L'extraction de règles d'association génère souvent un grand nombre de règles. Pour les classer et les valider, de nombreuses mesures statistiques ont été proposées ; elles permettent de mettre en avant telles ou telles caractéristiques des règles extraites. Elles ont pour point commun d'être fonction croissante du nombre de transactions et aboutissent bien souvent à l'acceptation de toutes les règles lorsque la base de données est de grande taille. Dans cet article, nous proposons une mesure inspirée de la notion de valeur- test. Elle présente comme principale caractéristique d'être insensible à la taille de la base, évitant ainsi l'écueil des règles fallacieusement significatives. Elle permet également de mettre sur un même pied, et donc de les comparer, des règles qui auront été extraites de bases de données différentes. Elle permet enfin de gérer différents seuils de signification des règles. Le comportement de la mesure est détaillé sur un exemple.