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Seuil de signification
En général, un seuil de signification (noté alpha ou α) de 0,05 fonctionne bien. Un seuil de signification de 0,05 implique un risque de 5 % de déterminer qu'une différence existe alors qu'il n'en existe aucune. Il indique également que la puissance du test est de 0,05 lorsqu'il n'existe aucune différence.
Choisissez un seuil de signification plus élevé, tel que 0,10, si vous souhaitez augmenter le risque de conclure que l'effet principal d'un facteur est significatif sur le plan statistique alors qu'aucun effet n'existe et donc avoir une plus grande puissance de détection d'un effet important. Par exemple, un ingénieur chimiste conçoit une expérience pour étudier l'effet de 5 facteurs sur le rendement d'une substance. Il préfère prendre en compte de petits effets ou des effets non significatifs plutôt que de supprimer un facteur qui pourrait être important. Par conséquent, l'ingénieur choisit un seuil de signification de 0,10 afin d'augmenter sa certitude de détection d'un facteur important.
Choisissez un seuil de signification moins élevé, tel que 0,01, pour accroître la certitude de ne pas conclure qu'une différence est significative sur le plan statistique alors qu'elle ne l'est pas. Par exemple, un scientifique travaillant pour une entreprise pharmaceutique conçoit une expérience pour étudier l'effet de 5 facteurs sur un nouveau médicament. Pour une expérience plus approfondie, il préfère étudier uniquement les facteurs importants. Le scientifique choisit un seuil de signification de 0,01 afin d'être certain de ne pas conclure qu'un effet qui n'existe pas est significatif sur le plan statistique.
