Valeur p

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Dans un test statistique, la valeur p (en anglais p-value) est la probabilité d'obtenir la même valeur (ou une valeur encore plus extrême) du test si l'hypothèse nulle était vraie. Si cette valeur p est inférieure à la valeur du seuil préalablement défini (traditionnellement 5 % ou 1 %), on rejette l'hypothèse nulle et le « résultat du test est statistiquement significatif »[1].

En d'autres termes, la valeur p est la probabilité de commettre une erreur de première espèce, c'est-à-dire de rejeter à tort l'hypothèse nulle et donc d'obtenir un faux positif. La valeur p se traduit par un seuil expérimental.

En général, on considère les seuils suivants[2] :

  •  < 0,01 : très forte présomption contre l'hypothèse nulle
  • 0,01 - 0,05 : forte présomption contre l'hypothèse nulle
  • 0,05 - 0,1 : faible présomption contre l'hypothèse nulle
  •  >0,1 : pas de présomption contre l'hypothèse nulle

Une nouvelle approche par inférence bayésienne met en évidence que ces valeurs de seuil sont trop optimistes et expliquent le manque de reproductibilité des études scientifiques, suggérant un p < 0,001 ou 0,005[3].

Notes et références[modifier | modifier le code]

  1. Wasserman 2004, p. 156, définition 10.11.
  2. Wasserman 2004, p. 157
  3. (en) Valen E. Johnson et col, « Revised standards for statistical evidence », Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America,‎ 11 novembre 2013 (DOI 10.1073/pnas.1313476110)

Bibliographie[modifier | modifier le code]

  • (en) Larry Wasserman, All of Statistics : A Concise Course in Statistical Inference, New York, Springer-Verlag,‎ 15 septembre 2004, 461 p. (ISBN 978-0387402727)
  • (en) Lemuel A. Moyé, Statistical reasoning in medicine : the intuitive p-value primer, Springer, New York, 2006 (2e éd.), 301 p. (ISBN 9780387329130)
  • (fr) Yadolah Dodge, « Valeur p », in Statistique : dictionnaire encyclopédique, Springer, Paris, Berlin, etc., 2004 (2e éd.), p. 588 (ISBN 2-287-21325-2)