Dans JMP, une valeur de p comprise entre 0,01 et 0,05 est colorée en rouge ; moins de 0,01 est orange ; supérieur à 0,05 est noir.Le codage couleur peut être utile lorsque vous analysez plusieurs effets différents à la fois et que vous souhaitez rechercher dans les rapports des indices visuels d'importance statistique.
Les valeurs P nous aident à faire des inférences sur les populations à partir de l'échantillon que nous analysons. Ils se rapportent à l'hypothèse nulle - qui est qu'il n'y a pas d'effet dans la population à partir de laquelle un échantillon a été prélevé.
En termes simples, un faible valeur p suggère que l'hypothèse nulle est fausse et qu'il y a vraiment un effet là-bas dans la population.
Par exemple, un échantillon de 50 individus peut montrer une corrélation entre deux variables. L'hypothèse nulle dit qu'il y a non corrélation là-bas dans l'ensemble de la population, mais un faible valeur p car la corrélation suggère que l'hypothèse nulle est erronée (c'est-à-dire qu'il existe réellement une corrélation dans la population). Penser à p en tant que probabilité, on pourrait penser qu'une faible valeur de p indique que le résultat que nous voyons dans notre échantillon serait faible probabilité s'il n'y avait pas réellement d'effet sur la population.
Les statisticiens considèrent généralement qu'une valeur de p ≤ 0,05 est statistiquement significative. Dans certains cas, les gens recherchent des valeurs de p <.01.
Ross Metusalem @Ross_Metusalem explique :
