Faut-il brûler les tests de signification statistique ?

La demarche d’inference occupe une place centrale dans la recherche en management. Tres souvent, le chercheur est amene a tirer des conclusions ou a proceder a des generalisations a partir de ses observations ou de ses resultats. Dans certains cas, la statistique peut lui permettre de le faire de maniere rigoureuse a travers la statistique inferentielle qui est la demarche d’inference par laquelle le statisticien teste la generalisation d’une information collectee sur un echantillon a l’ensemble de la population dont est issu cet echantillon. Les tests statistiques sont ainsi au cœur de la statistique inferentielle et, par suite, de la demarche d’inference. Pourtant, depuis leur introduction, les tests de signification statistique font l’objet de critiques vives et recurrentes portant aussi bien sur leur nature que sur leur role (Nickerson, 2000). La critique des tests de signification statistique est presente depuis longtemps dans pratiquement tous les champs disciplinaires... a l’exception notable du management qui commence tout juste a aborder la question (Mbengue, 2007 ; Schwab et Starbuck, 2009). Des lors, l’objectif principal de cet article est precisement de mieux informer la communaute des chercheurs en management de l’existence de ces critiques des tests de signification statistique, d’en detailler le contenu et les enjeux et, surtout, de proposer des recommandations permettant d’ameliorer le test d’hypotheses et, au-dela, la demarche d’inference – statistique – dans la recherche en management.