Sur l'importance des effets et ses indicateurs dans l'analyse statistique des données

Abstract

Résumé On souligne avec de nombreux auteurs la nécessité de poser la question de l'importance de l'effet observé dans toute situation d'analyse de données. Après avoir rappelé différents moyens d'évaluer cette importance on développe la présentation d'indicateurs qui s'appuient sur une référence interne aux données ou « indicateurs psychométriques ». Les différentes situations élémentaires d'analyse de données sont examinées. Pour chacune d'elles des indicateurs pertinents sont définis ainsi que trois valeurs conventionnelles permettant de qualifier un effet de «faible », «moyen», ou «important ». On insiste sur le fait qu'il s'agit de valeurs-repères permettant de situer l'effet, et ne devant pas être appliquées mécaniquement. La méthodologie proposée suggère de se prononcer systématiquement, et ceci dès l'étape descriptive, sur l'importance de l'effet. Ceci devrait en particulier contribuer à éviter des erreurs d'interprétation lors de l'étape inférentielle. Mots-clés : statistique, analyse des données, importance des effets, valeurs-repères, effet notable, effet négligeable, conclusion descriptive et inférence.

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