À propos de l’évaluation statistique de l’efficacité en biologie - La Semaine Vétérinaire n° 1576 du 14/03/2014
La Semaine Vétérinaire n° 1576 du 14/03/2014

Entre nous

VOUS AVEZ LA PAROLE

Auteur(s) : Bernard Poutrel

Fonctions : Consultant en santé animale

Deux articles récemment publiés conduisent à s’interroger sur les interprétations et les conclusions tirées par certains auteurs dans des revues scientifiques sur la base de tests statistiques usuels.

En biologie, il est a priori admis que l’intervention réalisée, par exemple un traitement antibiotique ou une vaccination, aura un effet. Le test statistique classique fournit une information sur la probabilité que la différence entre deux groupes est due soit au hasard, soit au traitement réalisé. Ce test comporte deux risques antagonistes de rejeter “l’hypothèse nulle” qui correspond à l’absence d’effet :

– un risque α de 1re espèce qui consiste à déclarer efficace un traitement qui ne l’est pas ;

– un risque β de 2e espèce qui consiste à écarter un traitement en réalité efficace. Pour un risque α donné, la précision du renseignement est déterminée par l’intervalle de confiance. Cette précision est d’autant plus grande que l’intervalle est plus petit et d’autant meilleure que l’échantillon est grand.

Dans certains cas, des auteurs peuvent aboutir à des conclusions différentes au vu de résultats identiques. Ainsi, plutôt que d’affirmer que des résultats sont significativement différents au seuil habituellement considéré, McCormack2 et ses collaborateurs recommandent de préciser les intervalles de confiance qui, selon eux, permettent d’avoir une vue plus précise de l’effet potentiel des traitements.

Par convention, le plus souvent, un résultat est déclaré significatif quand la valeur de p est égale ou inférieure à 0,05. Selon Johnson1, 17 à 25 % des résultats présentés comme ayant une signification statistique manqueraient de reproductibilité en raison du seuil de p classiquement utilisé. Faisant référence à la statistique bayésienne, qui se distingue de l’approche classique qualifiée de “fréquentiste”, l’auteur recommande d’utiliser des seuils de p inférieurs, tels que 0,005, voire 0,001, qui permettraient de réduire d’un facteur 5 les “faux positifs”. En effet, ces seuils conduisent à des intervalles de confiance plus grands, permettant de déceler des activités nécessairement plus importantes du produit testé avec, pour corollaire, une augmentation du risque β.

Adopter de tels seuils pourrait, par exemple, avoir pour conséquences d’une part la nécessité d’augmenter la taille de l’échantillon participant à l’essai, et d’autre part de revisiter les conclusions de certains essais cliniques pour l’obtention d’une autorisation de mise sur le marché (AMM).

  • 1 Johnson V.E. Revised standards for statistical evidence. Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 2013, 19313-19317.

  • 2 McCormack J. et coll. How confidence intervals become confusion intervals. BMC Med. Res. Methodol., 2013, 13, 134.

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