Voici une ventilation:
1. Observation et mesure:
- Les scientifiques recueillent des données par le biais d'expériences ou d'observations.
- Ces données sont analysées pour identifier les différences potentielles entre les groupes ou les conditions.
2. Signification statistique:
- Des tests statistiques sont utilisés pour déterminer la probabilité d'observer la différence observée par hasard.
- Une valeur p est calculée, représentant la probabilité d'obtenir les résultats s'il n'y avait pas de différence réelle.
- Une valeur de p en dessous d'un certain seuil (généralement 0,05) est considérée comme statistiquement significative, indiquant une faible probabilité que la différence soit due au hasard.
3. Réelle différence:
- Si une différence est statistiquement significative, elle suggère une "réelle différence" entre les groupes ou les conditions.
- Cela signifie que la différence observée est probablement due à un véritable effet, pas à des fluctuations aléatoires.
Exemple:
- Imaginez une étude étudiant l'efficacité d'un nouveau médicament.
- Les chercheurs comparent un groupe recevant le médicament à un groupe témoin recevant un placebo.
- Ils trouvent une différence statistiquement significative dans l'amélioration des symptômes entre les groupes.
- Cela indique que le médicament a un "réel" effet sur les symptômes, au-delà de ce qui serait attendu par hasard.
Considérations importantes:
- La signification statistique n'implique pas nécessairement une signification pratique. Une différence statistiquement significative peut être petite et non significative dans les applications du monde réel.
- L'interprétation de la «différence réelle» doit être prise en compte aux côtés d'autres facteurs, tels que la taille de l'effet, la taille de l'échantillon et la conception de l'étude.
En conclusion, la "vraie différence" de la science signifie une différence statistiquement significative entre les groupes ou les conditions, suggérant un véritable effet au-delà de la variation aléatoire.
