Colloque

La fin de la valeur p binaire

Pier-Olivier Caron

Membre a labase

Pier-Olivier Caron : Université TÉLUQ

Résumé de la communication

Déterminer si un résultat statistique est bel et bien une découverte est un des problèmes les plus importants en sciences humaines et sociales. Il est rassurant de pouvoir s’appuyer sur une méthode paradigmatique : franchir le seuil de signification statistique, c’est-à-dire lorsque la valeur p est plus petite qu’un seuil prédéterminé (α=.05). Ce processus simplifie la prise de décision scientifique. Son utilisation rigide et arbitraire entraîne toutefois confusion et controverse. Le problème provient de son utilisation dichotomique, p<.05 contre p>.05, significatif contre non significatif, publié contre oublié, gradué contre non gradué, subventionné contre non subventionné. L’interprétation dichotomique est si forte que, malgré les différentes options disponibles, celles-ci reviennent involontairement à la binarité : l’étude a-t-elle suffisamment de puissance pour détecter un résultat significatif? l’hypothèse nulle est-elle contenue dans l’intervalle de confiance? les indices d’ajustement sont-ils adéquats? La présentation est une réflexion sur cette dichotomie. Pour ce faire, elle aborde quelques cas absurdes de la valeur p. Elle pointe également sur les failles de la dichotomisation et sur les contingences qui la maintiennent. Une tentative pour échapper aux problèmes est de cesser d’enseigner la « significativité » d’un résultat statistique. Il faut prioriser les représentations graphiques et traiter les statistiques comme des informations en appui à l’interprétation.

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.