La signification statistique fait référence à la probabilité qu'une relation entre les variables résulte d'autre chose que du hasard. Le test d'hypothèse statistique est appliqué pour déterminer si le résultat d'un ensemble de données est statistiquement significatif. Ce test produit une valeur p qui représente la probabilité qu'un hasard aléatoire puisse expliquer le résultat. En général, une valeur p de 5% et moins est considérée comme statistiquement significative.
En d'autres termes, un événement observé est dit statistiquement significatif s'il est très improbable que cet événement ait eu lieu par hasard. Un événement est dit statistiquement significatif lorsque sa valeur p est inférieure à un certain seuil appelé niveau de signification. La décision et la conclusion d'une étude sont tirées après avoir franchi le seuil et atteint une signification statistique.
Exemple,
Une étude menée sur un médicament anticancéreux a montré qu'il y avait une augmentation de 150 points de base de la survie globale par rapport au groupe témoin. Les résultats avaient une valeur p de 0,02. c'était significatif car il est tombé en dessous du niveau de 0,05. Cela a abouti à l'approbation du médicament à des fins d'essais supplémentaires.
Une valeur p peut également être considérée comme la probabilité qu'un certain événement se produise qui est extrême ou plus extrême que l'événement observé. Cette probabilité suppose également que les événements extrêmes se produisent avec une fréquence relative similaire à celle des circonstances normales. En termes simples, une valeur p peut être considérée comme une mesure du degré d'inhabilité d'un événement observé. Un événement est dit plus inhabituel lorsque la valeur p est inférieure.
La signification statistique est utilisée pour accepter ou rejeter l' hypothèse nulle . Cela suppose qu'il n'existe aucune relation entre les variables mesurées. Lorsqu'un résultat de test est supérieur à la valeur p, l'hypothèse nulle est acceptée. Dans les cas où le résultat du test tombe en dessous de la valeur p, l'hypothèse nulle est rejetée.
L'importance statistique est principalement appliquée dans les essais de nouveaux médicaments pharmaceutiques, les tests de vaccins ainsi que dans l'étude de la pathologie à des fins de tests d'efficacité ainsi que dans l'information des investisseurs sur le succès de l'entreprise dans la sortie de nouveaux produits.
HYPOTHÈSE NULLE
L'hypothèse nulle fait référence à un type d'hypothèse qui est utilisé dans les statistiques proposant qu'il n'y a pas de signification statistique existant dans un ensemble d'observations données.
UN TEST TAILLE
Il s'agit d'un test statistique où la zone critique d'une distribution est inférieure ou supérieure à une certaine valeur, mais ne peut pas être les deux.
ÉCONOMÉTRIQUE
Il s'agit de l'application de modèles mathématiques et statistiques aux données économiques aux fins de tester les tendances, hypothèses et théories futures.
