05/10/2022
P-valeur : Enfin la comprendre et retenir son sens pour mes amis en médecine mais pas que ...
Ah la p-valeur et l'importance d'un résultat inférieur au fameux 0.05 ... 🥹
Recette : Savoir si statistiquement, la conclusion issue de nos observations est acceptable.
Ingrédient :
- une hypothèse (dite alternative) : l'hypothèse d'intérêt que nous voulons vérifier.
- une hypothèse nulle (opposée à l'hypothèse alternative).
- des observations.
- un test statistique.
- un niveau "alpha" de signification (souvent 0.05). C'est la probabilité de faire un mauvais jugement : rejeter l'hypothèse nulle alors qu'elle est vraie.
La P-valeur est la probabilité d'obtenir un résultat plus extrême que celui observé si l'hypothèse nulle etait vraie.
Ce charabia va vite sortir de vos têtes.
Personnellement, je préfère m'en souvenir de cette manière :
En assumant vraie l'hypothèse nulle, le résultat obtenu est si peu probable (P-value< 0.05)😳, qu''il doit y avoir un probleme avec cette hypothese là 😏 En gros, c'est trop rare pour que j'en sois témoin avec ces données.
Je rejette donc cette hypothèse 😎
Ex : Un traitement contre le cancer. je veux savoir si le taux de cancer a diminué.
Mon échantillon montre que le taux de personnes atteintes a diminué.
Hypothèse nulle : je suppose que la proportion de personnes atteintes de cancer est la même qu'avant (opposée à ce que j'essaie de montrer)
P- value = 0.023 (calculer sur les données avec un test statistique)
Dois-je rejeter l'hypothèse nulle ?
Si l'hypothèse nulle est vraie, la probabilité pour observer un résultat aussi extrême est de 0.023 (la P valeur).
Interpretation et décision :
La probabilité d'observer le résultat de mon échantillon, en assumant une proportion de malade inchangée, est tellement faible (2.3% de chance) que je ne peux pas l'accepter.
L'approche de la P-valeur n'est pas très intuitive et elle dépend beaucoup du nombre d'observation. De plus, pourquoi choisir un niveau à 0.05 et pas 0.01. De nombreuses limites existent à cette méthode, mais ça fera l'objet d'un nouveau post.
D'autres approches existent plus intuitives (approche bayesienne)
