La valeur P est utilisée dans les statistiques pour vérifier les hypothèses ; c’est la signification du test. Dans un test d’hypothèse, il y a une hypothèse nulle, qui dit qu’il n’y a pas de différence entre deux populations, et une hypothèse alternative, qui dit qu’il y a une différence entre les deux populations. Pour des valeurs suffisamment faibles de p, l’hypothèse nulle peut être rejetée. Toutefois, l’hypothèse alternative ne peut être acceptée sur la base d’un test t. Les valeurs P sont généralement considérées comme significatives si elles sont inférieures à 0,05.

Trouvez les degrés de liberté correspondant à votre valeur t dans la colonne la plus à gauche du tableau.

Suivez cette rangée jusqu’à ce que vous trouviez votre valeur t. Suivez la colonne jusqu’en haut du tableau. Le t aura deux indices ; l’un est k, ou degrés de liberté, et l’autre est le quantile pour cette valeur t. Soustrayez le quantile de 1 pour obtenir la valeur p. Si votre valeur t se situe entre deux colonnes, inscrivez la valeur des deux colonnes et les quantiles correspondants et passez à l’étape suivante.

Soustrayez votre valeur t de la valeur t plus grande que celle-ci. Divisez ceci par la différence entre les deux valeurs t de part et d’autre de la vôtre. Prenons l’exemple d’une valeur t de 2,1342 avec 6 degrés de liberté. Cette valeur se situe entre 1,9432 et 2,4469. (2.4469 — 2.1342) / (2.4469 — 1.9432) = 0.5037.

Multiplier la différence entre les deux quantiles enregistrés. Encore une fois, pour l’exemple : (0,975 — 0,95) x 0,5037 = 0,1259.

Ajoutez le résultat ci-dessus au plus petit quantile et soustrayez celui de 1 pour obtenir la valeur p. Terminer l’exemple : p-value = 1 — (0,95 + 0,1259) = 0,0374.

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