Explication de l'énoncé statistique n° 2 : importance statistique par rapport à l'importance pratiqueNous avons tous entendu quelqu'un dire quelque chose qui n'est pas « vrai ». Parfois, vous laissez tomber, soit parce que ce n'est pas assez important pour être contesté, soit parce que vous ne voulez pas provoquer de conflit avec l'orateur.
Il s'agit du deuxième opus de la série de blogs « statistiques dignes d'intérêt ». En général, voici comment cela fonctionne : d'abord, je poste une sorte de question relative aux statistiques dans un JMP Communauté Débats fil. Les utilisateurs de la communauté sont encouragés à répondre. Après environ une semaine, je donne mon avis sur ce qui ne va pas avec la déclaration dans un article de blog comme celui-ci.
Voici un tableau des sujets de discussion et des articles de blog à ce jour. Un grand merci à ceux qui répondent à chaque message de discussion (et/ou ajoutent des commentaires au blog !)
Sujet du fil de discussion Message de blog Personnes qui ont répondu à la discussion (ou ont commenté le blog) #1 : Mauvaise interprétation de la valeur p Dangers d'une mauvaise interprétation des valeurs p @dale_lehman , @P_Bartell , @statman , @ih , @George , @brady_brady #2 : Trop d'importance accordée à la signification statistique Cet article de blog @P_Bartell , , Craige_Hales , @ih , #3 : Rapporter les mesures Bientôt disponible! Merci de poster vos commentaires dans l'espace Discussions. N'hésitez pas non plus à contribuer à vos propres déclarations statistiques dignes d'intérêt !Jetons donc un coup d'œil à la deuxième déclaration loufoque que j'ai postée...
Mon point de vue sur Cringeworthy #2Rappelons dans notre scénario qu'une étude avait été réalisée pour tenter de déterminer pourquoi le rendement avait baissé dans un processus de production. Un test t a été réalisé pour étudier les différences entre les sous-ensembles de deux fournisseurs. En effet, le test t a montré une valeur p très faible, donnant une confiance élevée quant à une différence dans les moyennes des pièces des deux fournisseurs.
Le chef d'équipe voulait sauter sur le fait que la valeur p était petite. Il voulait commencer immédiatement une étude sur les raisons pour lesquelles les deux moyennes de population étaient différentes. (Peut-être était-il motivé par une expérience passée selon laquelle une différence entre ces fournisseurs avait déjà causé un problème.) Mais ce que le directeur n'a pas mentionné, c'est si la différence était « pratiquement importante ».
D'après mon expérience, les gens confondent souvent « importance statistique » avec « importance pratique ».
La signification statistique est simplement une déclaration mathématique selon laquelle nous pouvons détecter une certaine différence dans les moyennes des deux populations à un certain niveau de confiance. C'est bien, mais cela ne dit pas si cette différence est importante pour nous. L'importance pratique est basée sur votre jugement, votre expérience et votre sagesse. Peut-être que le test statistique détecte une différence de 0,1 unité entre les deux traitements. Une différence de 0,1 est-elle importante pour votre application ? Sinon, il serait peut-être préférable de consacrer des ressources à la découverte de la source de cette différence à la recherche d'autres sources qui pourraient conduire à un faible rendement.Il est peut-être malheureux que le terme « significance » puisse être interprété comme « importance » dans la langue anglaise. Je ne connais pas de meilleur mot à utiliser que signification, mais il peut être trompeur pour certaines personnes.
Morale de cette histoire : assurez-vous de comprendre la différence entre la signification statistique et l'importance pratique lors de l'interprétation des résultats de l'analyse statistique !
Maintenant, s'il te plaît, viens vers Discussion n°3 !
"C'est statistiquement significatif ! Nous devrions aller consacrer des ressources au problème !"
Cette déclaration vous fait-elle grincer des dents ? Jetez un œil à pourquoi je pense qu'il s'agit d'une déclaration loufoque, dans ce résumé de mon deuxième sujet de discussion.
AnalytiqueRe : Explication de la déclaration statistique n° 2 : importance statistique par rapport à l'importance pratique
Je connais beaucoup de gens qui vont apprécier votre explication de l'importance statistique par rapport à l'importance pratique.Il y a quelques années, la FDA ne partageait pas votre sagesse et une section entière d'un BLA a dû être réécrite. L'avis de la FDA a mis un an à être révisé.
Cependant, quelqu'un pourrait soutenir qu'une année est insignifiante si nous pensons au temps à l'échelle de l'évolution humaine. Donc je suppose que ce n'était pratiquement pas significatif.
Re : Explication de la déclaration de statistiques loufoques n° 2 : signification statistique par rapport à l'importance pratiqueLol merci @DirtyDataCoLLC !
J'ai aussi entendu de @Craige_Hales , Qui a envoyé ce lien concernant le même sujet de discussion.Dans ce document, l'auteur recommande "Discernable Difference" au lieu de "Statistical Significance", en raison des implications trompeuses de SS.Cela a beaucoup de sens pour moi!
Re : Explication de la déclaration de statistiques loufoque #2 : Signification statistique vs importance pratiqueJ'utilise maintenant la différence perceptible et l'importance pratique. Ça va mieux. Espérons que d'autres suivront. Vous avez raison. C'est un langue Anglaise problème. Les synonymes de significatif sont importants, cruciaux, critiques, significatifs, critiques, sérieux et vitaux. L'utilisation abusive du terme a donc un sens.
Comment amener un pourcentage significatif de la population à utiliser une expression, un énoncé, un terme ou un mot plus approprié ?
Je ne suis pas si doué avec les mots. Je vais coller des chiffres. Il m'a fallu beaucoup trop de temps pour écrire cette dernière phrase. Je n'ai pas pu choisir le bon expression, énoncé, terme ou mot. Alors, je les ai tous utilisés.
Merci encore, @JerryFish ,
Rob
