Les résultats des études scientifiques sont souvent présentés comme "significatifs", "peu significatif", ou "très significatif", mais quel est le sens de cet adjectif ?

30/03/2017 Vous avez dit “significatif” ?

Cette significativité est purement statistique. Elle traduit la probabilité pour que la supériorité d’un médicament, observée dans une étude, lui soit réellement imputable, car le problème des études sur le vivant, c’est sa diversité. Nous sommes tous différents, même les jumeaux, et des données comme notre tension artérielle, notre taux de cholestérol ou notre poids, peuvent varier de façon importante d’un jour, voire d’une heure à l’autre.

Donc, quand on teste par exemple un nouveau médicament pour traiter l’hypertension artérielle, si l'on constate qu’il fait baisser la tension par rapport à un autre médicament, il faut calculer le risque pour que cette baisse observée soit due à des fluctuations banales et naturelle de la pression artérielle. Si c’était le cas, on risquerait de conclure à tort à la supériorité du nouveau médicament. Ce risque d’erreur peut se calculer et il est exprimé en pourcentage. Une règle ancienne et arbitraire fixe un seuil de 5% pour que risque d’erreur soit acceptable. Ce seuil signifie qu’une différence d’effet observée entre deux médicaments est qualifiée de “statistiquement significative, s’il existe moins de 5% de chances pour qu’elle soit due au seul hasard des fluctuations biologiques.

En pratique, un résultat d’étude comparative est suivi du risque d’erreur qui lui est associé, symbolisé par la lettre p minuscule. Plus ce petit p est bas, plus le résultat est statistiquement significatif. Mais ce petit p va disparaître des publications car le seuil de 5% est trop réducteur. La nouvelle expression des résultats se fera désormais sous forme d’un intervalle de confiance, comme pour les sondages qui relèvent du même principe. Quand un institut de sondage vous apprend que le candidat untel recueille 25% d’intentions de vote, il précise “l’intervalle de confiance va de 23 à 27%”. Cela signifie qu’à partir des résultats de son pannel de sondés, l’institut calcule que la réalité des intentions de vote dans la population totale, à 95% de chances d’être comprise entre 23 et 27%, les 25% annoncés ne constituant qu’une moyenne. Plus l’incertitude autour des intentions de vote est importante, plus l’intervalle de confiance est large, et il est important d’en tenir compte !

Ce sera bientôt la même chose pour les données des essais cliniques. On ne dira plus “Le médicament X baisse la pression artérielle de 20% avec un petit p à 4%” mais “_la baisse de tension artérielle apportée par le médicament X est de 20% avec un intervalle de confiance de 5 à 35%",_ et je trouve aussi que c’est quand même plus parlant.

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