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mercredi 20 février 2019

Commentaires

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MW

@ Pierre Rimbaud : malheureusement, p ne dit rien de la crédibilité des résultats observés, et ne mesure pas non plus la chance que le résultat obtenu soit du au hasard :/

Maisonneuve

Merci pour vos remarques... Utiles, voire très utiles...
HM

Pierre Rimbaud

Plus encore, il faut rappeler que "p" ne dit absolument rien de l'objet étudié. Il ne renseigne que sur la crédibilité de l'étude effectuée (sa mal dénommée "significativité").
Trop de gens croient qu'un "p" dit si l'hypothèse testée est vraie ou fausse, alors qu'il mesure seulement la chance que le résultat obtenu soit du au hasard.
Pierre Rimbaud

Pierre Clerson

Le jugement du médecin doit être basé sur la taille de l'effet. Certaines revues refusent même de voir afficher la valeur du p. Le seuil de 5% est totalement arbitraire et est le fruit de l'histoire. La taille de l'effet ne dépend pas de l'effectif (mais son intervalle de confiance, si). N'oubliez pas que la p-value dépend de l'effet observé, de la variabilité du phénomène mesuré et de l'effectif. Un effectif énorme mettra en évidence un effet ridiculement petit, si petit qu'il n'aura aucune importance clinique. Les statistiques mesurent seulement la probabilité que l'effet observé dans l'échantillon soit dû au hasard (effet d'échantillonnage)s'il n'était pas vrai dans la population source. Elles ne disent rien de l'intérêt de cet effet.

Umberto Ucelli

Merci
Mais la revue (à laqelle je n'ai pas accès in extenso) s'interroge-t-elle sur l'importance de l'amplitude de l'effet, qui est une partie importante de la significativité clinique?

On voit démontrer avec des méga-études des différences significatives avec p < 0,001, mais des différences si petites que peu importe le p.

Comment d'ailleurs imputer une causalité à une intervention lorsque l'on observe des différences de l'ordre de 2% et moins (en absolu pas en relatif). La biostatistique dit oui dans une étude contrôlée avec tirage au sort correct et double aveugle, l'instinct dit non.

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