Signification statistique : définition, calcul et exemples
Initiez-vous aux fondamentaux de la signification statistique pour mieux comprendre vos résultats de sondages et prendre des décisions stratégiques.
Après avoir effectué une étude, il s’ensuit une étape importante : démontrer que vos résultats sont statistiquement significatifs. Mais en quoi cela consiste-t-il exactement et comment la signification statistique peut-elle améliorer l’analyse de vos données ?
Dans cet article, nous allons vous expliquer ce qu’est la signification statistique, comment la démontrer et comment obtenir des résultats statistiquement significatifs.
Quʼentend-on par signification statistique ?
La signification statistique correspond à la probabilité qu’un résultat soit dû à une circonstance ou un facteur particuliers, plutôt qu’il soit le fruit du hasard. Plus cette probabilité est forte, plus le résultat sera considéré comme statistiquement significatif. À l’inverse, plus il est probable que ce résultat soit dû au hasard, moins il sera considéré comme statistiquement significatif.
Supposons par exemple qu’une équipe marketing compare deux slogans publicitaires (A et B) en les soumettant chacun à 200 personnes, et que 55 % des personnes se souviennent du slogan A, tandis que 45 % se souviennent du slogan B. Pour voir si cette différence est significative, l’équipe utilise un test statistique qui calcule la probabilité selon laquelle ces résultats seraient dus au hasard.
Si le test montre que la différence est statistiquement significative, alors il est probable que l’écart de 10 % soit dû au fait que le slogan A marque plus les esprits que le slogan B, et non à une variation aléatoire. L’équipe qui a réalisé cette étude pourra alors choisir le slogan le plus efficace pour sa campagne marketing.
Signification statistique et différence statistique
Bien que liées, la différence statistique et la signification statistique sont deux notions distinctes. La différence statistique fait référence à une différence statistiquement significative entre deux jeux de données.
Supposons qu’une entreprise décide d’effectuer un sondage auprès de clients mécontents. Elle remarque une différence entre le nombre de femmes mécontentes et le nombre d’hommes mécontents. Cette différence entre les deux groupes sera considérée comme statistiquement significative si elle est suffisamment importante pour ne pas être due au hasard ou à un facteur aléatoire.
Si tous les résultats statistiquement significatifs présentent une différence statistique, toutes les différences statistiques ne sont pas nécessairement statistiquement significatives. L’important est de déterminer si la différence observée est significative ou si elle est simplement due à des données bruyantes (qu’elles soient corrompues ou erronées, par exemple).
Signification statistique, marge d’erreur et niveau de confiance
En analyse statistique, il existe trois notions importantes qui portent souvent à confusion. Voyons ce que chacune recouvre et quelles sont leurs différences.
- Signification statistique : correspond à la probabilité que quelque chose se produise en raison de facteurs déterminants, plutôt que par hasard.
- Marge d’erreur : la marge d’erreur dans les résultats d’un sondage est due à un facteur aléatoire. Elle correspond à l’écart qui peut exister entre les résultats obtenus et les résultats attendus.
- Niveau de confiance : le niveau de confiance exprime à quel point vous pensez que vos données reflètent fidèlement l’avis de vos clients.
Ces trois notions sont utiles en analyse statistique. La marge d’erreur et le niveau de confiance vont de pair et reflètent le degré de précision de vos résultats. La signification statistique, elle, indique si vos résultats sont significatifs ou simplement aléatoires.
Calcul de la signification statistique
Pour calculer rapidement la signification statistique, utilisez l’outil de calcul de SurveyMonkey.
Vous pouvez aussi la calculer manuellement, en suivant les étapes ci-après :
- Déterminez les éléments à tester : identifiez le résultat ou l’indicateur que vous allez calculer, ainsi que les données que vous devrez collecter.
- Formulez votre hypothèse : indiquez le résultat que vous attendez. Vous pouvez utiliser une hypothèse nulle comme « Il n’y a aucune différence d’engagement entre ces deux campagnes de publipostage », ou une hypothèse alternative, telle que « La campagne de publipostage A présente un taux d’engagement plus élevé que la campagne B ».
- Collectez les données sur le sujet de votre choix à l’aide de sondages. Plus les données collectées seront nombreuses, plus le degré de confiance dans vos résultats finaux sera élevé.
- Calculez les résultats attendus : sur la base de votre hypothèse initiale, calculez les résultats que vous attendez afin d’obtenir une référence.
- Comparez les résultats attendus à vos résultats réels : vous verrez ainsi dans quelle mesure ils diffèrent.
- Calculez la somme : déterminez la probabilité d’obtenir vos résultats à l’aide d’un test d’analyse statistique. Il s’agit de calculer la signification statistique de vos données. Utilisez pour cela la formule indiquée plus bas.
- Communiquez vos résultats : selon vos observations et votre degré de confiance dans leur exactitude, vous pouvez communiquer vos résultats à vos collègues et votre hiérarchie. Créez un narratif à partir de vos données pour démontrer aux parties prenantes l’intérêt de votre recherche, et justifier les mesures que vous préconisez.
Formule de calcul de la signification statistique
Pour calculer manuellement la signification statistique, appliquez la formule ci-dessous. Ce calcul vous permettra de déterminer si la différence entre deux jeux de données est due au hasard ou à des facteurs particuliers.
La signification statistique se calcule de la manière suivante :
- χ2 = Σ(E(O−E)2)
où
- Σ (Sigma) correspond à la somme des termes.
- O correspond aux valeurs observées, enregistrées dans vos données.
- E correspond aux valeurs attendues que vous avez indiquées lors de la description du test.
En intégrant ces éléments à cette formule, vous pourrez déterminer si vos résultats sont statistiquement significatifs ou non.
Interprétez la signification statistique
Maintenant que nous avons vu comment calculer la signification statistique, voyons quel est son intérêt.
Voici quelques exemples :
- Marketing : vous pouvez utiliser des sondages marketing pour évaluer l’intérêt que vos clients portent à l’ajout d’une nouvelle fonctionnalité. Si 85 % d’entre eux réagissent positivement à l’intégration de cette nouvelle fonctionnalité, le degré de confiance est élevé. Dans ce cas, la signification statistique ne fait guère de doute.
- Test A/B : les tests A/B permettent aux équipes marketing de déterminer, entre deux approches, laquelle est la plus efficace. La signification statistique peut servir à démontrer qu’une page de renvoi génère plus d’engagement qu’une autre, par exemple. C’est ce que permet de déterminer notre outil de calcul pour tests A/B, avec un engagement plus élevé sur certaines variantes au-dessus du seuil de signification statistique.
Analyse des marchés financiers : SurveyMonkey aide les investisseurs professionnels à mieux cerner les marchés financiers. En obtenant des résultats statistiquement significatifs, vous pouvez vous aussi démontrer l’impact du ressenti sur les marchés, en particulier au niveau des prévisions sur les performances des marchés.
Contextualisez votre test de signification statistique
Rappelez-vous que la signification statistique n’est pas un élément à prendre en compte de manière isolée. Vous devrez analyser vos résultats plus en détail afin de déterminer s’ils sont significatifs et si vous pouvez vous fier à leur exactitude. Si la taille de votre échantillon se limite à 10 personnes, même si vos résultats sont statistiquement significatifs, cela ne prouve pas nécessairement leur exactitude ni leur utilité.
Selon votre marge d’erreur et votre niveau de confiance, les choses pourraient s’avérer plus complexes. SurveyMonkey vous simplifie la tâche pour calculer la signification statistique de vos données.
Comment accroître la signification statistique de vos résultats ?
Obtenir des données statistiquement significatives n’est pas le fruit du hasard. Il existe différentes approches pour améliorer la qualité de vos données et les rendre plus statistiquement significatives.
Améliorez la qualité des réponses de votre sondage
Avant de débuter l’analyse, nettoyez vos données afin de supprimer les valeurs aberrantes et les anomalies.
Voici quelques conseils pour améliorer la qualité des réponses de votre sondage :
- Exploitez l’apprentissage automatique : basée sur l’apprentissage automatique (Machine Learning), la fonctionnalité Qualité des réponses analyse vos questions ouvertes et fermées, et signale les réponses de mauvaise qualité.
- Utilisez des questions de sélection : à poser en début de sondage, les questions de sélection vous permettront d’exclure les personnes « non concernées » pour ne garder que les participants pertinents.
- Supprimez les anomalies : tous les jeux de données comporteront des valeurs aberrantes importantes. Éliminez les anomalies importantes : celles-ci correspondent généralement à des réponses erronées, des erreurs de saisie ou des données inutiles.
Interrogez les bonnes personnes
Pour augmenter la qualité de vos résultats et par là même leur signification statistique, il convient de bien choisir votre population cible. Les réponses de personnes qui ne comprennent pas votre sujet, ou qui ne sont pas en mesure de donner un feedback authentique, ne feront que fausser vos résultats.
Pour éviter cet écueil, envoyez votre sondage aux segments de population appropriés. Si vous testez une nouvelle fonctionnalité d’un produit par exemple, interrogez des personnes qui ont déjà utilisé le produit. Segmentez votre population et envoyez votre sondage aux segments concernés.
Si votre public n’est pas assez large pour obtenir des données précises et fiables, faites appel à SurveyMonkey Audience. Vous aurez ainsi accès à des millions d’utilisateurs vérifiés, dans le monde entier. Et vous pourrez obtenir instantanément le feedback des segments de population appropriés.
À lire également : 7 exemples pour prendre de meilleures décisions grâce aux données.
Appliquez les bonnes pratiques
La qualité de votre analyse dépendra de la qualité des données que vous avez collectées. Et pour collecter des données de bonne qualité, vous devez poser les bonnes questions.
Voici quelques conseils pour rédiger et concevoir vos sondages :
- Soignez la conception de vos sondages à l’aide de petits détails qui amélioreront leur taux d’achèvement. L’ajout du nombre total de questions, par exemple, permettra aux participants de savoir où ils en sont dans le sondage. Vous éviterez qu’ils n’y répondent à la va-vite pour arriver plus rapidement à la fin.
- Soyez bref et concis : toute ambiguïté dans les questions, due à une mauvaise formulation ou à une longueur excessive, peut embrouiller les participants et nuire à la qualité de leurs réponses.
- Utilisez nos modèles prêts à l’emploi : rédigés par des experts, nos modèles de sondage vous permettront d’obtenir facilement des réponses de qualité.
À lire également : 10 conseils pour améliorer vos sondages en ligne.
Obtenez des résultats significatifs avec SurveyMonkey
Calculer la signification statistique des données que vous avez collectées est une étape essentielle pour évaluer leur qualité. Et notamment lorsque vous comptez vous appuyer sur ces données pour orienter certaines décisions stratégiques pour votre entreprise.
Avec SurveyMonkey, accédez à des outils de pointe, des solutions performantes, des modèles conçus par des experts et un vaste panel de sondage, qui vous permettront d’obtenir des résultats fiables et d’excellente qualité.
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