Biostatistiques et méthodologie de recherche : tests, puissance et validité
Ce que teste le domaine
Choix du test statistique, lecture de la p-valeur, calcul de taille d'échantillon et qualité méthodologique.
Fondamentaux
- Variables qualitatives ou quantitatives ; moyenne ± écart-type si distribution normale, médiane et intervalle interquartile sinon.
- IC 95 % d'une moyenne : m ± 1,96 × ET/√n.
- H0 vs H1, risque α (faux positif), risque β (faux négatif), puissance = 1 − β.
- La p-valeur est la probabilité d'observer des données au moins aussi extrêmes si H0 est vraie : ce n'est pas la probabilité que H0 soit vraie.
- Tests : chi² (pourcentages), Student (deux moyennes), ANOVA (plus de deux groupes), Mann-Whitney/Wilcoxon (non paramétriques), tests appariés si mêmes sujets.
Méthodologie
- Randomisation, aveugle, analyse en intention de traiter (ITT) pour préserver l'effet de l'allocation.
- Taille d'échantillon proportionnelle à la variance et inversement proportionnelle au carré de la différence attendue.
- Biais : sélection, mesure, attrition, confusion ; ajustement en analyse multivariée.
Exemple travaillé
Deux groupes de 50 patients : différence de moyennes 4,2 unités, écart-type commun 6,8. Erreur standard de la différence = 6,8 × √(2/50) = 1,36 ; t = 4,2/1,36 = 3,09 ; ddl = 98 ; p < 0,01. IC 95 % de la différence : 4,2 ± 1,96 × 1,36, soit environ [1,5 ; 6,9]. L'intervalle exclut zéro : résultat significatif, et amplitude compatible avec un effet cliniquement pertinent.
Pièges qui coûtent des points
- Multiplier les tests sans correction (inflation du risque α).
- Interpréter « non significatif » comme « absence d'effet » alors que la puissance est insuffisante.
- Confondre significativité statistique et pertinence clinique.