Éditorial : la déclaration de l’American Statistical Association concernant les valeurs p

le 19 avril 2016 à 15:39
dtalbot

En avril 2015, j’ai mentionné que l’American Statistical Association (ASA) avait formé un groupe de travail ayant le mandat d’effectuer une recommandation concernant l’usage approprié de la valeur p (p-value). L’ASA a tout récemment publié sa déclaration sur le sujet.

 

Étant donné le sérieux avec lequel l’ASA allait traiter le problème, j’espérais en avril 2015 que la déclaration qui allait être produite, sans être révolutionnaire, allait tout de même pousser les pratiques d’inférence statistique vers le 21e siècle. J’escomptais des recommandations concrètes, facilement applicables et basées sur les meilleures connaissances scientifiques de notre époque.

 

Cependant, alors qu’à peu près tous s’entendent sur l’importance du problème actuel, le porte-parole de l’ASA souligne d’emblée dans sa déclaration que l’atteinte d’un consensus sur l’utilisation appropriée de la valeur p est difficile, notamment en raison des points de vue souvent tranchés des différents spécialistes. Mes attentes concernant cette déclaration ont donc subitement été diminuées.

 

En bout de ligne, l’ASA accouche de six « principes » qui ont réussi à obtenir un appui assez généralisé des différents experts consultés. En voici une traduction libre :

1. Les valeurs p peuvent indiquer jusqu’à quel point les données sont incompatibles avec un modèle statistique.

2. Les valeurs p ne mesurent pas la probabilité que l’hypothèse étudiée soit vraie, ou la probabilité que les données soient uniquement le fruit du hasard.

3. Les conclusions scientifiques et les décisions entrepreneuriales ou politiques ne devraient pas être basées uniquement sur le fait qu’une valeur p dépasse ou non un certain seuil.

4. Des inférences appropriées requièrent un rapport complet et de la transparence.

5. Une valeur p, ou la significativité statistique, ne mesure pas la taille d’un effet ou l’importance d’un résultat.

6. Par elle-même, la valeur p ne produit pas une bonne mesure du niveau de preuve concernant un modèle ou une hypothèse.

 

Des explications concernant chacun de ces principes sont fournies dans la déclaration.

 

Sans être complètement satisfait, je ne suis pas non plus entièrement déçu des résultats du groupe de travail de l’ASA. Le premier principe m’a donné l’impression que l’ASA se plaçait en position défensive, alors que les principes 2 et 5 réitèrent des propriétés de base de la valeur p qui devraient être connues, mais qui sont parfois malmenées. Les principes 3 et 6 soulèvent des problèmes pertinents, mais l’article ne propose pas de solutions vraiment concrètes. Le principe 4 m’apparaît le plus pertinent, mais risque de se heurter en pratique à plusieurs problèmes, dont le manque d’espace dans les revues scientifiques.

 

Je reste donc sur ma faim. Les principes sont intéressants, mais je ne suis pas convaincu que la pratique de l’inférence statistique sera modifiée à la suite de cette déclaration. Au mieux, peut-être que quelques statisticiens de plus seront sensibilisés à la problématique de l’interprétation de la valeur p. La déclaration ne conduira pas directement à un changement dans les façons d’enseigner la statistique dans nos universités ou à des changements dans les règles des journaux scientifiques.

 

Je ne suis tout de même pas entièrement déçu. Je me rattache, peut-être candidement, au fait que les progrès ne sont pas tous issus de révolutions; ils se produisent plus souvent qu’autrement de façon graduelle. Alors, peut-être que tout ce qui compte, c’est que quelques statisticiens de plus soient sensibilisés à la problématique de l’interprétation de la valeur p et améliorent leur pratique.

 

Denis Talbot,

Rédacteur en chef

 

Retour à la table des matières

FacebookTwitterGoogle+LinkedIn