Illustration: Martin Patenaude-Monette
Québec Science inaugure une nouvelle rubrique qui donne la parole aux scientifiques d’ici. Il y est cette fois question de statistiques : la valeur p passe au tordeur !
Par Sébastien Béland, Michael Cantinotti et Denis Cousineau
« Les résultats sont statistiquement significatifs. » Cette phrase, omniprésente en science, est souvent considérée comme une sorte de sceau de validité d’une étude scientifique. Cette préconception repose sur une mesure régulièrement utilisée : la valeur p . Un chiffre abstrait, souvent mal compris et interprété par rapport à un seuil arbitraire : tous les ingrédients sont réunis pour mystifier autant le grand public que des chercheurs et chercheuses aguerris. De plus en plus de voix s’élèvent d’ailleurs pour dénoncer la toute-puissance de ce p , qui fait la pluie et le beau temps dans le monde de la publication scientifique.
La valeur p représente la « signification statistique » d’un test d’hypothèse. Pour comprendre cet élément, il faut savoir que de nombreuses recherches quantitatives testent une hypothèse dite « nulle », qui positionne l’absence d’effet entre les variables à l’étude. De l’interprétation de la valeur p découlent deux cas de figure : soit on rejette l’hypothèse nulle, soit on la garde.
Imaginons qu’une étude examine l’augmentation des déplacements actifs chez 300 participants qui utilisent une nouvelle application mobile.
