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Publié parArlette Albert Modifié depuis plus de 9 années
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On souhaite comparer deux traitements dans le cadre d’un essai randomisé sur les lombosciatiques : corticoïdes par infiltrations placebo Critère de jugement : succès/échec à J20 par auto- évaluation du patient Planification de l’étude : inclusion prévue de 43 patients/groupe 2
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Au terme de l’étude : 85 patients inclus résultats observés : corticoïdes : 22/43 (51,2%) de succès placebo : 10/42 (23,8%) de succès différence statistiquement significative on conclut à une différence d’efficacité entre les corticoïdes et le placebo 3
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L’hypothèse nulle ( H 0 ) : celle que l’on cherche à réfuter celle qui est « vraie », tant qu’on n’ait pas démontré le contraire Ex : H 0 : taux de succès identiques sous corticoïdes et sous placebo 4
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L’hypothèse alternative (H 1 ) : hypothèse contraire de l’hypothèse nulle celle que l’on cherche à démontrer Ex : H 1 : taux de succès différents sous corticoïdes et sous placebo 5
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Erreur de première espèce ( ) : probabilité de trouver une différence statistiquement significative alors qu’il n’y en a pas Prob(Rejeter H 0 alors que H 0 est vraie) cf Test diagnostic : faux positif Ex : Conclure à une différence d’efficacité entre corticoïdes et placebo alors que les taux de succès sont identiques 6
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Erreur de seconde espèce ( ) : probabilité de ne pas mettre en évidence une différence statistiquement significative alors qu’elle existe Prob(Ne pas rejeter H 0 alors que H 1 est vraie) cf Test diagnostic : faux négatif Ex : Ne pas réussir à prouver une différence d’efficacité entre corticoïdes et placebo alors que cette différence existe 7
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Puissance statistique : (1- c’est l’aptitude à mettre en évidence une différence lorsqu’elle existe cf Test diagnostic : sensibilité on calcule un nombre de sujets nécessaire pour obtenir une puissance donnée 8
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Hypothèse quantitative sous H 1 a priori : 70% de succès sous corticoïdes 40% de succès sous placebo Risques d’erreur erreur de première espèce : = 5% erreur de seconde espèce : = 20% 43 patients par groupe 9
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Recueil des données 10
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Résultats observés : taux de succès sous corticoïdes : 22/43 (51,2%) taux de succès sous placebo : 10/42 (23,8%) 11
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Statistique de test : statistique du chi-deux observée : 6,77 (estimée à partir des données recueillies) degré de signification associé : p = 0,009 le chi-deux observé est supérieur à la valeur théorique (3,84) (ou, p < 0,05) rejet de H 0 on met en évidence une différence de taux de succès 12
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Règle de décision (Neyman-Pearson) : soit la statistique observée est supérieure à la valeur théorique p 0,05 rejet de H 0 soit la statistique observée est inférieure à la valeur théorique p > 0,05 non rejet de H 0 13
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Ex : si les taux de succès sous corticoïdes et sous placebo sont identiques, la probabilité d’observer une telle différence (i.e. 51,2% vs 23,8%) ou une différence plus grande encore est de 0,009 14
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Définition : quantifie le « désaccord » entre ce qu’on observe et l’hypothèse nulle H 0 la probabilité d’observer des résultats au moins aussi en désaccord avec l’hypothèse nulle H 0 que ceux qu’on a observés 15
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Interprétation : plus le degré de signification est faible, plus on est convaincu que les résultats observés ne sont pas en cohérence avec l’hypothèse nulle 16
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Le degré de signification nous permet d’affirmer avec plus ou moins de conviction qu’il y a une différence, mais en aucun cas il ne nous renseigne sur l’importance de cette différence 17
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Exemple : 1) 22/43 (51,2%) vs 10/42 (23,8%) Différence d’efficacité = 27,4% (p = 0,009) 2) 14/22 (63,6%) vs 5/21 (23,8%) Différence d’efficacité = 39,8% (p = 0,009) 3) 1104/4200 (26,3%) vs 1000/4200 (23,8%) Différence d’efficacité = 2,5% (p = 0,009) 18
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La valeur de p dépend : de la différence observée entre les deux groupes de la taille d’échantillon S’il existe une différence réelle, aussi infime soit- elle,entre 2 groupes, n’importe quel test statistique va aboutir à une valeur de p inférieure à 0,05, dès lors que le nombre de sujets étudiés sera important 19
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La signification statistique n’implique pas la pertinence clinique 20
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Ne pas mettre en évidence de différence statistiquement significative entre deux groupes ne signifie pas qu’il y ait équivalence entre les deux groupes 21
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Ex : 0/3 (0,0%) vs 3/3 (100,0%) Différence d’efficacité = 100,0% p = 0,010 (test exact de Fisher) 22
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Un résultat non statistiquement significatif peut avoir 2 causes : l’hypothèse H 0 est vraie (i.e. il y a équivalence entre les deux groupes) la puissance statistique n’est pas suffisante (i.e. nombre de sujets insuffisant) 23
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