Bonjour à toi, impatient padawan en quête de connaissances
Réponse courte et au programme de l'année : la p-value (ou degré de signification ou risque d'erreur réel) c'est la
probabilité qui quantifie à quel point tu es "sûr" des résultats que tu as obtenu, et du rejet d'H0 ou non.
Plus cette probabilité est faible dans le cas du rejet d'H0,
plus on est sûr qu'elle est fausse et qu'on a eu "raison" de la rejeter.
Réponse longue pour mieux comprendre 
: La p-value c'est quelque chose de fondamental, qu'on utilise à la fois dans la recherche clinique ET fondamentale (en physique, sur des cellules etc etc).
Il faut comprendre qu'
en science on veut rejeter des hypothèses. Le but d'un scientifique c'est de faire des expériences pour tenter d'invalider son hypothèse de départ, de montrer qu'elle est fausse. Si on se met à accepter des hypothèses on risque d'être contredit plusieurs années plus tard par des nouvelles techniques, méthodes etc qui verraient des choses qu'on n'avait pas vu.
Donc en science, si on fait un max d'expériences pour tenter de démontrer que notre hypothèse est fausse. Et si on n'arrive pas à montrer que notre hypothèse est fausse, on va avoir toutes les raison de penser que cette hypothèse est plausible, qu'elle est vraisemblable (en science on est prudent, donc on veut beaucoup, BEAUCOUP de preuves pour dire que qqchose est vrai).
En Stats déductives on le traduit avec cette hypothèse H0, qu'on va rejeter ou ne pas rejeter.
Et l'intérêt de la p-value c'est de dire :
à quel point nos expériences, nos échantillons permettent de dire que l'hypothèse est vraie ou fausse ? À quel point nos données collectées (par ex le taux de guérison d'un traitement) nous oriente vers le rejet ou non de l'hypothèse initiale (par exemple : le traitement n'a pas d'effet).
D'un point de vue plus mathématique, c'est quoi la p-value ? : Sous l'hypothèse H0, il n'y a pas de lien entre les deux variables étudiées. On rejette H0 en comparant la statistique calculée (Zc) et la statistique théorique (Zt). En version graphique, ça nous donne un courbe de gauss (la distribution la plus classique des données biologiques par exemple, mais pas que).
Sur cette courbe, sous H0, on représente la
distribution THEORIQUE de la population (par exemple la glycémie, centrée sur 1g/L et avec des fluctuations liées au métabolisme de chacun, même s'ils sont
minoritaires d'où l'aspect aplati de la courbe de part et d'autre du "pic"), on fixe un risque alpha, par exemple 5%.
SI en pointant les données de notre échantillon testé, on se rend compte que nos données sont en dessous du seuil (par exemple en dessous de 0,8g/L de glycémie si on teste un hypoglycémiant), qu'une très grande partie de l'échantillon est en dessous ce seuil, conclure que l'hypothèse selon laquelle le ttt n'a pas d'effet n'est pas acceptable, n'est pas plausible.
La p-value c'est ça, c'est la probabilité que les données collectées lors de l'essai clinique, soient tellement incompatibles avec H0 qu'on ne peut plus la retenir comme acceptable, et donc la rejeter.Sur cette courbe encore une fois on a la distribution théorique de la population, c'est à dire centrée sur 1g/L de glycémie. Si quelques patients traités avec l'hypoglycémiant se retrouvent hyper à gauche de cette courbe ça pourrait n'être que la hasard, il y a des variations interindividuelles et c'est même sans traitement ils auraient pu avoir ces valeurs de glycémie. Si quasiment tout l'échantillon se retrouvé hyper à gauche, on va se dire que
ce n'est plus le hasard, donc on rejette H0 et la p-value se calcule à partir du seuil où on rejette cette fameuse hypothèse nulle (H0 représentée par la courbe en elle même, par les valeurs "normales" càd sans traitement càd autour de la moyenne générale càd autour de 1g/L pour la glycémie
)
C'est aussi pour ça qu'on rejette H0 quand Zc > Zt : la transposition en langage mathématique des données de l'échantillon le place trop "loin" de la distribution théorique pour que ce soit le hasard à un seuil prédéfini. Puisqu'on décide de dire que les résultats sont significatifs à un
seuil arbitraire (souvent 5%), et bien la p-value prend en compte ce seuil arbitraire.
J'espère que cet immense pavé t'a un peu éclairci cette notion de p-value
Les explications sont majoritairement tirée de cette superbe vidéo youtube
https://www.youtube.com/watch?v=jy9b1HSqtSk , tu peux la regarder en mangeant où pendant un pause ou l'année prochaine en p2 ou jamais, mais bref elle est là si jamais
.
Je le précise mais le prof ne peut pas vous interroger sur ça, car le support de l'examen c'est les diapos il ne détaille pas la p-value autant en détail sur les diapos
Courage
