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.
Vous est-il souvent arrivé de rencontrer la p-valeur dans un test statistique, d'essayer d'en comprendre la signification, sans jamais vraiment la saisir ?
Ne vous inquiétez pas, vous n'êtes pas seul ! C'est une question fréquemment posée en statistiques !
Avec cet article, nous vous garantissons que vous comprendrezrapidement et définitivement la signification de la valeur p dans les tests statistiques !
Le problème
The p-valeur est présente dans les tests statistiques inférentiels. Parmi les exemples les plus connus, citons le test t de Student, l'ANOVA, le test chi carré, la corrélation de Pearson et les régressions linéaire et logistique.
Mais quelle est leur importancefondamentale , et pourquoi avons-nous besoin statistiques déductives?
Nous devons travailler avec échantillons car obtenir des données auprès de l'ensemble d'une population est impossible sur les plans logistique, technique, temporel et financier.
Ainsi, nous avons besoin de statistiques inférentielles pour tirer des conclusions sur une population en n'en étudiant qu'une partie.
La solution
Avertissement : Nous tenons à préciser que cette définition de la p-valeur n’est pas la plus précise, mais la plus didactique. Vous trouverez davantage d’informations à ce sujet à la fin de cet article.
Allons droit au but ! La p-valeur est simplement une probabilité, qui, bien sûr, varie de 0 à 1 (de 0 à 100 %). Mais la probabilité de quoi ?
The réponse est simple :
La valeur p représente la probabilité que la différence détectée entre les groupes analysés se produise de manière aléatoire.
– A faible 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 due au hasard. Par conséquent, on considère qu'il existe 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 due au hasard. Par conséquent, on considère qu'il n'y a pas de différence significative entre les groupes.
Dans l’explication ci-dessus, nous avons utilisé la «différence entre les groupes» comme exemple, ce 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, on parlerait de «relation entre les variables», mais cela fera l'objet d'un autre article.
Remarques finales
La grande majorité des recherche scientifique nécessitent une analyse inférentielle. Si vous avez lu cet article jusqu'ici, c'est probablement parce que vos propres recherches scientifiques en ont également besoin !
Comprendre la signification de la p-valeur est crucial pour le développement des connaissances scientifiques.
Étant donné que les statistiques inférentielles reposent sur des données présentant des variations dues au hasard, nous ne pouvons déterminer, que par des tests statistiques, si les différences observées dans nos données sont uniquement imputables au hasard. Ceci est réalisé, dans une certaine mesure, par l'analyse de la p-valeur.
la plus pratique et la plus facile à comprendre La 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,” dont certains aspects diffèrent légèrement de ceux présentés ici.
Voici une définition plus précise , mais 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 maintenant lire notre nouvel article sur ce sujet : les rendements de la valeur p !
