Dans l’analyse statistique, valeur p indique la probabilité que les résultats observés se soient produits par hasard. UN valeur p de 0,05 est un seuil couramment utilisé pour mesurer un niveau de signification dans les tests statistiques, ce qui signifie qu'il existe une probabilité de 5% que les résultats observés se soient produits par hasard. valeur p est inférieur à 0,05, les résultats sont généralement considérés statistiquement significatif, suggérant un effet réel ou une différence au-delà de la variation aléatoire.

Disons que vous avez deux lots torréfiés du même café, Lot A et Lot B, et vous soupçonnez que Lot A est plus soluble car il atteint systématiquement un pourcentage d’extraction plus élevé.

Voici comment nous testerions cela à l'aide d'un valeur p:

1. Collecter des données:Vous tirez plusieurs doses d'espresso en utilisant les deux lots et mesurez le pourcentage d'extraction pour chaque dose. Vous constatez que Lot A a une extraction moyenne de 20%, tandis que Lot B a une moyenne de 18,5%.
2. Exécuter un test statistique:Après avoir exécuté un test comparant les pourcentages d'extraction, vous obtenez un valeur p de 0,03.
3. Interpréter le valeur p:
   • UN valeur p de 0,03 signifie qu'il n'y a qu'un Chance 3% que la différence observée (20% contre 18,5%) est due uniquement à la variabilité aléatoire.
   • Étant donné que 0,03 est inférieur au seuil commun de 0,05, le valeur p est suffisamment bas pour indiquer une différence statistiquement significative en extraction entre les deux lots.

Ce bas valeur p suggère qu'il est peu probable que la différence soit due au hasard. On peut dire avec confiance que Le lot A est en effet plus soluble que le lot B, probablement en raison de différences dans le profil de torréfaction ou de changements chimiques affectant solubilité.

Si le valeur p étaient élevés (disons, 0,4) :

Un haut valeur p, comme 0,4, impliquerait une Chances 40% que la différence est simplement due à une variation aléatoire dans vos mesures. Dans ce cas, vous n'auriez pas de preuve solide que le lot A est plus soluble que le lot B, et la différence d'extraction pourrait ne pas être fiable.