ou bien la subdivision de la chaîne parlée en syllabes, ou bien la subdivision de la chaîne des significations en unités significatives (Sauss.
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.
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.
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. 2. Qui est lourd de sens.
La notion de précision est matérialisée par un seuil de confiance (en général 95%) et une marge d'erreur. Par exemple si l'on définit un seuil de confiance de 95% et une marge d'erreur de 2%, cela signifie que l'échantillon permettra d'extrapoler le résultat avec 5% de risques de se tromper de plus ou moins 2%.
Abréviation utilisée dans certaines enquêtes (comme celle menées par la DARES) pour signifier que les réponses obtenues sont par exemple insuffisantes pour être reproduites.
On écrit dans la partie "Résultats": "La différence est significative (p < 0.05)" ou au contraire: "On n'observe pas d'effet significatif (p=0.47)". Attention si p est plus grand que le seuil on ne peut pas conclure. Absence de preuve n'est pas preuve d'absence !
Dit plus simplement : si votre Khi2 se situe à gauche de la colonne 0,05, vous ne pouvez pas interpréter votre tableau sans prendre de risques. Remarquez que plus le degré de liberté diminue, plus les khi2 théoriques diminue.
Une valeurs critique est un résultat d'analyse qui indique un état clinique mettant en danger la vie du patient. Ces dernières sont communiquées verbalement et rapidement au prescripteur afin que le patient soit pris en charge le plus rapidement possible.
On appelle risque alpha le risque de conclure à l'existence d'une différence qui n'existe pas en réalité: en thérapeutique, cela revient à considérer efficace un traitement qui ne l'est pas.
L'intervalle de confiance à 95 % vaut alors [0,127 ; 0,173]. On est sûr à environ 95 % qu'entre 12,7 % et 17,3 % de personnes ont une voiture rouge avec ce sondage. Pour avoir une plus grande précision, il faudrait sonder plus de personnes.
Dès lors que le modèle comporte plusieurs variables explicatives, le test de Fisher permet de voir si le modèle est globalement significatif (i.e. si au moins une variable explicative a une action sur la variable à expliquer. On a ici le p-value de F-statistic 4.644e-14 < 0.0001. Le test global est donc significatif.
Interprétation des valeurs de R carré? Ce coefficient est compris entre 0 et 1, et croît avec l'adéquation de la régression au modèle: – Si le R² est proche de zéro, alors la droite de régression colle à 0% avec l'ensemble des points donnés.
Comment interpréter les résultats d'une régression linéaire ? La régression linéaire permet de mettre en corrélation différentes variables. Les résultats obtenus restent des prédictions, voire des estimations. Par conséquent, il persiste un domaine d'incertitudes, et ce, malgré la fiabilité du système.
Quasi-antonyme, antonyme partiel.
− Qui est le signe, la preuve de quelque chose; qui révèle quelque chose. Synon. révélateur. Comportement significatif; expérience significative; fait significatif.
Anomalie significative : information comptable ou financière inexacte, insuffisante ou omise, en raison d'erreurs ou de fraude d'une importance telle que, seule ou cumulée avec d'autres, elle peut influencer le jugement de l'utilisateur d'une information financière ou comptable. 5.
significative. Qui exprime clairement quelque chose. Important.