Dans les études et plus particulièrement les essais cliniques on fait des comparaisons chiffrées et on aboutit à des différences qui sont statistiquement significatives ou non statistiquement significatives, le P étant dans ce cas supérieur à 0,05.
Des auteurs américains dans un article BMJ du 5 janvier 2008 intitulé « Heed the data when results are not significant » font un certain nombre de considérations sur l’interprétation de ces résultats non significatifs mais assez proches de la significativité.
D’une manière générale quand la variation non significative va dans le sens souhaité on tend à la considérer comme réelle arguant que la significativité aurait été obtenue avec davantage de données. Par contre, quand la variation non significative va dans le sens non souhaité on considère qu’il n’y a pas de différence, par exemple quand la mortalité avec un traitement A supposé meilleur est plus élevée que celle d’un traitement B, on considère que les 2 traitements donnent les mêmes résultats. Les auteurs citent un certain nombre d’exemples d’interprétations discutables de résultats non statistiquement significatifs.
Cet article nous incite à prêter une plus grande attention à la significativité des résultats et aux interprétations retenues par les auteurs. J’invite les lecteurs à se reporter sur ce qui est dit dans Pharmacorama à propos des méthodes d’études et des statistiques.
