16-Signification statistique

Question 1

L’objectif est de conclure sur la population ou sur l’échantillon ?

Answer 1

=> L’objectic est de conclure sur la population (=valeurs réelles) et non sur l’échantillon (=valeurs estimées)

Question 2

Définition du degré de signifitivité “p” :

Answer 2

= probabilité que le hasard des fluctuationsd ‘échantillonnage explique à lui seul la différence observée.

=> Il s’agit donc de la probabilité de se tromper en affirmant à tort qu’il existe une différence entre les groupes.

Question 3

Est ce que une faible différence peut etre statistiquement significative ?

Answer 3

=> VRAI : Si l’effectif (= la puissance) est important

Question 4

Astuce ECNi :

Quelle notion doit TOUJOURS être évoquer quand on parle de signidicativité statistique ?

Answer 4

= La pertinence clinique

_{Ex: si mise en évidence d’une diminution de 3mmHg de la PAS entre les 2 groupes d’un nouveau anti-hypertenseur avec p = 0,0001 :}

_{Il faut évoquer en premier lieu ne puissance trop importante et probablement supérieur au NSN calculé à prioiri}

_{+ Pas de pertinence clinique}

Question 5

Condition pour qu’un test soit statistiquement significatif :

Answer 5

• p < alpha (le plus souvent alpha = 0,05)
• Pour une ratio (RR-RO) = IC 95% ne comprend pas la valeur 1
• Pour une différence = IC 95% ne comprend pas la valeur 0

Question 6

CAT pour interpréter un résultat statistiquement significatif :

Answer 6

• Vérifier que la différence est bien réelle entre les groupes
• Vérifier que l’on a bien réalisé la bonne comparaison :

* Test cohérents avec le type de variable

* Test réalisés sur un critère de jugement principal défini a prioiri dans le protocole

• Vérifier l’absence du problème des comparaison multiples
• Attention : Un test significatif ne corrige pas les biais d’une étude.

Question 7

3 possibilités à évoquer devant des résulstats non statistiquement significatif :

Answer 7

• Soit un défaut de puissance : (PMZ) le test ne parvient pas à mettre en évidence une différence existante car les effectifs sont trop faible
• Soit l’absence de différence réelle entre les groupes
• Soit la validité interne défectueuse avec présence de nombreux biais

Question 8

Devant un test staitstiquement non signidicatif on peut conclure à une absence de différence ?

Answer 8

=> FAUX : Devant un test statistiquement non significatif, on ne peut pas conclure à une absence de différence.

Car le test ne parvient pas à rejeter l’hypothèse d’égalité sans l’accepter pour autant

=> L’absence de preuve n’est pas la preuve de l’absence.