1.19: Signification statistique

Une fois que les chercheurs ont recueilli des données empiriques à partir d’un échantillon prédéterminé, ils peuvent effectuer des analyses statistiques pour déterminer si les différences observées entre les groupes ou les variables sont significatives ou si elles résultent uniquement du hasard.

Par exemple, un chercheur a peut-être constaté que les étudiants de premier cycle à qui on a demandé d’utiliser le geste et l’expression émotionnelle pour jouer une scène – le groupe expérimental – se souvenaient davantage de leurs répliques que les étudiants qui les ont lues sans utiliser le geste et l’expression émotionnelle – le groupe témoin.

Maintenant, elle veut savoir la probabilité que cette différence se soit produite parce que la manipulation expérimentale a affecté la mémoire des participants pour les lignes, plutôt qu’à cause d’un hasard.

Pour accomplir cette tâche, elle doit établir la valeur p, c’est-à-dire la probabilité que la différence entre les groupes se soit produite par hasard.

Si elle constate que la valeur p est inférieure ou égale à 0,05, ce qui signifie qu’il y a une possibilité de cinq pour cent ou moins que le résultat soit le fruit du hasard, la différence entre les groupes est considérée comme statistiquement significative par convention.

En d’autres termes, il y a au moins 95 % de chances que les participants du groupe expérimental se souviennent de plus de répliques en raison de la manipulation expérimentale – en utilisant le geste et l’expression émotionnelle.

En conséquence, elle peut accepter avec confiance l’hypothèse alternative ou expérimentale – que la manipulation expérimentale a affecté les résultats – et rejeter l’hypothèse nulle – que la manipulation expérimentale n’a eu aucun effet.

En fin de compte, si les résultats de la recherche s’avèrent statistiquement significatifs, les résultats sont considérés comme des différences significatives par la communauté scientifique.