MODULE 7 Flashcards
La réponse à une question de recherche est qualitative ou quantitative?
Les deux
Quelles sont les 2 hypothèses pour la question de recherche est-ce que ce traitement est supérieur au traitement contrôle, oui ou non?
- Le traitement expérimental n’est pas différent du contrôle (en termes d’efficacité ou d’innocuité)
- Le traitement expérimental est différent du contrôle (en termes d’efficacité ou d’innocuité)
Les hypothèses sont..
Complémentaires, car la réponse est oui/non; il ne peut donc pas y avoir de trous
Quels sont les 2 types d’hypothèse?
Hypothèse nulle et hypothèse alternative
Écrire les équations des hypothèses pour la différences de proportions, de moyennes et d’incidences
Voir module 7 page 5
Que représente H1?
La question de recherche est caractérisée par H1. On doit donc construire un test d’hypothèse permettant de déterminer si l’hypothèse alternative (la question de recherche) est plausible en fonction des résultats obtenus dans le cadre de l’étude
VRAI OU FAUX : l’hypothèse nulle et l’hypothèse alternative sont toutes les deux très spécifiques
Au contraire de l’hypothèse nulle qui est très spécifique (ex: la différence est égale à 0), l’hypothèse alternative est non-spécifique
Est-ce plus difficile de conclure avec confiance lorsque les différences réelles entre les traitements sont très grandes ou très petites?
C’est beaucoup plus difficile de conclure avec confiance lorsque les différences réelles entre les traitements sont très petites.
À la limite, si la différence est trop petite, on devra utiliser un nombre infini de patients (ou un recensement de la population entière)
En quoi est-ce que les hypothèses de non-infériorité sont-elles différentes des hypothèses de supériorité?
- La non-infériorité est dans l’unique direction où on cherche à démontrer que le traitement expérimental (A) est non-inférieur au traitement contrôle (B)
- La marge de non-infériorité doit être définie à priori
Si a priori on définit la marge de non-infériorité = 5%, les hypothèses seront..
H0 : Pb-Pa > ou égal 5%
H1 : Pb-Pa<5%
Pourquoi est-ce que la direction du bénéfice est importante?
Car elle a un impact sur la direction des inégalités dans les hypothèses. Les hypothèses seraient différentes si plus la proportion est petite, plus le traitement est bénéfique
Il est important de bien saisir l’importance de la direction du bénéfice. Considérons un CRP dichotomique où on utilise la proportion de succès au traitement. Clairement, plus cette proportion est grande, plus le traitement est bénéfique. Donc les valeurs positives de PB − PA sont des évidences que le traitement B est supérieur au traitement A. Maintenant considérons un CRP dichotomique où on utilise la proportion de décès au traitement. Clairement, plus cette proportion est petite, plus le traitement est bénéfique. Les valeurs positives de PB − PA sont des évidences que le traitement A est supérieur au traitement B.
Dans certains contextes, on cherche à démontrer l’équivalence de 2 traitements : soit, l’intervention expérimentale est ni inférieure, ni supérieure à l’intervention contrôle. Les hypothèses se définissent par :
H0 : lPb-Pal > ou égal à la marge de non-infériorité
H1 : IPb-PaI < la marge de non-infériorité
Définissez l’erreur de type 1 et l’erreur de type 2
Alpha est la probabilité d’une erreur de type 1, soit la probabilité de rejeter H0 lorsqu’en réalité H0 est vraie. Ce qui peut s’écrire comme : P (rejeter H0IH0 vraie)
Beta est la probabilité d’une erreur de type II, soit la probabilité de ne pas rejeter H0 lorsqu’en réalité H1 est vraie. Ce qui peut s’écrire comme : P(ne pas rejeter H0IH1 vraie)
Le alpha et le bêta sont généralement de quel %?
Pour le alpha le seuil est universellement fixé à 5%
Pour le bêta, il y a plus de flexibilité où on utilise des valeurs de 1%, 5%, 10%, 15% et 20% (le choix devrait être guidé par la science, mais malheureusement en pratique, le choix est souvent dicté par le coût de l’étude (20% pcq moins cher)
Une choix judicieux serait de sélectionner le bêta en fonction des conséquences associées à l’erreur de type II
La puissance de l’étude est définie comment?
1-êta = 1-P(ne pas rejeter H0lH1 vraie)
