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
7 Nouvelle politique de présentation des p value
L’erreur statistique alpha est couramment exploitée pour apporter des « apparentes » démonstrations de bénéfice avec des produits avec peu ou sans efficacité dans les domaines où il n’y a pas d’exigence réglementaire de démonstration formelle du bénéfice (compléments alimentaires, médecines alternatives, dispositifs médicaux, alicament, cosmétiques, homéopathie, etc.). Les comparaisons sont multipliées afin d’augmenter la « chance » d’obtenir un résultat faussement positif qui sera alors mis en avant comme preuve de l’efficacité. En effet, en l’absence de réelle efficacité du traitement, avec un seuil bilatéral à 5%, un résultat statistiquement significatif est attendu en moyenne tous les 20 critères de jugement indépendants, dont la moitié seront en faveur d’un bénéfice du traitement.
Il y a quelques années un yaourt revendiquait une action de renforcement des défenses immunitaires et une protection contre les infections saisonnières. Les publicités étaient accompagnées de la mention « prouvé clinique » et une référence bibliographique était mentionnée. [1] .
Cette étude était un essai randomisé dans lequel 67 paramètres biologiques liés à l’immunité étaient comparés entre un groupe recevant le yaourt et un groupe contrôle : cellules immunocompétentes, cytokines, interférons, etc.
Aucun critère de jugement principal n’avait été défini à priori et l’obtention d’une différence statistiquement significative sur deux de ces 67 comparaisons a conduit les auteurs à faire la conclusion d’un bénéfice du yahourt.
Sur un tel nombre de comparaisons, avec un traitement sans aucun effet, il est quasi certain d’obtenir au moins un p<0.05 (le nombre attendu en moyenne est de 3). Ce type d’approche n’a donc aucune valeur scientifique vu qu’elle est en mesure de confirmer l’hypothèse dans tous les cas, quelle que soit la réalité de cette hypothèse.
