Qu'est ce que les statistiques inférentielles ?

L'inférence statistique est un ensemble de méthodes permettant l'obtention des conclusions fiables à partir de données d'échantillons statistiques. Les méthodes employées permettent de comparer des moyennes, des variances, des distributions ou encore des proportions. Cela permet à la fois de démontrer statistiquement que des variables influencent d’autres variables et d’étendre la validation des paramètres, obtenus sur un échantillon, à l’ensemble de la population de référence. En d'autre termes, un phénomène ou une action ont t'il eu un impact sur les observations ? Il s’agit ainsi d'extrapoler l’échantillon initial, afin de généraliser les résultats obtenus sur un nombre restreint d’individus à l’ensemble de la population dont est extrait cet échantillon. En résumé, les statistiques inférentielles permettent de prédire, déduire, modéliser les données.

Les risques

Cette façon de procéder n’est pas sans danger, c’est pourquoi il existe des procédures très précises permettant de limiter le risque de faire de mauvaises inférences. D’une manière globale, les techniques statistiques inférentielles permettent de tester empiriquement des hypothèses et des prédictions relatives aux données recueillies. Une grande variété de tests est utilisée en statistiques inférentielles ; ces tests relèvent tous d’une logique similaire : une hypothèse alternative est testée contre une hypothèse nulle, qui, comme son nom l’indique, ne prévoit pas de différence entre différentes observations. Des calculs sont ensuite réalisés et conduisent à obtenir une valeur qu’il faudra comparer à un critère de décision. Cette valeur est comparée à une distribution type de valeurs, qui permet de décider si l’hypothèse nulle peut ou non être rejetée, ce qui est évidemment le but de la recherche ou de l'étude.

Source

Chanquoy, Lucile. Statistiques appliquées à la psychologie (HU Psycho) (p. 16). Hachette Éducation.