Contenu
- Qu'est-ce que la signification statistique ?
- Comment déterminer la signification statistique
- Exemple de calcul de la signification statistique
- Erreurs lors du calcul de la signification statistique
Qu'est-ce que la signification statistique ?
La signification statistique représente la probabilité que la différence observée entre deux groupes de données numériques soit due à un effet réel plutôt qu'à des fluctuations aléatoires. Dans un contexte marketing, ce concept est utilisé pour tester des hypothèses liées à l'efficacité de divers changements, tels que l'introduction de nouveaux produits ou la modification du design d'un site web.
Grâce à la signification statistique, les marketeurs peuvent prendre des décisions plus éclairées, par exemple, s'il faut :
- lancer un nouveau produit si les ventes test montrent de bons résultats ;
- modifier le design du site ou de la newsletter sur la base des résultats de tests A/B ;
- faire confiance aux résultats des enquêtes auprès des consommateurs ;
- considérer une campagne publicitaire comme réussie si une augmentation des ventes est observée.
Comment déterminer la signification statistique
Le processus de détermination de la signification statistique comprend plusieurs étapes :
- Collecte de données : Commencez par rassembler et traiter les données brutes, telles que les données de trafic ou de conversion dans les tests A/B. Il est important d'exclure les valeurs aberrantes qui peuvent fausser les résultats de l'analyse.
- Détermination de la représentativité de l'échantillon : Assurez-vous que l'échantillon choisi reflète correctement la population cible.
- Formulation des hypothèses : L'hypothèse nulle (H0) suppose que la différence observée est aléatoire, tandis que l'hypothèse alternative (H1) affirme qu'elle est causée par un effet quelconque.
- Établissement du niveau de signification : Définissez le niveau de signification (généralement 0,05), qui indique le niveau acceptable d'événements extrêmes si l'hypothèse nulle est vraie.
- Calcul de la valeur P : C'est un indicateur qui aide à déterminer si la différence est suffisamment significative pour rejeter l'hypothèse nulle.
Les méthodes de calcul de la valeur P comprennent la statistique t, le test Z et le test F. Divers calculateurs en ligne sont également disponibles pour aider dans ce processus.
Exemple de calcul de la signification statistique
Considérons une situation où un marketeur souhaite évaluer s'il faut changer l'ancien design de l'emballage d'un produit. Il dispose de données sur les ventes qui semblent montrer que le nouveau produit se vend mieux, et l'objectif est d'évaluer la signification statistique de ces résultats.
Supposons que les ventes moyennes quotidiennes du nouveau produit soient de 400 unités, tandis que celles de l'ancien produit soient de 340 unités avec une erreur standard de 35, et que les données de test aient été collectées pendant 7 jours. Pour l'analyse, il est nécessaire de vérifier si cette différence est réellement statistiquement significative.
Le marketeur fixe le niveau de signification à 0,05 et calcule la valeur P à l'aide du test t. Si la valeur P est inférieure à 0,05, cela confirme l'hypothèse alternative selon laquelle la différence de ventes est statistiquement significative. Si elle est supérieure, les résultats ne permettent pas de rejeter l'hypothèse nulle.
Erreurs lors du calcul de la signification statistique
Lors de l'analyse de la signification statistique, les marketeurs peuvent rencontrer plusieurs erreurs courantes :
- Ignorer les résultats : Par exemple, si la valeur P ne confirme pas l'hypothèse alternative, le chercheur peut accidentellement ou intentionnellement exclure ces résultats.
- Manipulation du niveau de signification : Établir le niveau de signification après avoir obtenu la valeur P peut conduire à une distorsion des résultats.
- Utilisation de données obsolètes : Utiliser de vieux résultats peut être erroné, car ils ne garantissent pas leur pertinence pour les recherches futures.
- Niveau de confiance trop bas : Fixer un niveau trop bas peut entraîner des erreurs de type I fréquentes, tandis qu'un niveau trop élevé peut conduire à des erreurs de type II.
Il est important de se rappeler que la signification statistique ne signifie pas toujours qu'il existe un lien fort entre les variables. Il convient donc de mener des recherches supplémentaires pour analyser en profondeur les résultats obtenus.
