Faculté de Médecine Lyon-Sud Module Optionnel de préparation à la lecture critique d ’articles Interprétation des tests statistiques.

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1 Faculté de Médecine Lyon-Sud Module Optionnel de préparation à la lecture critique d ’articles Interprétation des tests statistiques

2 Principes de l’analyse statistique
Objectif : évaluer dans quelle mesure les résultats peuvent être le fait du hasard Principe : confronter les résultats expérimentaux à un modèle Résultat : accepter ou rejeter «l’hypothèse nulle» pour un seuil de risque pré-établi (hypothèse nulle habituelle: les groupes sont identiques) M Lièvre 1997

3 Principes de l’analyse statistique (2)
p = probabilité pour que le résultat observé puisse être obtenu par hasard si les groupes étaient identiques Seuil de significativité = erreur acceptée = 0.05 par convention habituellement si p < 0.05 significatif si p > 0.05 non significatif Est-ce suffisant pour adopter une nouvelle thérapeutique?

4 Test de l’hypothèse nulle
Différence entre les groupes IC 95% expérience 1 expérience 2 Rejet p < 0.05 Acceptation p > 0.05 M Lièvre 1997

5 Intervalle de confiance et «p»
Probabilité 1 IC 90% IC 95% 0,95 0,9 Loi normale, espérance mathématique = 0 écart-type = 1 0,5 0,2 0,05 -5 -4 -3 -2 -1 1 2 3 4 5 M Lièvre 2005

6 Intervalle de confiance et «p»
M Lièvre 1997

7 Intervalle de confiance et p
M Lièvre 1997 Intervalle de confiance et p Etude WOSCOPS, Décès de cause cardiovasculaire Pravastatine 50/3302; Placebo 73/3293 Réduction moyenne du risque relatif = 31.7%, p = 60 Réduction du risque relatif % 50 40 30 20 10 80% 90% 95% 96.36% 97% -10 Valeur de l'intervalle de confiance 99%

8 Intervalle de confiance et p
M Lièvre 1997 Réduction du risque relatif % 60 IC 95% IC 95% IC 99% 50 40 IC 95% IC 95% IC 90% 30 20 10 -10 p = 0.036 p = p = -20 p = 0.341 p = 0.081 p = 0.081

9 « p » et intervalle de confiance: conclusions
Toujours considérer l ’intervalle de confiance Résultat « significatif »: il reste une possibilité d ’erreur Résultat « non significatif »: Résultat non concluant Résultat compatible avec une supériorité et une infériorité L ’absence de preuve n ’est pas la preuve d ’absence Plus « p » est petit, plus la précision de l ’estimation est bonne pour une quantité d ’effet donnée Un effet est une quantité non une qualité