BASE DE DONNÉES
DES REVUES DE LA FDE
Liste des revues dépouillées
de la Faculté d'Éducation de l'Académie de Montpellier.
Pour connaître la disponibilité d'un numéro, reportez vous au catalogue BIU
![](http://crd34.free.fr/images/Logo-FDE-UM-couleur-2015.png)
![](http://crd34.free.fr/images/logo-um.png)
CRD11
CRD30
CRD34
CRD48
CRD66
A partir de cette page vous pouvez :
Retourner au premier écran avec les dernières notices... |
Détail de l'auteur
Auteur Regina Nuzzo |
Documents disponibles écrits par cet auteur
![](./images/expand_all.gif)
![](./images/collapse_all.gif)
![](./images/orderby_az.gif)
La malédiction de la valeur-p / Regina Nuzzo in Pour la science. Hors-série, 098 (02/2018)
[article]
Titre : La malédiction de la valeur-p Type de document : texte imprimé Auteurs : Regina Nuzzo, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : p.34-39 Note générale : Bibliographie, statistiques. Langues : Français Mots-clés : gestion de données probabilité statistique Résumé : Critique de la valeur -p, qui détermine la qualité des résultats statistiques. Définition et historique de cette valeur. Mise en doute de sa fiabilité et de son objectivité convoquant l'étude de Motyl en 2010. Erreurs liées à son usage : elle détourne l'attention de la taille réelle de l'effet et favorise le biais du "p-hacking" qui fait manipuler les données pour obtenir les résultats souhaités. Outils à la disposition des statisticiens pour améliorer la situation.
in Pour la science. Hors-série > 098 (02/2018) . - p.34-39[article] La malédiction de la valeur-p [texte imprimé] / Regina Nuzzo, Auteur . - 2018 . - p.34-39.
Bibliographie, statistiques.
Langues : Français
in Pour la science. Hors-série > 098 (02/2018) . - p.34-39
Mots-clés : gestion de données probabilité statistique Résumé : Critique de la valeur -p, qui détermine la qualité des résultats statistiques. Définition et historique de cette valeur. Mise en doute de sa fiabilité et de son objectivité convoquant l'étude de Motyl en 2010. Erreurs liées à son usage : elle détourne l'attention de la taille réelle de l'effet et favorise le biais du "p-hacking" qui fait manipuler les données pour obtenir les résultats souhaités. Outils à la disposition des statisticiens pour améliorer la situation.