Le niveau de confiance, aussi appelé seuil de confiance, détermine l’intervalle de confiance et donc la marge d’erreur d’un résultat de sondage.

Les niveaux de confiance les plus souvent utilisés en statistique sont 90 %, 95 % et 99 %. Plus le niveau de confiance est élevé, plus la marge d’erreur associée aux résultats sera élevée. Logique, non?

En effet, pour être sûr à 99 % qu’un résultat provenant d’un échantillon se situe dans un intervalle qui contient la valeur que l’on retrouverait en réalité dans la population, cet intervalle doit être plus grand (et donc la marge d’erreur plus élevée) que si on est sûr à seulement 90 %. Mais lequel choisir?

Heureusement pour tout le monde, le niveau de confiance de 95 % fait généralement consensus dans le petit monde de la recherche. Pour des explications un peu plus détaillées sur le sujet, je vous suggère cet article de l’Université du Connecticut.

Lorsque vous vous intéressez aux différences entre des segments de consommateurs, le choix du niveau de confiance retenu n’est pas sans conséquence. Par exemple, le niveau de confiance de 90 % vous mettra sur la piste de nombreuses différences, mais vous vous tromperez en moyenne 1 fois sur 10, alors qu’à 99 %, la proportion de conclusions fallacieuses tombera à 1 %.

Vous avez du mal à vous «brancher»? Notez que pour plaire à tout le monde, SOM a pris l’habitude d’intégrer dans ses tableaux de résultats les trois niveaux de confiance pour souligner les différences significatives, avec chacun leur symbole respectif. Vous aurez donc l’embarras du choix.

Ce billet a ébranlé votre niveau de confiance? Rassurez-vous. Vous trouverez ici quelques exemples visuels pour consolider votre compréhension.

* Vincent Bouchard est vice-président Marketing chez SOM.