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Statistical Significance

Seuil de confiance (95%) confirmant qu'un résultat de test n'est pas dû au hasard.

La significativité statistique est le seuil de confiance indiquant que le résultat observé lors d'un test n'est probablement pas dû au hasard.

Ce que mesure la p-value

La p-value répond à une seule question : si les deux versions étaient strictement identiques, quelle serait la probabilité d’observer un écart au moins aussi grand que celui mesuré ? Sous 0,05, on considère cet écart peu compatible avec le hasard. Elle ne dit rien, en revanche, de l’ampleur du gain ni de sa valeur économique.

Significatif ne veut pas dire rentable

Avec un trafic important, un écart minuscule finit toujours par devenir significatif. Un gain relatif de 2 % sur une micro-conversion peut être statistiquement solide et économiquement nul, surtout si le déploiement coûte plusieurs jours de développement. Regardez systématiquement l’intervalle de confiance et traduisez sa borne basse en euros avant d’engager la moindre décision de déploiement à grande échelle.

Les pièges du peeking

Consulter les résultats chaque matin et arrêter au premier passage au vert multiplie mécaniquement les faux positifs. Fixez à l’avance la durée et la taille d’échantillon, couvrez des semaines complètes, puis tenez le plan. Si vous voulez vraiment surveiller en continu, utilisez un outil conçu pour cela plutôt que de lire un test classique en cours de route.

Exemple concret

Un éditeur SaaS compare deux pages de tarifs sur 12 000 visiteurs par version : 3,1 % contre 3,5 % d’inscriptions. L’écart franchit le seuil de 95 %, mais l’intervalle de confiance s’étend de 2 à 24 % de gain relatif. Le gain est réel, son ampleur reste très incertaine.

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Statistical Significance en pratique : Conversion

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