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La probabilité calculée 12 est de 1.2%. Cela signifie qu’il y a1.2% de chances qu’une
charte provenant de lapopulation représentée par cette courbe contienne à peine 5%
ou moins de R2 comme constituants immédiats de la phrase.
Il n’est pas épistémologiquement valide de démontrer que H0 est vraie. 13 Les
tests statistiques ont beau calculer la probabilité de cette hypothèse, il sont tous orientés
vers son rejet. Pour cette raison, les statisticiens sont divisés quant à la manière
d’interpréter un résultat non significatif: pour certains on ne peut jamais rien conclure
d’un pareil résultat; pour d’autres, il est préférable d’accepter H0 jusqu’à preuve du
contraire (cf. Howell 1998, 106). Nous adopterons une position pragmatique à cet
égard, en tenant compte des données et de la probabilité de H0.
L’intérêt du test se limite à indiquer qu’un phénomène qui n’est pas dû au hasard
organise les données. Ces dernières constituent un monde fermé dans le cadre duquel
les calculs sont effectués. En conséquence, le rejet ou non de H0 se fait sans tenir
compte de la relation qui existe entre les variables étudiées et d’autres variables avec
lesquelles elles pourraient être mises en relation. Par ailleurs, la comparaison des résultats
avec des informations non formalisées, comme l’intuition ou la connaissance
générale que le chercheur a des matériaux, fait partie de l’interprétation des résultats.
4.1.3.2 Jugement de l’utilisateur
À ce stade intervient le jugement de l’utilisateur: il peut décider que ce pourcentage
est trop faible et affirmer qu’il rejette H0 et accepte en conséquence H1. Dans ce cas,
il a exactement 1.2% de chances de commettre une erreur dite de la première espèce
ou erreurα. 14 Dans cette erreur, il considèrera à tort que la nouvelle charte découverte
fait partie d’une autre population que son échantillon de référence (148 documents).
La liste des valeurs donnée au début de la section→4.1.2.1 montre qu’il est possible
de se tromper de la sorte, la valeur la plus faible étant effectivement inférieure à 0.05.
La tolérance de l’utilisateur à l’erreurαest décidée préalablement à l’analyse. Il
est courant d’en fixer le seuil à 5%. L’erreur de la seconde espèce, ou erreurβconsiste
à ne pas rejeter H0 alors que H1 est vraie. On pourrait fixer le seuilαà1%, à 1‰,
ou plus bas encore: tout dépend du degré d’exigence de l’étude et des conséquences
qu’il y a à commettre l’erreurα. En recherche médicale, un seuil trop élevé aurait
des conséquences dramatiques; par contre, dans une étude de marketing, un seuil trop
bas ne mènerait jamais à la moindre conclusion utile. Dans ce second cas, commettre
l’erreurβpourrait être catastrophique. Les tests offrent donc des moyens rigoureux
d’évaluer le risque qu’un utilisateur prend en rejetant l’hypothèse d’indépendance.
Dans un contexte d’exploration comme le nôtre, le seuil général de 5% est classique
et raisonnable.
Pour chaque test effectué, la probabilité est dite significative quand elle est inférieure
au seuil choisi. Par extension, les écarts à l’indépendance et les relations entre
les variables seront alors dits significatifs également.
12 La fonction R employée pour ce faire est pnorm().
13 «Tous les statisticiens s’accordent [. . .] sur un point: on ne peut jamais prétendre avoir
‹prouvé› l’hypothèse nulle.» (Howell 1998, 106).
14 Voir Howell 1998, §47.
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