Explorer le scénario lorsque p est égal ou supérieur à 0.051 (p ≥ 0.051)

Vous apprendrez l'importance des valeurs p, en particulier lorsqu'elles sont « valeur p supérieure à 0.05 », ainsi que leurs implications dans l'analyse statistique et l'interprétation des données.

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Introduction

L'analyse statistique est au cœur de la prise de décision basée sur les données, fournissant des preuves pour éclairer les décisions dans divers domaines, des soins de santé aux entreprises. Un aspect clé de l’analyse statistique est le concept de test d’hypothèse. Dans ce domaine, un terme ressort : le p-valeur. A p-valeur est une probabilité qui fournit une mesure de la preuve contre l'H0 (hypothèse nulle) offerte par les données. L'hypothèse nulle représente une déclaration d'absence d'effet ou de différence, et c'est l'hypothèse que l'on cherche généralement à tester et éventuellement à rejeter en faveur d'une hypothèse alternative. Sur la base des données disponibles, la valeur p représente la probabilité d'obtenir les données observées ou des données encore plus extrêmes, étant donné que l'H0 (hypothèse nulle) est exacte. En d’autres termes, il quantifie à quel point les données observées seraient surprenantes si l’hypothèse nulle était correcte.

Test de signification est une méthode statistique qui utilise les valeurs p pour décider de rejeter ou non l'hypothèse nulle. La convention dans de nombreux domaines scientifiques est de rejeter l'hypothèse H0 (hypothèse nulle) si la valeur p est inférieure à 0.05, souvent appelée l'hypothèse nulle. niveau de signification. Ce seuil est choisi pour équilibrer les risques de rejeter faussement l'hypothèse nulle (erreur de type I) et de ne pas rejeter une fausse hypothèse nulle (erreur de type II). Si la valeur p est <0.05, les résultats sont considérés comme statistiquement significatifs, ce qui suggère que les données observées sont peu probables sous l'hypothèse nulle.

Cependant, une idée fausse courante est que la valeur p représente la probabilité que l’hypothèse H0 (hypothèse nulle) soit vraie. Cela doit être corrigé. La valeur p dépend de la véracité de l’hypothèse nulle. Il ne fournit pas d’informations directes sur la vérité ou la fausseté de l’hypothèse nulle elle-même. Comme indiqué tout au long de cet article, même si la valeur p est un outil précieux, elle ne raconte pas toute l’histoire. Il existe des scénarios, par exemple lorsque le La valeur p est supérieure ou égale à 0.051, où une interprétation plus nuancée est nécessaire. Des facteurs tels que la taille de l’effet, la taille de l’échantillon et la puissance du test, entre autres, sont essentiels pour une compréhension plus complète des résultats statistiques. Dans les prochaines sections, nous examinerons plus en détail ces considérations afin de fournir une vue plus large des résultats statistiques plutôt que de nous en tenir strictement au seuil traditionnel de la valeur p.

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Temps forts

• Une valeur p est une probabilité qui aide les chercheurs à déduire si leur hypothèse est étayée par les données.
• Le seuil conventionnel de signification statistique, p < 0.05, n'est pas une règle stricte et doit être interprété de manière contextuelle.
• Des valeurs P légèrement supérieures à 0.05 (p = 0.051) n'invalident pas nécessairement les résultats d'une étude.
• La signification statistique (valeur p) et la signification pratique (taille de l'effet) peuvent différer ; les deux sont importants pour l’interprétation des données.
• La taille de l'effet complète la valeur p en quantifiant l'ampleur d'un phénomène ou d'une relation.
• La puissance statistique et la taille de l'échantillon influencent considérablement la fiabilité des valeurs p et leur interprétation.

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Le seuil standard (p < 0.05)

Le concept de seuil de valeur p car la signification est devenue une convention dans de nombreux domaines scientifiques, avec une norme commune étant une valeur p inférieure à 0.05 ou p <0.05. Cette convention est issue des travaux de l'éminent statisticien R.A. Fisher dans les années 1920. Ce choix de seuil est quelque peu arbitraire et a fait l’objet de débats.

Les résultats sont souvent considérés comme statistiquement significatifs lorsqu'une valeur p est inférieure à 0.05. En d’autres termes, si l’hypothèse H0 (hypothèse nulle) est vraie, il y a moins de 5 % de chances que les données observées (ou plus extrêmes) se produisent. Ainsi, les chercheurs pourraient rejeter l’hypothèse H0 (hypothèse nulle) en faveur de l’hypothèse H1 (hypothèse alternative), concluant que les données observées fournissent des preuves solides contre l’hypothèse nulle.

Toutefois, le choix d’un seuil de 0.05 ne constitue pas une règle d’or. Il représente un équilibre, visant à limiter les risques de deux types d’erreurs :

L'erreur de type I est le rejet incorrect d’un vrai H0 (hypothèse nulle — un « faux positif »), et la probabilité de commettre une erreur de type I est égale au niveau de signification. Si nous fixons notre seuil de signification à 0.05, nous acceptons une probabilité de 5 % de rejeter à tort l’hypothèse nulle.

Erreur de type II – ne pas rejeter un faux H0 (hypothèse nulle – un « faux négatif »). Cependant, le risque d’erreur de type II est plus difficile à quantifier. Cela dépend de plusieurs facteurs, notamment de l’effet réel et de la taille des échantillons.

Ce seuil ne doit pas être considéré comme une frontière stricte entre la vérité et le mensonge. Une valeur p de 0.049 ne diffère pas fondamentalement d'une valeur p de 0.051. Cependant, ils conduiraient à des conclusions différentes quant à la signification statistique si l’on respectait strictement la norme p < 0.05. De plus, comme nous l’expliquons dans la suite de cet article, se concentrer uniquement sur la valeur p et ignorer d’autres considérations, telles que l’ampleur des effets et la puissance statistique, peut conduire à une interprétation incomplète et potentiellement trompeuse des données.

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Scénarios avec des valeurs p supérieures ou égales à 0.051

Alors, que se passe-t-il lorsque le p-valeur dépasse légèrement notre seuil conventionnel de signification, se situant dans la fourchette de 0.051 ou plus?

En apparence, une valeur p supérieure à 0.05 pourrait conduire à la conclusion que l’hypothèse nulle ne devrait pas être rejetée, ce qui impliquerait l’absence d’effet ou de différence significative. Mais comme c’est souvent le cas en statistique, la vérité est plus nuancée.

La différence entre une valeur p de 0.049 et une valeur p de 0.051 est marginale. Cela ne signifie pas nécessairement que le premier représente un « véritable » effet, alors que le second ne le représente pas. Par conséquent, l’interprétation de ces valeurs p ne doit pas se limiter à la simple comparaison avec un seuil.

Dans les cas où la valeur p tombe juste au-dessus de 0.05, il est essentiel d'examiner la conception de l'étude, les données et des mesures supplémentaires.

Conception de l’étude et qualité des données: Avant de conclure sur la base de la valeur p, nous devons déterminer si la conception de l'étude était solide et si la qualité des données était élevée. Des facteurs de confusion potentiels, des biais et d'autres problèmes de conception de l'étude pourraient affecter les résultats statistiques.

Taille de l’effet et intervalles de confiance: Une valeur p plus grande pourrait indiquer une petite taille d’effet, mais pas toujours. Si l’ampleur de l’effet est importante, les résultats pourraient néanmoins avoir une signification pratique même s’ils ne sont pas statistiquement significatifs. L’intervalle de confiance peut également fournir des informations sur la plage de valeurs plausibles pour l’ampleur de l’effet.

Taille de l'échantillon: Une taille d'échantillon plus petite pourrait ne pas avoir la puissance nécessaire pour détecter un effet, ce qui entraînerait une valeur p plus grande.

Puissance statistique: Il s'agit de la capacité d'un test à détecter un effet lorsqu'il y en a un. Une étude avec une puissance inférieure peut avoir une valeur p plus élevée même lorsqu'un effet existe.

Tests multiples: La probabilité d'obtenir au moins 1 faux positif augmente si diverses hypothèses sont testées. La correction de plusieurs tests peut entraîner une valeur p juste supérieure à 0.05, même si la valeur p brute était inférieure au seuil.

Ces scénarios soulignent l’importance d’une approche globale pour interpréter les valeurs p et les résultats statistiques. Une valeur p légèrement plus élevée n’annule pas automatiquement un effet ou une différence ; au lieu de cela, cela nous invite à regarder la situation dans son ensemble.

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Importance statistique par rapport à importance pratique

Il existe une distinction cruciale entre statistique et  importance pratique cela est souvent négligé dans l’interprétation des résultats de la recherche.

Signification statistique fait référence à la probabilité que le résultat observé ou plus extrême ait pu se produire par hasard, étant donné que l'hypothèse H0 (hypothèse nulle) est vraie. C'est là que la valeur p entre en jeu. Le résultat est généralement déclaré statistiquement significatif si la valeur p est inférieure à 0.05.

Cependant, la signification statistique n'équivaut que parfois à importance pratique. L’importance pratique signifie que l’impact est suffisamment important pour avoir une valeur pratique.

Par exemple, une étude de grande envergure pourrait aboutir à un résultat statistiquement significatif avec une très petite valeur p en raison de la puissance statistique élevée fournie par la grande taille de l’échantillon. Cependant, si l’ampleur de l’effet est minime, le résultat risque de manquer de signification pratique. En d’autres termes, même s’il est peu probable que le résultat soit dû au hasard (statistiquement significatif), la différence ou l’effet réel peut être si minime qu’il n’est ni significatif ni utile en pratique.

À l'inverse, une étude portant sur un échantillon plus petit pourrait révéler un effet plus important qui n'est pas statistiquement significatif (par exemple, une valeur p de 0.051). Bien que les résultats ne soient pas statistiquement significatifs en raison de la puissance statistique plus faible d’un échantillon plus petit, la taille de l’effet plus grande pourrait néanmoins avoir une importance pratique.

Cette distinction souligne l’importance de regarder au-delà de la valeur p lors de l’interprétation des résultats. L'ampleur des effets, les intervalles de confiance, ainsi que le contexte réel et les implications du résultat doivent tous être pris en compte parallèlement à la valeur p pour parvenir à une compréhension plus complète des résultats.

Un résultat statistiquement significatif n’est pas toujours significatif en pratique, et un résultat qui manque de signification statistique peut néanmoins avoir une importance pratique. Par conséquent, la signification pratique doit être évaluée pour garantir que les résultats sont statistiquement valables et significatifs dans un contexte réel.

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Importance des tailles d’effet

En analyse statistique, le taille de l'effet est une information cruciale souvent négligée. La taille de l’effet mesure l’ampleur d’un phénomène ou la force d’une relation dans la population et est indépendante de la taille de l’échantillon.

Par exemple, en comparant deux groupes, la taille de l’effet peut être la différence de moyenne entre les groupes, qui mesure à quel point les groupes diffèrent. Dans une corrélation, la taille de l’effet correspond à la force de la relation entre les variables.

Tandis que le p-valeur vous indique si les données observées sont peu probables sous l'hypothèse nulle, la taille de l'effet vous donne une mesure quantitative de l'ampleur de l'effet ou de la différence observé. Contrairement à la valeur p, la taille de l’effet n’est pas affectée par la taille de l’échantillon. Un échantillon plus grand peut donner une valeur p plus petite pour la même taille d’effet en raison de la puissance accrue du test.

Un effet peut être statistiquement significatif tout en ayant une petite taille, ce qui peut avoir peu d’importance pratique. À l’inverse, un effet peut être important (potentiellement d’importance pratique). Néanmoins, si l'étude manque de puissance (par exemple, en raison d'un échantillon de petite taille), elle peut ne pas être statistiquement significative.

De plus, la taille de l’effet peut être incroyablement informative lorsque la valeur p dépasse 0.05. Une taille d’effet importante pourrait suggérer une signification pratique potentielle même si les résultats ne sont pas statistiquement significatifs. De plus, cela indique que l’effet ou la différence observé est substantiel. Cela pourrait être significatif dans un contexte réel, même si les données ne fournissent pas de preuves solides contre l’hypothèse nulle.

La prise en compte de l’ampleur de l’effet ainsi que de la valeur p peut permettre une compréhension plus complète des résultats. Alors que la valeur p peut indiquer si un effet ou une différence est susceptible de se produire par hasard, la taille de l’effet peut mesurer l’ampleur de cet effet ou de cette différence, ce qui est crucial pour comprendre sa signification pratique potentielle.

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Puissance du test et taille de l'échantillon

Comprendre l' puissance d'un test et le rôle de taille de l'échantillon est fondamental pour interpréter les valeurs p et les résultats globaux d’une étude.

La puissance statistique est la probabilité qu'un test rejette correctement l'hypothèse H0 (hypothèse nulle) lorsque l'hypothèse H1 (hypothèse alternative) est vraie. En termes plus simples, le test peut détecter un effet lorsqu’il y en a un. Une puissance plus élevée réduit le risque d’erreur de type II, ne parvenant pas à rejeter un faux H0 (hypothèse nulle). Les facteurs influençant la puissance d’un test comprennent le niveau de signification, la taille réelle de l’effet et, surtout, la taille de l’échantillon.

Taille de l'échantillon joue un rôle important dans la vérification des hypothèses. Avoir des échantillons plus grands permet de recueillir plus d’informations et augmente la puissance statistique permettant de détecter les effets existants. De plus, ils peuvent produire une erreur type plus petite, conduisant à des estimations plus précises et à des intervalles de confiance plus étroits.

Cependant, avec des échantillons de plus petite taille, les études peuvent manquer de puissance, ce qui signifie qu’elles n’ont pas la puissance nécessaire pour détecter un effet, même s’il existe. Les études de faible puissance sont plus susceptibles de produire une valeur p plus élevée (par exemple, ≥ 0.051), non pas parce que l'effet n'existe pas, mais parce que le test n'avait pas la puissance nécessaire pour le détecter.

C'est pourquoi, dans les scénarios où la valeur p est juste au-dessus du seuil de signification conventionnel, il est essentiel de prendre en compte la puissance de l'étude et la taille de l'échantillon. Un résultat non significatif ne signifie pas nécessairement « aucun effet » ou « aucune différence », en particulier dans le cas d'un échantillon de plus petite taille ou d'une étude de faible puissance.

Par conséquent, il est essentiel d’examiner la valeur p et de prendre en compte la puissance statistique et le contexte dans lequel l’étude a été menée, y compris la taille de l’échantillon. Enfin, cela permet une interprétation plus éclairée et plus fiable des résultats, garantissant que des informations précieuses ne soient pas négligées simplement parce qu’elles n’ont pas atteint un seuil arbitraire.

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Biais et erreurs potentiels

Bien que les valeurs p, les tailles d'effet et la puissance statistique soient des éléments cruciaux de l'analyse statistique, il est essentiel de prendre en compte les potentiels biais et erreurs cela peut avoir un impact sur les résultats et leur interprétation.

Un biais est une erreur qui peut influencer le résultat dans une direction particulière. Voici quelques exemples:

Biais de séléction: Les résultats peuvent être faussés si l'échantillon ne reflète pas avec précision la population d'intérêt. Il est essentiel de considérer le processus d’échantillonnage et de déterminer s’il a pu introduire un biais.

Biais de confirmation: Cela se produit lorsque les chercheurs interprètent ou sélectionnent des données qui soutiennent leurs attentes ou hypothèses, ignorant les données qui les contredisent. Il est crucial d’aborder l’analyse avec un esprit ouvert et de considérer toutes les preuves.

Biais de publication: Les études avec des résultats significatifs (généralement p < 0.05) sont plus susceptibles d'être publiées que celles qui n'en ont pas. Cela peut fausser la littérature publiée et avoir un impact sur les méta-analyses.

En plus des biais, d’autres erreurs peuvent affecter la valeur p :

Erreur de mesure: Les erreurs de collecte de données peuvent avoir un impact sur l'analyse et conduire à des résultats inexacts.

Erreurs de modélisation: Si le modèle statistique ne représente pas adéquatement les données ou le phénomène étudié, les résultats peuvent être trompeurs.

Tests multiples: La réalisation de plusieurs tests augmente les chances de trouver un résultat significatif par hasard (erreur de type I). Si cela n’est pas pris en compte, cela peut conduire à une valeur p faussement significative. De même, il peut gonfler les valeurs p juste au-dessus du seuil lorsque des corrections pour comparaisons multiples sont appliquées.

Ces biais et erreurs soulignent l’importance d’une conception d’étude rigoureuse, d’une collecte de données minutieuse et d’une analyse statistique réfléchie. Lorsque la valeur p est juste au-dessus de 0.05, il est crucial d’examiner l’étude à la recherche de biais et d’erreurs potentiels qui auraient pu avoir un impact sur les résultats. Une compréhension globale du contexte de l’étude et une interprétation minutieuse de la valeur p, de l’ampleur de l’effet et de la puissance statistique peuvent permettre une compréhension plus précise des résultats.

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Études de cas

Examinons quelques études de cas hypothétiques pour mieux comprendre les concepts discutés.

Étude de cas 1 : petit effet, grand échantillon: Prenons l’exemple d’une étude portant sur l’effet d’une nouvelle technique pédagogique sur les performances des élèves. L'étude porte sur un échantillon de grande taille et révèle une différence de performance statistiquement significative entre les étudiants qui ont reçu la nouvelle technique et ceux qui ne l'ont pas reçu (p = 0.04). Cependant, l’ampleur de l’effet est très faible, ce qui indique que la différence de performance, bien que statistiquement significative, est insignifiante en termes pratiques. Ce cas illustre la différence entre la signification statistique et la signification pratique. Enfin, il souligne l’importance de prendre en compte l’ampleur de l’effet et la valeur p.

Étude de cas 2 : effet important, petit échantillon: Envisagez une petite étude pilote portant sur un nouveau traitement pour une maladie rare. L'étude révèle une taille d'effet importante, ce qui suggère une différence de résultats substantielle entre les groupes de traitement et les groupes témoins. Cependant, la valeur p est de 0.051 en raison de la petite taille de l’échantillon. Même si le seuil de signification conventionnel n’est pas atteint, l’ampleur de l’effet et les implications potentielles sur les résultats pour les patients pourraient néanmoins rendre ces résultats intéressants pour la communauté médicale.

Étude de cas 3 : Tests multiples: Enfin, considérons une étude génétique examinant les associations entre de nombreuses variantes génétiques et une maladie particulière. L'étude applique une correction pour les tests multiples afin de réduire le risque de faux positifs. Plusieurs associations qui auraient été significatives au niveau de 0.05 deviennent non significatives après la correction, avec des valeurs p juste au-dessus de 0.05. Ces résultats pourraient encore être intéressants en tant que pistes potentielles pour des recherches ultérieures.

Ces études de cas illustrent qu'une valeur p supérieure à 0.05 ne signifie pas nécessairement que les résultats ne sont pas pertinents ou sans intérêt. Il est donc crucial de considérer le contexte plus large, notamment la taille de l’effet, la taille de l’échantillon et la conception de l’étude.

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Meilleures pratiques en analyse de données

Suivre les meilleures pratiques en l'analyse des données peut aider les chercheurs à éviter les pièges courants et à parvenir à des conclusions plus fiables et plus significatives. Voici quelques recommandations :

Considérez la taille de l'effet : signalez et considérez toujours la taille de l'effet à côté de la valeur p. Il mesure l’ampleur de l’effet ou de la différence, ce qui est crucial pour comprendre sa signification pratique.

Analyse de puissance statistique: effectuez une analyse de puissance pendant la phase de conception de l'étude pour vous assurer que votre étude dispose de suffisamment de puissance pour détecter l'effet qui vous intéresse.

Réplication et validation: Répliquez vos résultats avec de nouvelles données lorsque cela est possible. Cela augmente la confiance dans les résultats.

Utiliser les intervalles de confiance: Les intervalles de confiance fournissent une plage de valeurs plausibles pour un paramètre de population inconnu. Ils fournissent des informations sur la précision et l’incertitude de votre estimation, qui peuvent être plus informatives que la valeur p seule.

Reporting transparent: Soyez transparent sur vos méthodes et rapportez tous les résultats, pas seulement les plus significatifs. Cela peut aider à éviter des problèmes tels que le p-piratage et les biais de publication.

Contrôle des comparaisons multiples: Si plusieurs hypothèses sont testées, utilisez des méthodes appropriées pour contrôler le taux d'erreur par famille ou le taux de fausses découvertes.

Évitez de vous fier trop à p < 0.05: Ne divisez pas les résultats en « significatifs » ou « non significatifs » en fonction de la seule valeur p. Considérez la valeur p dans un contexte plus large, y compris l’ampleur de l’effet, les intervalles de confiance et la conception de l’étude.

Méfiez-vous des biais et des erreurs: Soyez conscient des biais et des erreurs potentiels dans votre étude. Une conception d’étude rigoureuse et une collecte minutieuse des données peuvent contribuer à minimiser ces problèmes.

En suivant ces bonnes pratiques, les chercheurs peuvent garantir une interprétation plus précise des valeurs p et d’autres résultats statistiques, produisant ainsi des conclusions scientifiques plus fiables et plus significatives.

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Manipuler les résultats et les attentes

Dans le but d'atteindre le seuil magique de p < 0.05, certains chercheurs peuvent, consciemment ou inconsciemment, s'engager dans des pratiques douteuses connues sous le nom de p-piratage or dragage de données. Cela implique de manipuler les données ou l’analyse jusqu’à obtenir un résultat statistiquement significatif.

Le P-hacking peut prendre diverses formes, telles que :

Rapports sélectifs: Ne rapporte que les résultats statistiquement significatifs en omettant les résultats non significatifs.

Règles d'arrêt: Décider quand arrêter la collecte de données selon que les résultats sont significatifs ou non.

Comparaisons multiples: Réaliser de nombreux tests et mettre en évidence uniquement ceux qui produisent des résultats significatifs sans ajustement pour de multiples comparaisons.

Le P-hacking est un problème grave car il peut conduire à des résultats faussement positifs, contribuer à la crise de réplication dans la science et orienter de manière erronée les recherches futures et les décisions politiques.

D'autre part, vœu pieux fait référence à la tendance à interpréter les données en fonction de ce que l’on espère voir plutôt que de ce que les données montrent réellement. Ce biais cognitif peut conduire à une surinterprétation des résultats avec des valeurs p juste au-dessus du seuil de 0.05.

Par exemple, un chercheur pourrait être tenté de minimiser la non-significativité d’une valeur p de 0.051, en arguant qu’elle est « presque significative » ou « marginalement non significative ». Un tel langage reflète un vœu pieux et peut être trompeur. S'il est essentiel d'interpréter les résultats dans un contexte plus large, cela doit être fait de manière objective sans laisser les attentes ou les désirs influencer l'interprétation.

Pour lutter contre ces problèmes, les chercheurs doivent pré-enregistrer leurs études, en précisant à l’avance leurs hypothèses, la taille de leur échantillon et leurs plans d’analyse. Ils devraient également adopter la transparence, en partageant toutes les données et tous les résultats, et pas seulement les plus importants. Les pratiques scientifiques ouvertes, telles que le partage de données et les prépublications, peuvent contribuer à accroître la transparence et la reproductibilité de la recherche.

En conclusion, lors de l'interprétation d'une valeur p, il est essentiel de prendre en compte la signification statistique, la taille de l'effet, la taille de l'échantillon, la puissance statistique, les biais et erreurs potentiels, ainsi que la possibilité de piratage et de vœux pieux. Une interprétation nuancée et réfléchie des résultats, fondée sur les principes de bonnes pratiques scientifiques, peut garantir que les résultats sont fiables, significatifs et, en fin de compte, contribuent à l’avancement des connaissances.

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Conclusion

Dans la recherche scientifique, l’interprétation des résultats ne se limite pas à vérifier si une valeur p franchit un seuil. Bien qu’utile dans certaines circonstances, le seuil traditionnel de p < 0.05 ne devrait pas être le seul critère permettant de déterminer la valeur ou l’importance des résultats de la recherche.

Il est essentiel de reconnaître qu'une valeur p juste supérieure à 0.05, comme p ≥ 0.051, ne rend pas automatiquement les résultats non pertinents ou inintéressants. En fait, ces résultats pourraient potentiellement conduire à des informations précieuses et à de futures orientations de recherche. Pour garantir une interprétation robuste de ces résultats, il est essentiel de prendre en compte le contexte plus large, notamment l’ampleur de l’effet, la puissance statistique, la taille de l’échantillon, les biais et erreurs potentiels, ainsi que le risque de piratage informatique et de vœux pieux.

En particulier, prêter attention à l'ampleur de l'effet peut aider à déterminer si l'effet observé a une signification pratique, même s'il ne répond pas au seuil conventionnel de signification statistique. Parallèlement, la prise en compte de la puissance du test et de la taille de l'échantillon peut aider à faire la distinction entre « aucun effet » et « un effet que l'étude n'était pas suffisamment puissante pour détecter ».

De plus, être conscient des biais et erreurs potentiels, tels que le biais de sélection, le biais de confirmation et les tests multiples, peut contribuer à une interprétation plus fiable de la valeur p et des résultats globaux de l’étude.

Cette approche globale de l’interprétation des résultats scientifiques va au-delà du respect rigide d’un seuil de valeur p. Cela favorise une compréhension plus nuancée des données. Il s’aligne sur les principes de bonnes pratiques scientifiques. Il permet de garantir que les conclusions tirées sont fiables et significatives et contribuent à l’avancement des connaissances.

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