Arrêtez de dire «statistiquement significatif», recommandent des statisticiens. L’expression a fait son temps, et crée une séparation trop nette entre ce qui est certain et ce qui ne l’est pas.
En éditorial, la revue de la Société américaine des statisticiens en appelle à l’abandon de la «valeur p»: celle qui dit, comme plusieurs croient l’avoir compris, que si la différence entre deux données est supérieure à 5%, elle est décrétée «significative», tandis qu’en-dessous de ce seuil, elle ne l’est pas.
Ce n’était pas ce que voulait initialement dire cette valeur, mais plusieurs chercheurs en sont venus à l’utiliser abusivement, se plaignent les statisticiens depuis des années (la même revue avait déjà publié un avertissement en ce sens en 2016).
Corrélation ≠ cause à effet
Le simple fait de découvrir une relation «statistiquement significative» entre deux éléments ne signifie pas qu’il y a une relation de cause à effet, préviennent-ils, et c’est aussi le cas dans l’autre sens: l’absence de lien «statistiquement significatif» ne signifie pas qu’on doive considérer la conclusion comme négative.
«Ne concluez à rien qui soit d’importance scientifique ou pratique sur la base du statistiquement significatif (ou son absence)», lit-on d’entrée de jeu dans l’éditorial paru le 20 mars dans The American Statistician.