Que signifie la valeur P ?
La valeur p représente la probabilité que la différence observée entre les groupes (ou la relation entre les variables) se produise de manière aléatoire.
Avez-vous souvent rencontré le p-valeur lors d'un test statistique, vous avez tenté d'en comprendre le sens, mais vous ne l'avez jamais vraiment saisi ?
Ne t'inquiète pas; tu n'es pas seul! C'est un fréquemment question posée dans les statistiques!
Avec cet article, nous vous garantissons que vous allez rapidement comprendre, une fois pour toutes, la signification de la valeur p dans les tests statistiques !
Le problème
Votre p-valeur est présent dans les tests statistiques inférentiels. Les exemples les plus connus de ces tests sont le test t de Student, l'ANOVA, chi carréCorrélation de Pearson et régressions linéaires et logistiques.
Mais quel est leur principe fondamental importance, et pourquoi avons-nous besoin statistiques déductives?
Nous devons travailler avec échantillons car obtenir des données sur une population entière est impossible d’un point de vue logistique, technique, temporel et financier.
Nous avons donc besoin de statistiques inférentielles pour tirer conclusions sur une population tout en n’en étudiant qu’une partie.
La solution
Avertissement: Nous tenons à préciser qu'il ne s'agit pas de la définition la plus précise de la valeur p, mais c'est la plus didactique. À la fin de l’article, nous fournissons plus d’informations à ce sujet.
Allons droit au but! La valeur p est simplement une probabilité, qui va bien entendu de 0 à 1 (0 à 100%). Mais une probabilité de quoi ?
Votre répondre est simple:
La valeur p représente la probabilité que la différence détectée entre les groupes analysés se produise de manière aléatoire.
- A petite valeur p (p ≤ 0.05, soit une probabilité inférieure ou égale à 5 %) indique une faible probabilité que la différence observée entre les groupes soit aléatoire. Vous considérez donc une différence significative entre les groupes.
- A valeur p élevée (p > 0.05, soit une probabilité supérieure à 5 %) : indique une forte probabilité que la différence observée entre les groupes soit aléatoire. Par conséquent, vous ne considérez aucune différence significative entre les groupes.
Dans l’explication ci-dessus, nous avons utilisé «différence entre les groupes» à titre d'exemple, qui s'applique à des analyses telles que le test t et l'ANOVA.
Pour des tests comme la corrélation de Pearson et la régression linéaire, nous dirions «relation entre les variables», mais c'est pour un autre article.
Remarques finales
La grande majorité des la recherche scientifique nécessite une analyse inférentielle. Vous avez probablement lu cet article jusqu’ici parce que vos recherches scientifiques en ont également besoin !
Comprendre le sens du p-valeur est crucial pour le développement des connaissances scientifiques.
Étant donné que les statistiques inférentielles sont basées sur des données montrant variations En raison du hasard, nous ne pouvons déterminer, par des tests statistiques, que si les différences observées dans nos données sont uniquement dues au hasard. Cela se fait, dans une certaine mesure, en analysant la valeur p.
Le plus pratique et le plus facile à comprendre définition de la valeur p est celle que nous venons de fournir :
La probabilité que la différence détectée entre les groupes analysés soit le fruit du hasard !
Veuillez noter les informations suivantes :
Les définitions, compréhensions et explications utilisées ici sont les plus générales et les plus largement utilisées dans les cours et manuels d’introduction aux statistiques ou à la biostatistique.
Cette approche rend la compréhension des concepts plus accessible et plus facile pour ceux qui ne sont pas directement liés aux sciences exactes.
Cependant, certains statisticiens ont critiqué cette interprétation.
En conséquence, l’American Statistical Association a récemment publié un éditorial "sur la signification statistique et les valeurs p, " avec des aspects légèrement différents de ceux représentés ici.
Ci-dessous, un plus Avec cette connaissance vient le pouvoir de prendre mais définition moins intuitive :
La valeur p représente la probabilité d'obtenir un résultat égal, voire plus extrême, à celui dérivé de nos données, en supposant que l'hypothèse nulle est vraie.
Vous pouvez désormais lire notre nouvel article sur ce sujet : La valeur p revient !
