Qu’est-ce qu’une valeur P ?

La valeur p d’une étude est la probabilité que vos mesures puissent se produire même s’il n’y a pas de relation avec la variable que vous testez.

Des valeurs p plus petites suggèrent que vos observations sont une bonne indication que les variables testées et mesurées dans votre expérience sont étroitement liées.

Des valeurs p plus élevées suggèrent que vos résultats ressemblent plus ou moins à ceux que vous obtiendriez en l’absence de relation, ce qui signifie que vous ne pouvez pas être sûr qu’il existe un lien après tout.

Attendez, quoi ? Pouvez-vous expliquer la valeur p en termes plus simples ?

Les expériences scientifiques comparent généralement certaines caractéristiques de personnes, d’objets ou d’événements pour comprendre comment ils peuvent être liés.

Est-ce que manger des aliments gras fait prendre du poids ? Un médicament particulier peut-il réduire les symptômes d’une maladie ? Quelle quantité de caféine est bonne(ou mauvaise) pour vous ? Nous pourrions supposer qu’il existe un lien, qu’une chose en entraîne une autre.

Si nous pensons que l’une de ces choses influence l’autre, nous pouvons appeler la nature de cette relation une hypothèse. (Par exemple, “les aliments gras font prendre du poids” est une hypothèse)

En réalité, il se peut qu’il n’y ait pas de relation du tout. Nous appelons cela une hypothèse nulle. (“Les aliments gras ne font pas grossir” est une hypothèse nulle)

Il est impossible de savoir laquelle est réellement à l’œuvre dans l’Univers. Malheureusement, il n’existe pas de Grand Livre des Réponses dans lequel on puisse jeter un coup d’œil. Le mieux que l’on puisse faire est de mesurer chaque variable et de les comparer pour voir si une augmentation de l’une entraîne une augmentation (ou une diminution) de l’autre, ce que nous appelons une corrélation.

Une valeur p est un moyen de tester statistiquement une éventuelle corrélation. Elle vous donne un chiffre compris entre zéro et un ; plus il est proche de un, moins vous devez être confiant dans votre hypothèse.

Des valeurs p élevées ne signifient pas que votre hypothèse nulle a plus de chances d’être vraie, mais simplement que votre hypothèse n’explique probablement pas vos observations.

De même, plus le chiffre s’approche de zéro, moins il est probable que vous obteniez ce type de résultats si l’hypothèse nulle était réellement en jeu. Cela ne rend pas non plus votre hypothèse vraie, mais cela en fait un bien meilleur pari.

Quand pouvons-nous dire que notre hypothèse est vraie ?

Techniquement, il n’existe pas de chiffre unique permettant de distinguer quel type d’hypothèse est absolument correct.

Mais par convention, nous pouvons conclure que toute valeur p supérieure à 0,05 signifie que l’hypothèse nulle est trop probable pour être ignorée. En dessous de 0,05, nous pouvons convenir que votre hypothèse mérite d’être prise au sérieux et testée à nouveau.

Chaque fois qu’elle est testée et qu’elle survit, plus nous pouvons être sûrs que nous sommes sur la bonne voie.

Pourquoi 0,05 est-il significatif ?

La signification de 0,05 est davantage un accident de l’histoire qu’un jalon mathématique objectif.

Un livre influent intitulé Statistical Methods for Research Workers, écrit par le statisticien britannique Ronald Aylmer (R.A.) Fisher au début du XXe siècle, résumait certains tableaux de variables et leurs valeurs p calculées de manière à les diviser. Fisher affirmera plus tard que le seuil de 0,05 était pratique “comme limite pour juger si un écart doit être considéré comme significatif ou non”

Bien que Fisher l’ait trouvé commode, certains chercheurs affirment que nous ne devrions pas être aussi paresseux en l’adoptant pour tout ce qui est scientifique. Certains disent que nous devrions l’abandonner et accepter un certain degré d’incertitude.

Il existe un contre-argument qui prétend que nous devrions être plus stricts, en réduisant la valeur à un chiffre encore plus petit de 0,005 pour être super-duper confiant dans une hypothèse.

D’autres mettent en garde contre toute modification hâtive de cette valeur, ce qui signifie que nous pouvons nous attendre à ce qu’une valeur p de 0,05 soit un chiffre significatif en science pendant un certain temps encore.

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