La signification statistique est un terme utilisé dans de nombreux domaines de recherche, notamment le marketing, l'ingénierie et l'économie. Ce concept implique qu'une différence observée entre deux ou plusieurs points de données peut être dérivée avec confiance de la population sous-jacente plutôt que du hasard.
Pour déterminer la signification statistique, les chercheurs utilisent généralement la valeur p ou les intervalles de confiance pour évaluer la fiabilité de leurs résultats. En d'autres termes, si une valeur p significative (ou un intervalle de confiance étroit) est déterminée pour un ensemble de données par rapport à un autre, il y a de fortes chances que les différences observées entre les deux ensembles ne soient pas dues au hasard mais plutôt à quelque chose de significatif au sein de la population étudiée.
Par exemple : disons que vous testez différentes approches publicitaires sur votre site web et que vous voulez mesurer quelle approche est la plus efficace sur l'engagement des clients (taux de clics). Dans ce cas, vous comparerez votre groupe de contrôle à chaque variation individuelle et déterminerez si la différence de taux de clics est statistiquement significative. Si c'est le cas, cela signifie probablement que la variation a eu un effet sur l'engagement du client - bien qu'une enquête plus approfondie sur la raison exacte soit nécessaire avant de tirer toute conclusion.
