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Comment voir la valeur p des résultats des tests d'effet de médiation bootstrap

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Libérer: 2024-04-05 01:45:13
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Dans un test d'effet de médiation Bootstrap, une valeur p inférieure à 0,05 signifie : il est extrêmement improbable que la statistique de test observée se produise en supposant qu'il n'y ait aucun effet de médiation. L'hypothèse d'absence d'effet de médiation est rejetée et l'effet de médiation est soutenu pour atteindre une signification statistique.

Comment voir la valeur p des résultats des tests d'effet de médiation bootstrap

Interprétation de la valeur p dans les résultats du test d'effet de médiation Bootstrap

Dans le test d'effet de médiation Bootstrap, la valeur p est l'indicateur clé pour évaluer l'importance de l'effet de médiation. Une valeur p inférieure à 0,05 indique que l'effet médiateur a atteint une signification statistique, et une valeur p supérieure à 0,05 indique qu'il n'a pas atteint une signification statistique.

La signification de la valeur p

la valeur p représente la probabilité que la statistique du test obtenue (par exemple, la statistique du test Sobel) soit supérieure ou égale à la valeur observée, en supposant qu'il n'y ait aucun effet de médiation.

  • p Cela signifie qu'il est extrêmement improbable que la statistique de test observée se produise dans l'hypothèse d'aucun effet médiateur. Par conséquent, l’hypothèse d’absence d’effet médiateur est rejetée et l’effet médiateur est considéré comme statistiquement significatif.
  • p > 0,05 : Cela signifie que la statistique de test observée a une forte probabilité de se produire dans l'hypothèse d'aucun effet de médiation. Par conséquent, l’hypothèse de l’absence d’effet médiateur ne peut être rejetée et on considère que l’effet médiateur n’a pas atteint une signification statistique.

Remarque :

  • La valeur p est un jugement de probabilité, pas un jugement déterministe.
  • Même si la valeur p atteint le niveau de signification, la signification réelle de l'effet de médiation doit être interprétée avec prudence.
  • En plus des valeurs p, d'autres mesures telles que les intervalles de confiance et la taille des effets doivent également être prises en compte.

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