Un niveau de confiance

Cet article explique quel est le niveau de confiance dans les statistiques. Ainsi, vous trouverez ce que signifie le niveau de confiance dans les statistiques, un tableau avec les niveaux de confiance les plus utilisés et la différence entre le niveau de confiance et le niveau de signification.

Quel est le niveau de confiance ?

En statistique, le niveau de confiance est la probabilité que l’estimation d’un paramètre statistique dans une population se situe dans l’intervalle de confiance. Généralement, le niveau de confiance est indiqué par 1-α et est exprimé en pourcentage.

Par exemple, si le niveau de confiance d’un intervalle de confiance pour une moyenne est de 95 %, cela signifie que la probabilité que la moyenne de la population se situe dans les limites de l’intervalle de confiance est de 95 %.

Les niveaux de confiance les plus utilisés sont 90 %, 95 % et 99 %. Bien que le niveau de confiance le plus courant soit de 95 %.

Tableau des niveaux de confiance

Après avoir vu la définition du niveau de confiance, un tableau avec les niveaux de confiance les plus courants ainsi que leurs valeurs critiques correspondantes est présenté ci-dessous.

Ainsi, connaissant le niveau de confiance souhaité, il est possible de déterminer la valeur critique permettant de calculer l’intervalle de confiance d’un paramètre statistique. Vous pouvez voir comment un intervalle de confiance est calculé dans l’article correspondant sur notre site Internet.

Niveau de confiance de 0 % et 100 %

Dans cette section, nous verrons ce que signifient un niveau de confiance de 0 % et un niveau de confiance de 100 %, car ce sont deux niveaux de confiance qui ne devraient en principe pas apparaître dans les statistiques.

Un niveau de confiance de 0 % signifie qu’il n’y a aucune certitude que les mêmes résultats seront obtenus si les données de l’échantillon sont à nouveau prises. En fait, les résultats obtenus avec un niveau de confiance de 0 % ne seraient jamais publiés puisqu’il n’y aurait aucune certitude quant à leur exactitude avant de répéter l’étude statistique.

En revanche, un niveau de confiance de 100 % signifie qu’il ne fait aucun doute que si l’étude est répétée, on obtiendra exactement les mêmes résultats. En réalité, un niveau de confiance à 100 % n’existe pas dans les statistiques à moins qu’une population entière n’ait été étudiée, et même dans ce cas, vous ne pouvez pas être sûr à 100 % qu’aucune erreur ou biais ne s’est produit au cours de l’enquête.

Niveau de confiance et niveau de signification

Le niveau de confiance et le niveau de signification sont statistiquement liés, nous verrons donc dans cette section la différence entre ces deux concepts.

La différence entre le niveau de confiance et le niveau de signification est la probabilité qu’ils définissent. Le niveau de confiance est la probabilité qu’une statistique se trouve dans un intervalle de confiance, tandis que le niveau de signification est la probabilité que la statistique se trouve en dehors de l’intervalle de confiance.

Par conséquent, si le niveau de confiance d’un intervalle de confiance est 1-α, le niveau de signification de ce même intervalle est α.

Par exemple, si le niveau de confiance d’un intervalle de confiance est de 95 %, son niveau de signification est de 5 %. Cela signifie que si nous répétons l’étude statistique 100 fois, 95 fois nous obtiendrons un résultat qui coïncide avec celui de la population réelle, tandis que 5 fois nous obtiendrons un résultat erroné.