2 Problématiques et solutions
3 Le principe général des analyses intermédiaires
4 Gestion des autres types de multiplicité lors des analyses intermédiaires
5 Autres objectifs possibles pour les analyses intermédiaires
La réalisation de plusieurs analyses statistiques dans la même expérience, pour chercher à faire la même conclusion, conduit à des comparaisons statistiques multiples. À chaque analyse intermédiaire, un test statistique est réalisé pour chercher à montrer l’intérêt du traitement. Il y a donc répétition de la prise de risque de trouver à tort un argument pour revendiquer l’intérêt du traitement à chaque. In fine le risque alpha global de conclure à tort à l’intérêt du traitement à une quelconque de ces analyses répétées n’est plus de 5% (même si c’est le seuil retenu pour chaque test), mais il est bien supérieur.
L’utilisation de techniques statistiques adaptées est nécessaire pour empêcher cette augmentation du risque alpha, appelée en jargon statistique « inflation du risque alpha ». Le but de ces méthodes est de garantir un risque global, sur l’ensemble des comparaisons effectuées, de conclure à tort à l’efficacité du traitement de 5%. Sur l’ensemble des comparaisons effectuées, le risque d’obtenir au moins un résultat significatif par le fait du hasard est contrôlé et garde sa valeur prédéfinie de 5%.
