2 Risque alpha (type I error rate )
3 L’exploitation de l’erreur alpha pour obtenir à coup sûr des résultats positifs
4 Risque alpha global (overall type I error rate)
5 Multiplicité et inflation du risque alpha global
6 Technique de contrôle du risque alpha global gérant la multiplicité
6.2 Hiérarchisation (closed testing )
6.3 Combination des deux approches
6.4 Réallocation , recyclage du risque alpha
7 Nouvelle politique de présentation des p value
Une amélioration du principe de répartition du risque alpha peut être apportée en procédant à la réallocation du risque alpha. Cela consiste, quand un test est significatif sur un co-primary endpoints, à réallouer le risque alpha de ce test sur l’autre co-primary.
La répartition du risque alpha sert à éviter l’inflation du risque alpha lorsque l’on est obligé de regarder le 2 ème co-primary endpoint après n’avoir pas pu conclure à la signification statistique sur le 1 er test. Dans ce cas il faut que la nouvelle prise de risque de conclure à tort à un intérêt du traitement avec ce 2 ème critère soit contrôlée avec un seuil abaissé, car il s’agit d’une deuxième tentative de trouver un intérêt au traitement. Mais si le premier test permet de conclure à l’intérêt du traitement, la réalisation du deuxième n’a plus d’enjeu pour conclure à cet intérêt (cela est déjà acquis avec le 1 er ). Il n’y a donc plus lieu de corriger le seuil de ce test, car ce n’est plus un plan de secours (pour récupérer un échec sur le 1 er test). Il est donc possible de tester ce 2 ème critique au seuil de 5% (c’est-à-dire après avoir réalloué le risque alpha initialement attribué au premier test).
Si par exemple le risque alpha est équiréparti entre 2 co-primary endpoints A et B, le risque alpha attribué à chaque critère est de 2.5%. Avec la réallocation, le résultat sera statistiquement significatif sur le critère A si p<2.5% ou si p<5% quand la value de l’autre critère est p<2.5%, et vice versa.
La réallocation du risque alpha est le principe de plusieurs anciennes méthodes comme la méthode de Holm ou de Hochberg. Ce concept a été ensuite généralisé récemment et devient incontournable dans les essais modernes.
