La valeur de p et de son importance

Quand diversifier un portefeuille d'investissement, il faut envisager d'investir dans les industries des soins de santé. Les sociétés pharmaceutiques qui ont des pipelines de drogues ont spéculations de forte croissance. En plus d'examiner ses pipelines, il faut également être en mesure d'évaluer les résultats de ses essais cliniques. Lorsqu'un programme reportages les résultats d'un essai clinique d'un nouveau médicament « statistiquement significatives », ce que cela signifie ? Et comment sont-ils venus cette conclusion ? Une des valeurs à rechercher lors de l'interprétation des résultats d'une étude plus importantes est la valeur de P.

Elenbaas et coll. définit la valeur de p comme « la probabilité qu'un type j'erreur a été commise et que l'hypothèse nulle a été rejetée à tort. » Disons brièvement parler de l'hypothèse nulle, erreur de type I et II, erreur de type. Permet de dire à un nouveau médicament Qu'a est à comparer à un médicament actuellement disponible B. La première hypothèse qui rendront les chercheurs est que le nouveau médicament a est équivalent ou égal l'efficacité du médicament actuellement disponible B. Cette hypothèse est appelée l'hypothèse nulle (H0). Une hypothèse contredisant l'hypothèse nulle est l'hypothèse alternative (H1). H1, affirme que le nouveau médicament a est plus efficace que le médicament actuellement disponible B. En fait, l'hypothèse alternative (H1) est ce que les enquêteurs veulent prouver parce que les compagnies pharmaceutiques, développement de nouveaux médicaments financent la plupart de ses essais cliniques. Erreur de type I se produit lorsque H0 est rejetée lorsqu'il est vraiment vrai. En d'autres termes, les chercheurs croient que le nouveau médicament a est plus efficace que les médicaments actuellement disponibles B (rejeter H0), lorsque le médicament a est égal à l'efficacité à médicament B, ou pire, pas aussi efficaces que les médicaments II de Type B. erreur se produit lorsque H1 est réellement vrai (médicament a est plus efficace que le médicament B), mais les enquêteurs n'ont pas rejeter H0 (n'a pas rejeté l'hypothèse que médicament une égale efficacité comme médicament B).

Avec les terminologies techniques définies, permet d'aller retour à la valeur de P. Je le répète, la valeur p est « la probabilité qu'un type j'erreur a été commise et que l'hypothèse nulle a été rejetée à tort. » (Elenbass et al.). La valeur de p est dit être « statistiquement significatives » quand il est < 0,05. Par exemple, un essai clinique comparant l'efficacité entre drogue a et médicament B, a conclu que la drogue a travaillé mieux à abaisser la tension artérielle que le médicament B, et la valeur de p a été établie à 0,04. Cela signifie qu'il y a 4 % chance qu'un type j'erreur est commise (enquêteurs faussement croient que le médicament a est plus efficace que le médicament B, lorsqu'ils sont égaux dans l'efficacité). 0,05 est la plus grande valeur acceptable de p dans la littérature clinique. Quand chercheurs prétendent que le médicament a est plus efficace que le médicament B, ils sont corrects, 95 % du temps, avec seulement moins erreur de 5 % de chance.

Il y a plusieurs autres valeurs statistiques importantes, mais elles sont hors de la portée de cet article. Maintenant, chaque fois qu'un journaliste à la télévision rapporte les résultats d'un essai clinique d'un nouveau médicament « statistiquement significatives », on peut effectuer leur vérification en obtenant une copie de cette étude et recherchez la valeur de P.

Références :
1. Elenbaas RM, Elenbass JK et Cuddy PG, et al., évaluation de la littérature médicale partie II : analyse statistique. Annales de la médecine d'urgence. Octobre 1983 ; 12 (10): 35-45.
2. Anderson HG, Kendrach MG et Trice S, Al signification statistique et clinique de compréhension : vérification des hypothèses. Journal de la pratique de la pharmacie. Juin 1998 ; 3:181-195.