L’American Heritage Dictionary définit le niveau de signification comme « la probabilité d’un faux rejet de l’hypothèse nulle dans un test statistique ». Les statisticiens comparent l’information statistique à ce seuil pour réfuter ou confirmer une hypothèse. Techniquement, le statisticien ne calcule pas cette probabilité, il la choisit. Un niveau de signification élevé signifie qu’il y a de grandes chances que l’expérience prouve quelque chose qui n’est pas vrai. Un niveau de signification très faible assure au statisticien qu’il y a peu de place pour douter des résultats.
Définir l’hypothèse alternative et l’hypothèse nulle. L’hypothèse alternative est la relation que vous espérez prouver dans une expérience, et l’hypothèse nulle est la relation qui existe si l’hypothèse alternative est fausse. Par exemple, si l’hypothèse alternative est « l’engrais rend l’herbe verte », alors l’hypothèse nulle est « quelque chose d’autre que l’engrais rend l’herbe verte ».
Choisissez un niveau de signification pour votre expérience. Un choix courant est 0,05 ou 5 %. ce niveau d’importance, il y a 5 % de chances que l’expérience trouve l’hypothèse alternative viable alors qu’elle ne l’est pas. (
Mener l’expérience et recueillir des données. Les expériences scientifiquement valables sont une entreprise complexe, qui exige que vous testiez à la fois le groupe témoin et le groupe d’essai, que vous changiez seulement une variable entre ces deux groupes et que d’autres chercheurs puissent reproduire vos résultats.
Déterminez le type de statistique que vous utiliserez. Les exemples de tests statistiques sont la corrélation pour mesurer une relation linéaire, un test t pour mesurer l’association entre deux moyennes et un chi-carré pour mesurer les proportions. Votre choix dépendra de votre hypothèse et de votre niveau de signification.
Entrer les données dans un logiciel statistique. Vous pouvez trouver divers programmes sur le marché qui vous aideront à donner un sens à vos données en exécutant les nombreux calculs statistiques complexes.
Comparez la statistique à la valeur critique. La valeur critique particulière que vous utiliserez dépendra du niveau de signification choisi et du type de test statistique que vous avez utilisé. Si la statistique est inférieure à la valeur critique, la constatation n’est pas significative et l’autre hypothèse n’est pas viable. Si la statistique est plus élevée, le résultat est significatif et l’autre hypothèse est viable. (
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