Voici trois raisons qui montrent pourquoi il est essentiel de comprendre le concept de signification statistique pour prendre des décisions fondées sur des données dans les entreprises :
Elle permet d'identifier des modèles et des corrélations
Certaines relations sont le fruit du hasard, tandis que d'autres ont une cause sous-jacente. Une meilleure compréhension de ce concept permet aux dirigeants d'entreprise de distinguer les simples corrélations des relations significatives et d'analyser les données avec plus de précision.
Elle permet d'établir des prévisions
La signification statistique permet aux entreprises de mieux comprendre leurs données et d'établir des prévisions fiables concernant les besoins des clients ou les tendances du marché. Elle les aide à planifier, à prendre les bonnes décisions et à se préparer aux éventuels changements.
Elle réduit le risque d'erreurs coûteuses
La signification statistique est essentielle pour éviter les erreurs coûteuses qui découlent d'une mauvaise interprétation, conduisant à des conclusions erronées. Cela peut s'avérer utile pour mener à bien une campagne de marketing réussie dans le respect du budget.
Principes fondamentaux de la signification statistique
Les tests d'hypothèses sont un élément essentiel de l'analyse statistique et de l'exploration des données. Ce processus permet d'évaluer un ensemble d'hypothèses sur une population à partir d'échantillons collectés. Cette méthode est utile aux entreprises, car elle leur permet de se faire une idée de leurs stratégies futures.
L'objectif du test d'hypothèse est de déterminer si l'hypothèse nulle est vraie ou si les données ont une signification statistique. L'hypothèse nulle (H0) est une hypothèse d'absence de changement ou d'effet. L'hypothèse alternative (H1) est une hypothèse de changement ou d'effet.
La réalisation d'un test statistique pour déterminer la probabilité de l'existence d'un effet permet de savoir quelle hypothèse est la bonne. Vous devez accepter l'hypothèse alternative si la probabilité d'un changement ou d'un effet est inférieure à un seuil prédéterminé (généralement 5 %).
Les tests d'hypothèses permettent une meilleure prise de décision. Les entreprises peuvent déterminer l'efficacité des stratégies potentielles avant d'investir dans celles-ci. Elles peuvent évaluer les risques et les bénéfices associés à différentes actions et prendre des décisions plus éclairées sur la meilleure façon d'aller de l'avant.
En outre, les tests d'hypothèse permettent de mesurer la validité et la fiabilité des résultats commerciaux. Vous pouvez identifier les failles d'une étude et déterminer l'exactitude de ses résultats. Cela vous aidera à prendre des décisions basées sur des informations fiables et des faits confirmés.
Qu'est-ce que la valeur p et l'alpha ?
La valeur p est une valeur numérique utilisée pour déterminer la probabilité que les résultats d'une expérience soient dus au hasard. Elle est également connue sous le nom de valeur de probabilité. Son calcul dépend des données observées et des résultats prévus pour l'hypothèse nulle.
Une valeur p faible (généralement inférieure à 0,05) signifie qu'il est peu probable que les résultats observés soient dus au hasard et que l'hypothèse alternative est acceptée (considérée comme statistiquement significative). D'autre part, lorsque la valeur p est élevée (supérieure à 0,05), vous retenez l'hypothèse nulle, ce qui suggère que les résultats observés sont probablement dus au hasard.
Alpha (α) est un terme statistique servant de seuil pour déterminer s'il faut rejeter l'hypothèse nulle. Ce niveau de signification prédéterminé est utilisé dans les tests d'hypothèses et détermine le risque de prendre une décision erronée.
Par exemple, si le seuil de signification est de 5 % (alpha = 0,05), il y a 5 % de chances de rejeter l'hypothèse nulle lorsqu'elle est vraie. Cela signifie que le chercheur acceptera l'hypothèse alternative s'il y a moins de 5 % de probabilité que les résultats observés soient dus au hasard.
Les analystes commerciaux peuvent obtenir la valeur p à partir des tableaux statistiques en fonction du type de distribution. Ils peuvent également l'obtenir en utilisant les fonctionnalités d'Excel et d'autres progiciels statistiques tels que SPSS et R.
Une fois que vous avez obtenu la valeur p, utilisez-la pour décider si vos données sont significatives en la comparant au seuil de signification (alpha). Lorsque la valeur p est inférieure à la valeur de signification prédéterminée, cela signifie que les données sont pertinentes et que vous pouvez accepter l'hypothèse alternative (H1).
Dans le cas contraire, si la valeur p est supérieure à la valeur de signification prédéterminée, cela signifie que les données ne sont pas considérées comme statistiquement pertinentes, et vous conservez l'hypothèse nulle (H0). Un principe communément admis est que si "P" est faible, H0 doit disparaître.
Les entreprises utilisent la valeur p pour prendre des décisions fondées sur des données et élaborer des campagnes marketing solides ou des stratégies de lancement de produits.
Comprendre les erreurs de type I et de type II
Les tests d'hypothèses ne sont pas parfaits. Pensez au fonctionnement du système judiciaire : il arrive que des innocents soient emprisonnés à tort et que certains coupables s'en sortent. Les données peuvent également conduire à des conclusions erronées.
Les tests d'hypothèses statistiques se démarquent toutefois d'un système juridique par le fait que le cadre vous permet de quantifier et de gérer la fréquence à laquelle les données nous amènent à une conclusion erronée. Examinons ces conclusions erronées : les erreurs de type I et de type II.
Type I
Cette erreur de décision se produit lorsque vous rejetez l'hypothèse nulle (H0) alors qu'elle est vraie : vous rejetez faussement l'hypothèse nulle. C'est le cas lorsque vous concluez à tort que les données sont significatives, ce qui signifie que les résultats ne sont pas le fruit du hasard et qu'il existe une cause.
Erreur de type I, également appelée "faux positif". Elle est associée à un niveau de risque connu sous le nom de niveau alpha (α). Plus le niveau alpha est faible, moins vous risquez de commettre une erreur de type I. Par exemple, en fixant un niveau alpha de 0,05, on réduit à 5 % le risque de rejeter à tort une hypothèse nulle.
Type II
Une erreur de type II, également appelée faux négatif, est une erreur statistique qui se produit lorsqu'un analyste ou un chercheur ne parvient pas à rejeter une hypothèse nulle erronée. C'est le cas lorsque l'analyste conclut à tort qu'il n'y a pas de différence significative entre deux groupes (alors qu'en réalité, il y a une différence significative).
Un exemple d'erreur de type II en entreprise est celui d'une équipe de marketing qui ne parvient pas à rejeter l'hypothèse nulle selon laquelle son nouveau produit n'augmentera pas les ventes, alors qu'il les augmentera bel et bien. L'équipe peut commettre cette erreur parce qu'elle ne dispose pas de suffisamment de données ou de preuves pour démontrer que le nouveau produit augmentera les ventes. Ils ont donc retenu H0, ce qui était faux. Les statistiques biaisées fournissent des déductions inexactes sur la population.
Choisir les bonnes statistiques de test
En analyse économique, il est essentiel de choisir la bonne statistique de test. Différents tests conviennent à différents types de données et à différentes situations. Il est préférable de faire appel à un statisticien professionnel pour choisir le bon test statistique.
Il existe deux grandes catégories de tests statistiques : les tests paramétriques et les tests non paramétriques. Les tests paramétriques reposent sur des hypothèses concernant les données, tandis que les tests non paramétriques ne formulent pas d'hypothèses concernant les données. Voici quelques-uns des tests couramment utilisés :
Test Z
Ce test paramétrique analyse les données lorsque la taille de l'échantillon est petite et que l'écart-type de la population (σ) est connu. Il détermine si deux valeurs moyennes d'une population sont différentes et mesure la relation entre deux variables. Les dirigeants d'entreprise l'utilisent pour comparer deux moyennes, calculer des intervalles de confiance et déterminer des différences de proportions.
Le test Z peut être utilisé pour évaluer les analyses de sites Web et les engagements afin de prendre des décisions commerciales basées sur des données. Il s'agit de comparer les données d'un site Web avec les données moyennes d'un site Web du secteur ou de sites Web similaires.
Le test Z permet de déterminer s'il existe des différences significatives en termes de trafic sur le site Web. Les résultats peuvent aider à informer les responsables sur les éléments qui placent leur site Web devant ou derrière les autres concurrents en termes d'engagement sur le site Web.
En zoomant sur ces détails, les entreprises peuvent prendre des décisions éclairées à un coût optimisé qui promet un retour sur investissement maximal.
Test du khi carré
Le test du khi carré est un test non paramétrique qui compare des variables catégorielles. Il détermine dans quelle mesure les données observées correspondent à un modèle attendu.
Ce test repose sur la comparaison des fréquences, ou des nombres, de différentes catégories et est utilisé dans diverses applications commerciales pour identifier les relations entre les variables. Les analystes commerciaux utilisent le test du khi-carré pour analyser des données quantitatives et prendre des décisions fondées sur des données.
Par exemple, il peut être utile dans les études de marché pour comprendre le comportement d'achat de divers groupes démographiques. Les tests du khi-carré sont également utiles pour les recherches en matière d'assurance qualité, permettant aux entreprises de comprendre les tendances en matière de service client et de savoir si les acheteurs reçoivent des produits ou des services satisfaisants. Vous pouvez utiliser ce test pour mesurer le succès du marketing par e-mail.
Test t indépendant
Un test t à deux échantillons est une analyse statistique utilisée pour évaluer la différence entre les moyennes de deux groupes indépendants. Les deux échantillons doivent être normalement distribués et avoir une taille d'échantillon inférieure à 30 observations.
Par exemple, le responsable des ressources humaines d'une entreprise peut vouloir déterminer si l'embauche de travailleurs à temps partiel pour remplacer des employés à temps plein aura une incidence sur la productivité. Dans ce cas, le responsable recueillera des données sur la productivité de chaque groupe afin de vérifier la validité de son affirmation. Le test peut également être utilisé dans les e-mails de test A/B.
Test t apparié
Il est également connu sous le nom de test t pour échantillon dépendant, car il compare un groupe avec lui-même à différents moments ou dans différentes conditions.
Ce test détermine s'il existe une différence statistiquement significative entre les deux échantillons en vérifiant si la différence moyenne entre les deux échantillons apparentés est significative.
Le test t apparié est le plus souvent utilisé pour comparer les moyennes de deux échantillons liés, comme avant et après une formation sur le même groupe d'individus ou des mesures répétées prises sur un seul groupe.
Il permet de déterminer dans quelle mesure le changement s'est produit entre les deux mesures. Le test t apparié peut permettre d'évaluer l'efficacité d'un programme de formation au sein d'une organisation. Les tests t sont limités par le fait que vous ne pouvez pas les utiliser pour plus de deux groupes.
Test ANOVA
Il existe deux types de tests d'analyse de la variance (ANOVA) : l'ANOVA à un facteur et l'ANOVA à deux facteurs. L'analyse de la variance fonctionne sur la base d'une variance égale et d'une distribution normale.
L'ANOVA à un facteur compare les moyennes de trois groupes indépendants ou plus. Il s'agit de calculer la variance entre les groupes et à l'intérieur des groupes. Ce test permet de vérifier si les moyennes des différents groupes sont égales.
Par exemple, dans une étude portant sur l'effet de trois stratégies marketing en termes de croissance des ventes, un ANOVA à un facteur peut être utilisé pour comparer la croissance moyenne des ventes pour chaque type de stratégie.
L'analyse de variance à deux facteurs (également connue sous le nom d'ANOVA factorielle) examine les effets principaux de deux facteurs et leurs interactions sur une variable de résultat. Elle détermine s'il existe une interaction entre deux variables indépendantes et comment elles affectent une variable dépendante.
Dans l'ANOVA à deux facteurs, les effets principaux sont la différence entre les niveaux de chaque variable indépendante, et les interactions sont les différences entre les effets principaux.
L'ANOVA à deux facteurs est utilisée dans les entreprises pour analyser les effets principaux et les interactions de deux facteurs qui ont un impact sur un résultat commercial particulier.
Par exemple, une entreprise peut vouloir évaluer l'effet principal du prix et de la promotion sur les ventes. L'effet principal du prix mesurerait la différence entre les ventes moyennes pour des prix différents, et l'effet principal de la promotion mesurerait la différence entre les ventes moyennes pour des activités promotionnelles différentes.
L'interaction entre le prix et la promotion mesure la différence de ventes lorsque les deux variables indépendantes (prix et promotion) interviennent. L'ANOVA à deux facteurs aide les entreprises à comprendre l'interaction de différents facteurs et leur impact sur les résultats de l'entreprise.
Le choix de la bonne statistique de test est essentiel pour obtenir des résultats précis. Le choix d'un test statistique approprié dépend du type de données, des objectifs de votre analyse et des questions auxquelles vous souhaitez répondre.
En collaborant avec Mailchimp, vous pouvez déterminer quels tests sont les plus appropriés pour votre projet et veiller à la fiabilité de vos résultats.
Interpréter les résultats et les transmettre est la partie la plus importante d'une analyse d'entreprise. Les responsables de la prise de décision comprennent ainsi les données et la manière dont ils peuvent les utiliser pour faire progresser l'activité de l'entreprise.
Lorsque vous interprétez les résultats, comprenez les mesures statistiques utilisées et leurs limites. Expliquez les hypothèses formulées au cours des tests et la manière dont elles ont pu influencer les résultats. Vous devez toujours fournir une explication claire et concise des résultats des tests, y compris leur caractère statistiquement pertinent ou non.
Utilisez des outils de communication précis, tels que des tableaux et des graphiques, pour aider les responsables à comprendre les données. Ils pourront ainsi rapidement dégager des informations significatives à partir des données. Évitez de surinterpréter les résultats afin de permettre aux responsables de développer des idées basées sur les activités de leur entreprise.
Exploitez la signification statistique pour prendre des décisions mieux fondées sur les données
Les statistiques jouent un rôle essentiel dans l'analyse commerciale. Il est essentiel de comprendre les valeurs p et leur interprétation pour prendre des décisions fondées sur des données.
Le choix des bonnes méthodes statistiques et la compréhension des erreurs de type I et de type II aideront les entreprises à assurer la précision de leur analyse. Il est également nécessaire de savoir comment interpréter et présenter clairement les résultats afin d'aider les responsables à exploiter les données de manière significative.
En suivant ces étapes, les entreprises peuvent prendre des décisions judicieuses qui garantissent un retour sur investissement maximal.
Mailchimp propose divers outils et services pour aider les entreprises à prendre des décisions plus éclairées. L'outil d'analyse prédictive de Mailchimp peut vous aider à prévoir les comportements des clients, tels que les tendances d'engagement, les cycles d'achat, etc. Avec Mailchimp, vous pouvez tirer parti de la signification statistique pour comprendre votre base de clients et développer de meilleurs produits et services qui répondent à leurs besoins.