La survenue d’un événement clinique chez un patient est en partie imprévisible et s’apparente donc à un phénomène aléatoire. Pour un patient donné, il est impossible de prévoir avec certitude la survenue ou non de l’événement. Par exemple, la survenue sur une période de 5 ans d'un accident cardio-vasculaire chez un sujet hypertendu est imprévisible.
Si l’on surveille plusieurs groupes regroupant des sujets ayant tous la même probabilité de faire l’événement, disons 10%, les différents pourcentages observés vont fluctuer autour de cette valeur. Comme dans ces groupes tous les sujets ont le même risque, appelé vraie valeur dans la terminologie statistique, ces différences observées sont à mettre uniquement sur le compte du hasard. Ces fluctuations du paramètre d’intérêt (ici la fréquence de survenue de l’événement clinique) observées entre différents échantillons et dues entièrement au hasard sont appelées fluctuations aléatoires d’échantillonnage.
Figure 1 – Parmi 4 groupes de patients ayant la même probabilité p (appelée aussi risque) de faire l'événement, les pourcentages d’événements observés varient d'un groupe à l'autre Ces différences sont dues au hasard et sont appelées fluctuations aléatoires d’échantillonnage.
Les fluctuations aléatoires d’échantillonnage ont des conséquences sur la comparaison de deux groupes (à la recherche d’une différence numérique dans le paramètre considéré). Elles peuvent, entre autres, faire apparaître entre les groupes une différence qui en réalité n’existe pas. Dans une situation où le risque est identique dans les 2 groupes, par hasard, le pourcentage observé dans un groupe pourra être inférieur à ce qu’il aurait du être tandis que dans l’autre groupe, le hasard conduit à une valeur observée surestimant la vraie valeur. Par cette double action du hasard en sens contraire, apparaît une différence entre les deux pourcentages observés alors qu’en réalité ils auraient du être identiques puisque les patients des deux groupes ont tous le même risque.
Le but pratique de la comparaison est de conclure, à partir de l’observation, sur l’existence (ou non) d’une vraie différence entre les deux groupes. Comme la réalité est inconnue, l’observation d’une différence apparente va faire conclure, à tort, à l’existence d’une différence vraie entre ces deux groupes. Dans l’essai thérapeutique, la constatation d’une différence suggère l’existence d’un effet non nul du traitement.
Ainsi les fluctuations aléatoires sont susceptibles de conduire à des conclusions erronées à partir de l’observation. L’observation fait conclure à l’existence d’une différence qui, en réalité, n’existe pas. Il s’agit d’une erreur statistique car elle est induite par les fluctuations aléatoires. Elle est appelée erreur statistique de première espèce, ou erreur alpha. Dans un essai thérapeutique, l’erreur alpha est de conclure à l’efficacité d’un traitement qui, en fait, est inefficace.
Figure 2 – Illustration du mécanisme conduisant à l’erreur statistique alpha
À l’opposé, les fluctuations aléatoires peuvent aussi faire disparaître une différence qui existe pourtant. Lors de la comparaison d’un paramètre d’intérêt entre deux groupes pour lesquels il existe une réelle différence, le hasard peut conduire à ce que les observations se rapprochent les unes des autres, annulant ainsi la différence. L’observation conduit à conclure, à tort, à l’absence de différence, conclusion là aussi erronée du fait des fluctuations aléatoires. Cette erreur est appelée erreur statistique de deuxième espèce ou erreur bêta. Dans un essai thérapeutique, l’erreur statistique bêta fait courir le risque de ne pas mettre en évidence l’efficacité d’un traitement.
Figure 3 – Illustration du mécanisme conduisant à l’erreur statistique beta
Il découle de ce que nous venons de voir concernant l’erreur statistique alpha que devant une différence observée il existe deux possibilités : 1) cette différence est uniquement due au hasard et en réalité elle n’existe pas ; 2) cette différence observée est la conséquence directe d’une réelle différence entre les deux groupes.
Les comparaisons sont effectuées pour chercher à faire des conclusions à partir des observations. Dans l’essai thérapeutique, on cherche à conclure ou non à l’efficacité du traitement utilisé en comparant les résultats obtenus dans chaque groupe. De plus ces conclusions vont être à la base de décision, dont les conséquences sont parfois très larges. A partir des conclusions d’un essai thérapeutique, on prendra ou non la décision de recommander l’utilisation d’un traitement.
S’il n’existait aucun moyen de faire la part des choses entre ces deux possibilités, aucune conclusion et décision ne seraient possibles en pratique. Un risque d’erreur inconnu serait constamment présent, laissant planer un doute sur toute conclusion. La solution à ce dilemme est apportée par le test d’hypothèse.
Le test statistique est un moyen qui permet de rechercher s’il existe une réelle différence entre 2 groupes Devant une différence observée, le test statistique permet de calculer la probabilité que l’on aurait d’observer ce résultat si en réalité il n’y avait pas de différence entre les deux groupes. Cette probabilité est appelée p. Avec un peu moins de rigueur, il est possible de dire qu’elle correspond à la probabilité que la différence observée soit due au hasard en l’absence d’effet du traitement. Elle permet ainsi une quantification du risque de faire une erreur de première espèce si l’on décidait de conclure à l’existence d’une différence entre les deux groupes.
En pratique, on avancera effectivement cette conclusion que si le risque que l’on a de se tromper est suffisamment petit. Classiquement, il a été convenu que le risque acceptable d’erreur alpha est de 5%. Ainsi, devant une différence observée, on conclura à l’existence d’une réelle différence seulement si le risque de se tromper pris en faisant cette conclusion est inférieur à 5%, c’est-à-dire, si la valeur de p donnée par le test est inférieure au seuil de 5%. Le test statistique est donc un moyen de contrôler le risque d’erreur alpha. Il ne prend pas directement en compte le risque d’erreur bêta.
Le risque alpha est le risque numérique (probabilité) de commettre une erreur statistique alpha. Le risque bêta est celui de commettre une erreur bêta.
Lorsque p<=5%, la différence est dite « statistiquement significative ». C'est-à-dire qu'elle est suffisamment importante par rapport aux fluctuations aléatoires pour que sa probabilité d’être observée en l'absence de réelle différence soit inférieure au seuil préalablement choisi de 5% (seuil de la signification statistique).
Quand p>5%, la différence n’est pas « statistiquement significative ». En simplifiant, « elle n’est pas suffisamment importante par rapport aux fluctuations aléatoires pour pouvoir raisonnablement exclure qu’elle soit un artefact dû au hasard ». Une différence non significative n’est pas synonyme d’absence d’effet. La comparaison est peut-être insuffisamment puissante pour mettre en évidence la différence qui existe. L’absence de preuve n’est pas la preuve de l’absence. Le problème du risque bêta et de la puissance statistique sera envisagé dans une autre rubrique.
Figure 4 – Principe du test statistique Un résultat statistiquement significatif signifie seulement que le risque d’erreur alpha est faible, il ne signifie pas qu’il n’y a aucun risque d’erreur et que la conclusion que l’on fait est une certitude. Avec un seuil de 5%, avec un résultat significatif il reste encore 5% de risque de se tromper.
Classiquement le seuil de la signification statistique est fixé à 5%. Une autre valeur peut être utilisée, en particulier plus contraignante, comme 1%. En effet, un risque de 5% n’est pas totalement négligeable. Par exemple, supposons qu’il existe environ 400 spécialités différentes dans la pharmacopée et que chacune n’a été évaluée que par un seul essai thérapeutique.
Avec un risque alpha de 5%, 20 de ces produits seraient présents à tort dans notre arsenal thérapeutique.
Avec un traitement qui sera très largement diffusé, comme un vaccin par exemple, prendre un risque de conclure à tort à son efficacité de 5% est trop important. Un risque de 1% serait le bienvenu. Par contre, avec une maladie très rare pour laquelle aucun traitement efficace n’est encore disponible, consentir un risque alpha de 10% est peut être envisageable.
Il est difficile de définir des normes pour le choix du seuil de la signification statistique. Il s’agit d’un choix de valeur. L’important est de se souvenir de la signification de ce choix et du fait que la valeur habituelle de 5% est arbitraire et qu’elle n’est pas immuable. Le choix d’une autre valeur plus restrictive est tout à fait possible.
Un seuil de signification inférieur à 5% est de plus en plus utilisé dans les essais thérapeutiques comme par exemple dans l’essai HPS 1 qui comparaient la simvastatine au placebo dans la prévention des maladies cardiovasculaires chez des patients à haut risque. Cet essai de morbi-mortalité de grande taille a choisi un seuil de signification statistique de 1% en partie car il avait de forte chance d’être unique.
En effet, deux essais sont en général demandés pour apporter la preuve de l’efficacité. Cette redondance diminue le risque de conclusion globale erronée. Avec deux essais significatifs à 5%, le risque de conclure à tort à l’efficacité est de 5%*5%=0.25%. Cette règle des deux essais représente donc, entre autre, un moyen de réduire le risque d’erreur de première espèce, sans exiger un seuil de signification pour chaque essai plus strict que la valeur « habituelle » de 5%.
Cependant dans le cas où la recherche de l’effet nécessite de très nombreux patients (plusieurs milliers), il est difficile de réaliser deux essais. Dans ce cas, il est fortement souhaitable que l’essai unique qui est réalisé adopte un seuil de signification plus petit que 5% ; 2.5‰ dans l’idéal ce qui serait équivalent à la réalisation de 2 essais ; 1% au minimum (comme HPS).
Le test statistique cherche à départager deux hypothèses, l’une appelée hypothèse nulle (H0) et l’autre hypothèse alternative (H1). Dans un essai thérapeutique, l’hypothèse nulle correspond à l’absence d’effet du traitement étudié. L’hypothèse alternative est l’hypothèse que l’on cherche à « prouver » : l’effet du traitement n’est pas nul. Ainsi dans un essai, on recherche l’effet d’un traitement en comparant deux proportions de survenue d’événements P1 et P0 :
Il existe deux risques d’erreur attachés au choix de H1 ou de H0. Il est ainsi possible d’accepter H1 alors que H0 est vraie (résultat faux positif) ou d’accepter H0 alors que H1 est vraie (résultat faux négatif).
Alors que l’hypothèse nulle est unique, l’hypothèse alternative correspond à une infinité de situations P1-P0 = delta où delta peut prendre n’importe quelle valeur. Le risque alpha ne peut donc être déterminé que pour une certaine valeur de delta, correspondant à une hypothèse H1 particulière.
Le départage des hypothèses se fait à l’aide d’une valeur, noté p, déterminée à partir des données observées. La valeur p est la probabilité d’observer des résultats au moins aussi en désaccord avec l’hypothèse nulle que ceux qui ont été effectivement notés. Ainsi p chiffre le degré de désaccord existant entre l’observation et l’hypothèse nulle.
À partir de la valeur de p calculée, le choix final de l’hypothèse se base sur la règle suivante :
Les tests statistiques et le degré de signification p font souvent l’objet d’interprétations erronées 2. Ainsi, on dit fréquemment à l’issue d’un test de comparaison des moyennes statistiquement significatif qu’il y a 95% de chance pour que les moyennes des deux groupes diffèrent. En réalité, une telle affirmation n’a aucun sens puisque les moyennes des populations sont des constantes et non des variables aléatoires. La probabilité p n’est pas relative à la différence entre les moyennes considérées mais bien au jugement que l’on émet au sujet de l’égalité de ces moyennes. Tout ce que l’on peut dire, en concluant à l’existence d’une différence avec un test statistiquement significatif, c’est que l’on a 5 chances sur 100 seulement d’aboutir à une telle conclusion par le simple fait du hasard.
En toute rigueur, il n’est pas possible non plus de dire que la valeur de p représente la probabilité que les résultats de l'essai soient dus à la chance. En fait, la valeur de p est la probabilité d’observer un résultat sous l'hypothèse que seule la chance (les fluctuations aléatoires d'échantillonnage) explique ce résultat. Il ne s'agit pas de la probabilité que la chance donne ce résultat, puisque la chance donne ce résultat avec une probabilité de 1 (par définition du risque alpha et du p on se place dans la situation où en réalité il n’y a pas de différence).
Ce n’est pas non plus la probabilité de l’absence de différence. La valeur de p est la probabilité d’observer un résultat en l’absence de différence, ce n’est pas la probabilité qu’il n’y ait pas de différence compte tenu du résultat observé. Il est donc inexact de dire que le degré de signification p mesure la probabilité d’absence de différence.
Table 1 - Interprétations erronées du p
| le p n’est pas | le p est |
|---|---|
| p n’est pas la probabilité de l’hypothèse nulle | p est la probabilité d’obtenir le résultat observé si l’hypothèse nulle est vraie |
| p n’est pas la probabilité d’absence de différence | p est la probabilité d’observer une différence au moins aussi importante si en réalité il n’y a pas de différence |
| p n’est pas la probabilité que le traitement n’ait pas d’effet | p est la probabilité d’obtenir le résultat qui a été observé si le traitement est en réalité inefficace |
| p<0.05% ne signifie pas qu’il y a moins de 5% de chance que le traitement soit sans effet | il y a moins de 5% d’observer le résultat obtenu si le traitement est sans effet |
| p n’est pas Pr(H0) ou 1-Pr(H1) p n’est pas la probabilité de l’hypothèse nulle | p = Pr(résultat/H0) p est la probabilité conditionnelle du résultat sous l’hypothèse nulle |
Le test statistique peut être vu comme un filtre que l’on utilise pour extraire de l’ensemble des résultats produits par les essais cliniques ceux que l’on retiendra comme argument de l’efficacité des traitements évalués. Ce filtre laisse passer alpha% des résultats produits avec un traitement sans effet (ce qui peut être vu comme un taux de filtration de alpha% des faux positifs) et 1-beta% des résultats produits avec un traitement efficace (soit un taux de filtration de 1-beta% des vrais positifs).
Ainsi un risque alpha de 5% signifie que 5% des essais réalisés avec un traitement sans effet sera finalement retenu comme argument de l’efficacité du traitement testé. Une puissance de 80% signifie que 80% des essais réalisés avec un traitement ayant l’efficacité attendue sera retenu comme preuve de l’efficacité du traitement.
Le nombre de faux positifs retenus à l’issu de cette procédure dépend donc du taux de filtration alpha mais aussi de la quantité de résultats issus de traitement sans effet que l’on a soumis à la filtration. A taux de filtration constant, plus la quantité de résultats issus de traitement sans effet est importante, plus il y aura de faux positifs de l’autre coté du filtre. Le même phénomène se produit pour les vrais positifs.
Si dans l’ensemble de résultats que l’on passe par le filtre du test statistique, il y a p% de résultats issus d’un traitement ayant l’efficacité attendue et 1-p% de résultats obtenus avec un traitement sans effet, a l’issu de la filtration nous aurons de faux positifs et de vrais positifs. En termes de probabilité, après avoir obtenu un résultat qui passe le filtre (c’est à dire statistiquement significatif), la probabilité que le traitement ai l’efficacité attendue est égale à , p étant dans ce cas la probabilité a priori que le traitement soit efficace.
Ce raisonnement est identique à celui que l’on peut faire en faisant le parallèle entre tests statistiques et tests diagnostiques (cf. infra).
multiplicité et inflation du risque alpha
1. MRC/BHF Heart Protection Study of cholesterol lowering with simvastatin in 20,536 high-risk individuals: a randomised placebo-controlled trial. Lancet 2002;360(9326):7-22. 2. Sterne JAC, Davey Smith G. Sifting the evidence—what's wrong with significance tests? BMJ 2001;322:226-31.
Study design and choosing a statistical test (http:
bmj.bmjjournals.com/statsbk/13.shtml ) Elementary Concepts in Statistics (http:
www.statsoft.com/textbook/esc.html ) Sampling distribution (http:
www.ruf.rice.edu/~lane/statsim/samplingdist/index.html )
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