Colloque

La corrélation et la valeur p : pourquoi « fortement significatif » ou « fortement corrélé » ne veut pas nécessairement dire « fortement intéressant »

Julien Bureau

Membre a labase

Julien Bureau : Université Laval

Résumé de la communication

Il existe une idée selon laquelle une forte corrélation signifie automatiquement une association de grande importance. Cette idée est accentuée par le fait qu’une forte corrélation est souvent accompagnée d’une valeur p « fortement significative ». Lorsque l’on visualise une corrélation, la ligne est souvent le médium utilisé. Il n’est pas rare que les corrélations plus fortes soient associées à des lignes plus « abruptes » ce qui donne l’impression que des changements dans une variable impliquent des changements importants dans l’autre variable. Autrement dit, la relation étroite entre les deux variables signifierait une covariation de grande amplitude et donc des résultats à forte importance sociale. Or, il est possible d’obtenir des corrélations très fortes (et des valeurs p très faibles) même lorsqu’une variable est associée à un changement très mineur, mais très prévisible, chez une autre variable. La corrélation témoigne ainsi du niveau de certitude ou d’incertitude liée à ce changement. En n’observant que la corrélation (ou, pire, que la valeur p), il est possible de se méprendre quant à l’impact réel qu’a une variable sur une autre. À travers plusieurs illustrations, cette présentation cherche à bonifier la capacité de chacun à s’illustrer une corrélation qui tient compte des limites de cette statistique et de la valeur p.

Résumé du colloque

Nous savons depuis près d’une centaine d’années que la valeur p (p value) utilisée pour tester des hypothèses présente des limites. Dans les dernières décennies, les critiques à l’égard de cette statistique se sont accumulées et l’American Statistical Association a même diffusé une prise de position officielle à son égard, en 2016. Signe des temps, certaines revues scientifiques en sciences humaines, sociales et en santé ont décidé de refuser l’utilisation de la valeur p dans leurs articles. Pourquoi ce choix ? Certaines alternatives sont-elles plus prometteuses ? Il est maintenant temps d’entamer une réflexion sérieuse sur l’ère post p < 0,05 dans ces disciplines.