Alpha correspond également à la valeur de puissance du test lorsque l'hypothèse nulle (H 0) est vraie. Le coefficient alpha de Cronbach, parfois appelé simplement coefficient , est une statistique utilisée notamment en psychométrie pour mesurer la cohérence interne (ou la fiabilité) des questions posées lors d'un test (les réponses aux questions portant sur le même sujet devant être corrélées). Le problème de l’inflation du risque alpha survient lorsque l’on s’autorise à conclure à partir du moment où au moins un test est significatif. Comment calculer le seuil de signification statistique 1 - Déterminer quel facteur tester Mathématiquement on montre qu’à l’issu de k tests réalisés avec un seuil de signification alpha, le risque global d’erreur . Un seuil de signification de 0,05 implique un risque de 5 % de déterminer qu'un effet existe alors qu'il n'en existe aucun. Il existe de nombreux outils gratuits pour réaliser le calcul du seuil statistique, mais pour mieux déchiffrer la signification des résultats, il peut être utile de comprendre ce qui est calculé. En général, un seuil de signification (noté alpha ou α) de 0,05 fonctionne bien. A ce seuil de signification, on fait correspondre sur la distribution d’échantillonnage de la statistique une région de rejet de l’hypothèse … Choisissez un seuil de signification plus élevé, tel que 0,10, si vous souhaitez augmenter le risque de déclarer qu'un effet est significatif sur le plan statistique alors qu'aucun effet n'existe et … Un seuil de risque alpha de 5 est-il acceptable ? Cette limite s'appelle le SEUIL DE SIGNIFICATION et a pour valeur Z 1-alpha, c'est-à-dire la valeur de la table de Z qui correspond à une probabilité de 1-alpha. Mathématiquement on montre qu’à l’issu de k tests réalisés avec un seuil de signification α, le risque global d’erreur . Un seuil de signification de 0,05 indique un risque de 5 % de conclure à tort qu'une différence existe. un seuil à 10% plutôt qu’à 5%) plus il est risqué de commettre l’erreur type I. Avec un seuil de 5%, avec un résultat significatif il reste encore 5% de risque de se tromper. Ainsi, moins le seuil de signification est sévère (i.e. Seuil décision, degré de signification Seuil de décision α= 5%, 1 ddl Valeur théorique = 3.84 La statistique 30.95 > 3.84 : on rejette H0 Différence significative ou les 2 variables ne sont pas indépendants Degré de signification statistique 30.95, 1 ddl p < 0.001 Une autre valeur peut être utilisée, en particulier plus contraignante, comme 1%. Le seuil de signification (dénoté par alpha ou α) est le niveau maximal acceptable du risque de rejet de l'hypothèse nulle lorsqu'elle est vraie (erreur de type I). Cours (3) de statistiques année universitaire 2011-2012 Zarrouk Fayçal 5 Les erreurs de type I et de type II sont étroitement liées. 5. nulle H0 alors qu’elle est vraie, s’appelle le seuil de signification du test et s’énonce en probabilité ainsi : α=P(rejeter H0H0 vraie). Comment calculer un intervalle de confiance. Figure 1 – L’inflation du risque alpha en cas de répétition des tests statistiques. Classiquement le seuil de la signification statistique est fixé à 5%. En statistiques, un intervalle de confiance permet d'établir la marge d'erreur entre les données d'un sondage (échantillon) et les données de la population totale.