Qu'est-ce qu'une bonne valeur p en régression ?

La décision de rejeter ou d'accepter l'hypothèse nulle sur la base du seuil de valeur P de 0,05 implique un équilibre entre les risques de faux positifs (erreurs de type I) et de faux négatifs (erreurs de type II). Un seuil plus bas réduirait le risque de faux positifs mais augmenterait le risque de manquer d’effets réels.

Le seuil statistique de signification, communément appelé valeur P, est un concept essentiel dans l'analyse des données. Un seuil de signification statistique largement accepté est de 0,05, ce qui signifie un niveau de certitude dans les résultats.

L'interprétation d'une valeur P de 0,05 implique qu'il y a 5 % de chances que l'effet ou la différence observé soit simplement dû au hasard ou à une variation aléatoire, plutôt qu'à un véritable phénomène sous-jacent. Ce seuil est utilisé comme référence pour déterminer si les résultats d’une étude sont statistiquement significatifs.

Il est crucial de comprendre qu'une valeur P de 0,05 ne signifie pas nécessairement que l'hypothèse nulle (l'hypothèse selon laquelle il n'y a pas de différence ou d'effet) est fausse avec une certitude de 95 %. Cela suggère plutôt qu’il existe suffisamment de preuves pour rejeter l’hypothèse nulle au niveau de signification choisi.

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