La valeur P est une statistique utilisée en informatique et dans d'autres domaines basés sur des données pour mesurer la force des preuves par rapport à une hypothèse nulle. La valeur P est la probabilité d’obtenir un résultat au moins aussi extrême que le résultat observé, en supposant que l’hypothèse nulle est vraie. Il est généralement représenté sous forme décimale allant de 0 à 1, où 0 représente une correspondance parfaite avec l'hypothèse nulle et 1 représente une inadéquation parfaite.
Une valeur p est calculée à partir de la distribution de probabilité sous l'hypothèse nulle. Il ne s’agit pas de la probabilité que l’hypothèse nulle soit vraie ni de la probabilité que le résultat observé se produise réellement. Plus la valeur p est petite, plus la preuve que l’hypothèse nulle est fausse est fiable.
Puisqu'il s'agit de la probabilité d'un résultat au moins aussi extrême que le résultat observé, la valeur p est calculée à l'aide de tests statistiques tels que le test t unilatéral (avec directionnalité) ou le test t bilatéral (sans directionnalité). ). Le test t est appliqué aux données observées lors d'une expérience scientifique, et la valeur t est ensuite convertie en valeur p.
Il est important de noter que la valeur p n’est pas une mesure de l’exactitude des données mais plutôt une mesure de la force des preuves contre l’hypothèse nulle. Par conséquent, même si la valeur p est faible (ce qui signifie que les preuves sont solides contre l’hypothèse nulle), les données peuvent toujours être inexactes.
La valeur p est couramment utilisée dans les tests d'hypothèses et dans la recherche basée sur les données pour déterminer si un résultat observé est statistiquement significatif. Dans les deux cas, un chercheur doit évaluer la validité de l'analyse et des résultats avant de prendre des décisions concernant les valeurs ou les conclusions acceptées.
