{"id":328365,"date":"2021-08-03T02:00:00","date_gmt":"2021-08-03T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/medizinonline.com\/quen-est-il-de-la-valeur-p-deja\/"},"modified":"2021-08-03T02:00:00","modified_gmt":"2021-08-03T00:00:00","slug":"quen-est-il-de-la-valeur-p-deja","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/medizinonline.com\/fr\/quen-est-il-de-la-valeur-p-deja\/","title":{"rendered":"Qu’en est-il de la valeur p d\u00e9j\u00e0 ?"},"content":{"rendered":"

Chaque jour, les sp\u00e9cialistes de l’oncologie sont litt\u00e9ralement inond\u00e9s de nouvelles donn\u00e9es et de r\u00e9sultats d’\u00e9tudes. Et l’une d’entre elles est omnipr\u00e9sente : la valeur p. Se soustraire \u00e0 son emprise tout en se tenant au courant rel\u00e8ve de l’impossible. Apr\u00e8s tout, c’est lui qui d\u00e9cide, par exemple, si un nouveau m\u00e9dicament est consid\u00e9r\u00e9 comme efficace ou non. Mais que dit exactement la valeur p ?<\/strong><\/p>\n

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La premi\u00e8re chose \u00e0 savoir : plus c’est petit, mieux c’est. Dans ce cas, c’est g\u00e9n\u00e9ralement vrai et la plupart des gens le savent, m\u00eame si leurs \u00e9tudes de statistiques remontent \u00e0 quelques ann\u00e9es et que leur int\u00e9r\u00eat est limit\u00e9. N\u00e9anmoins, cette simplification grossi\u00e8re fait du tort \u00e0 la valeur p, car il y a beaucoup plus derri\u00e8re. Beaucoup plus, qui n’est pas si difficile \u00e0 comprendre.<\/p>\n

Sens et objectif<\/h2>\n

La valeur p a exactement une fonction. Il sert uniquement \u00e0 maintenir ou \u00e0 rejeter l’hypoth\u00e8se nulle. Un exemple : la valeur p d\u00e9termine si nous acceptons l’hypoth\u00e8se selon laquelle les oncologues sont plus intelligents que les orthop\u00e9distes. Dans ce cas, notre hypoth\u00e8se nulle serait “les oncologues sont aussi intelligents que les orthop\u00e9distes”. Si la valeur p calcul\u00e9e est inf\u00e9rieure au niveau de signification d\u00e9fini au pr\u00e9alable, nous pouvons supposer que notre hypoth\u00e8se nulle est fausse, c’est-\u00e0-dire que les oncologues sont – conform\u00e9ment \u00e0 nos attentes – plus intelligents que les orthop\u00e9distes. En revanche, si la valeur p est sup\u00e9rieure au niveau de signification, nous devons maintenir l’hypoth\u00e8se nulle, la diff\u00e9rence d’intelligence suppos\u00e9e n’est pas statistiquement significative.<\/p>\n

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\"\"<\/h2>\n

Et quel est le niveau de signification ?<\/h2>\n

Le niveau de signification est fix\u00e9 par les auteurs de l’\u00e9tude eux-m\u00eames, dans la plupart des cas \u00e0 5%. C’est ainsi que l’on obtient la fameuse image p<0,05, que nous connaissons bien gr\u00e2ce \u00e0 diverses publications – et qui correspond souvent \u00e0 ce que nous voulons voir. En effet, p<0,05 signifie que l’hypoth\u00e8se nulle peut \u00eatre rejet\u00e9e au niveau de signification fix\u00e9 \u00e0 5%, c’est-\u00e0-dire que les oncologues sont plus intelligents que les orthop\u00e9distes. Le niveau de signification choisi repr\u00e9sente une valeur limite. Il d\u00e9crit la probabilit\u00e9 tol\u00e9r\u00e9e de faire une erreur en rejetant l’hypoth\u00e8se nulle. Avec un niveau de signification de 5%, nous supposons dans notre exemple, pour accepter notre supposition (que les oncologues sont plus intelligents que les orthop\u00e9distes), que le risque de faire une fausse d\u00e9claration \u00e0 ce sujet doit \u00eatre inf\u00e9rieur \u00e0 5%. Si nous r\u00e9duisons la valeur critique \u00e0 1%, la probabilit\u00e9 d’erreur est plus faible, mais il est \u00e9galement plus difficile de confirmer notre hypoth\u00e8se. Inversement, nous pouvons augmenter le niveau de signification \u00e0 50% – avec pour cons\u00e9quence que notre affirmation a une probabilit\u00e9 de 50% d’\u00eatre fausse et donc sans pertinence.<\/p>\n

Gr\u00e2ce \u00e0 la compr\u00e9hension du niveau de signification, il est maintenant facile de comprendre la signification de la valeur p. En effet, celui-ci indique le risque de faire une erreur en rejetant l’hypoth\u00e8se nulle. Il s’agit donc d’une mesure de la probabilit\u00e9 du r\u00e9sultat, ou de r\u00e9sultats encore plus extr\u00eames, si l’hypoth\u00e8se nulle est vraie. Ainsi, si notre \u00e9tude conclut que les oncologues ont en moyenne 20 points de QI de plus que les orthop\u00e9distes, la valeur p est une mesure de la probabilit\u00e9 d’observer une diff\u00e9rence de QI de 20 points de QI ou plus dans notre \u00e9chantillon, alors qu’en r\u00e9alit\u00e9, il n’y a pas de diff\u00e9rence de QI. Si la valeur p est de 0,01, la probabilit\u00e9 de faire une telle erreur est de 1%. Dans ce cas, s’il n’y a pas de diff\u00e9rence de QI dans la population, il n’y a que 1% de chances de tirer un \u00e9chantillon avec un \u00e9cart de 20 points de QI ou plus. Tout est clair ?<\/p>\n

\nSource : Fahrmeir L, et al. : Statistiques : la voie vers l’analyse des donn\u00e9es. 8e \u00e9dition. Springer Spektrum ; 2016.<\/em><\/p>\n

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InFo ONKOLOGIE & H\u00c9MATOLOGIE 2021 ; 9(3) : 26
\nInFo PNEUMOLOGIE & ALLERGOLOGIE 2021 ; 3(4) : 27<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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