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Importance statistique par rapport à l'importance pratique : pourquoi la différence est-elle importante ?
Dans les domaines actuels de la médecine et de la psychologie, les effets de la recherche et des traitements doivent souvent être évalués en termes de « signification statistique » et de « signification pratique ». Cependant, la différence entre les deux va au-delà de la terminologie et a de profondes implications sur les résultats pour les patients et la santé mentale. Ici, nous approfondirons la définition des deux significations et leur importance.
Définition de la signification statistique
La signification statistique est principalement utilisée dans les tests d'hypothèses, dans le but de détecter l'établissement de l'hypothèse nulle. L'hypothèse nulle affirme généralement qu'il n'y a aucune relation entre les variables. Les chercheurs ont fixé un niveau de signification, le plus courant étant α = 0,05 ou 0,01, qui représente la probabilité de rejeter à tort la véritable hypothèse nulle. L’obtention de résultats statistiquement significatifs indique que les résultats observés ont une très faible probabilité de se produire étant donné que l’hypothèse nulle est vraie.
Cependant, la signification statistique montre uniquement la probabilité que les données soient cohérentes avec l'hypothèse nulle et ne représente pas la signification clinique des résultats.
Définition du sens réel
L'importance pratique se concentre sur le véritable effet de l'intervention ou du traitement, plus précisément sur la question de savoir si le traitement a entraîné suffisamment de changements pour bénéficier à la vie quotidienne du patient. Dans le contexte des soins cliniques, la signification pratique révèle l’importance d’un résultat d’étude et est souvent mesurée à l’aide de mesures telles que l’ampleur de l’effet, le nombre de patients à traiter (NNT) ou la proportion évitée.
Les implications pratiques incluent non seulement l'ampleur des résultats, mais également l'accent mis sur les changements individuels, et pas seulement sur les effets de groupe.
Utilisation clinique
En psychologie et en psychothérapie, la signification clinique va plus loin et évalue si un traitement est suffisamment efficace pour modifier l'étiquette diagnostique d'un patient. Plus précisément, la signification clinique répond à la question de savoir si ce traitement est suffisant pour ramener les patients à la normale.
Exemple d'analyse
Par exemple, un traitement peut entraîner des réductions statistiquement significatives des symptômes dépressifs, mais peut ne plus avoir de signification clinique si seulement 40 % des patients ne répondent plus aux critères diagnostiques de la dépression.
Ce n'est pas parce qu'un traitement produit des effets statistiquement significatifs et importants qu'il peut transformer les patients dysfonctionnels en patients normaux.
Méthode de calcul de signification clinique
Il existe différentes méthodes pour calculer la signification clinique. Cinq méthodes courantes incluent :
- Méthode Jacobson-Truax
- Méthode Gulliksen-Lord-Novick
- Méthode Edwards-Nunnally
- Méthode Hageman-Arrindell
- Modèle linéaire hiérarchique (HLM)
Conclusion
Comprendre la différence entre la signification statistique et la signification pratique est essentiel pour l'interprétation des études cliniques et le traitement des patients. Non seulement cela nous aidera à mieux évaluer la véritable efficacité de la thérapie, mais cela nous guidera également pour la prochaine intervention. En fin de compte, de telles distinctions peuvent inspirer la recherche et l’utilisation de traitements efficaces susceptibles d’améliorer la qualité de vie des patients. En réfléchissant à ces questions, comment pensez-vous que nous puissions mieux évaluer l’efficacité réelle des traitements ?
