Les tests statistiques : tester une hypothèse en santé

Les tests statistiques permettent de décider, à partir d'un échantillon, si une hypothèse sur une population peut être retenue ou rejetée. En PASS, les QCM CampusQCM (chapitres loi-normale, probabilites) testent leur logique, essentielle pour interpréter les études cliniques. Un test oppose deux hypothèses :…

Les tests statistiques permettent de décider, à partir d'un échantillon, si une hypothèse sur une population peut être retenue ou rejetée. En PASS, les QCM CampusQCM (chapitres loi-normale, probabilites) testent leur logique, essentielle pour interpréter les études cliniques. Un test oppose deux hypothèses : l'hypothèse nulle (H0), qui suppose l'absence de différence ou d'effet, et l'hypothèse alternative (H1). On calcule, à partir des données, une statistique de test puis une p-value, probabilité d'observer un résultat au moins aussi extrême que celui obtenu si H0 est vraie. Si la p-value est inférieure au seuil fixé (le risque alpha, souvent 5 %), on rejette H0 : le résultat est dit statistiquement significatif. Deux types d'erreurs existent : l'erreur de première espèce (rejeter H0 à tort, de probabilité alpha) et l'erreur de seconde espèce (ne pas rejeter H0 à tort, de probabilité bêta). La puissance (1 − bêta) est la capacité du test à détecter un effet réel. Il faut distinguer signification statistique et pertinence clinique.