2.1 Principe de la solution

Plusieurs solutions sont possibles qui sont à la base de différentes méthodes. L’une d’entre elles consiste à diminuer le seuil de signification statistique de chacune des comparaisons intermédiaires, par exemple en divisant le risque alpha global α par le nombre de comparaisons effectuées n. C’est la méthode de Bonferroni. Ainsi malgré l’inflation du risque alpha, le risque final de conclure à tort à l’efficacité restera compris dans les valeurs habituelles.

Avec 3 analyses intermédiaires prévues, le nombre total de comparaisons qui seront effectuées est de 4 : les 3 intermédiaires plus la comparaison finale. Le seuil à utiliser pour chacune de ces analyses est de 5%/4=1,25%. Si un p inférieur à 1,25% est obtenu à l’une des analyses intermédiaires, il est alors possible de conclure et d’arrêter l’essai sans attendre la fin du recrutement prévu.

Cas de figure n°1. Dans la situation dépeinte par le tableau ci-dessous, l’essai peut être arrêté à la 2 ^e analyse intermédiaire. Le p obtenu lors de cette analyse est inférieur au seuil de signification corrigé et l’essai peut donc être arrêté prématurément. Cette situation met en avant tout l’intérêt des analyses intermédiaires.

Analyses intermédiaires			Analyse finale
1	2	3
p=0.10	p=0.011

Cas de figure n°2. Dans ce deuxième exemple, le p<5% de la troisième analyse intermédiaire ne permet pas de conclure à une différence significative, car la valeur obtenue reste supérieure au seuil corrigé pour 4 tests (1,25%). L’essai va donc à son terme et lors de l’analyse finale le p devient inférieur au seuil corrigé ce qui donne donc finalement un résultat statistiquement significatif.

Analyses intermédiaires			Analyse finale
1	2	3
p=0.25	p=0.08	p=0.04	P=0.012

Cas de figure n°3. Le cas suivant peut paraitre déroutant. Aucune analyse intermédiaire ne conduit à interrompre prématurément l’essai. Lors de l’analyse finale, un p de 4% est obtenu. Cette valeur, bien qu’elle soit inférieure à 5% n’autorise pas à conclure à un résultat statistiquement significatif, car elle reste supérieure au seuil corrigé. Il ne peut pas être considéré comme significatif, car du risque alpha a été consommé au cours des analyses précédentes, effritant le contrôle du risque d’erreur de première espèce apporté par un p<5% au niveau d’une comparaison donnée (le coté gênant de ce résultat a conduit au développement d’une méthode qui évite de se retrouver dans cette situation).

Analyses intermédiaires			Analyse finale
1	2	3
p=0.42	p=0.28	p=0.12	P=0.04

Cas de figure n°4. Dans le dernier cas de figure, aucune analyse n’atteint le seuil corrigé de signification statistique. L’essai n’obtient donc pas de résultat statistiquement significatif.

Analyses intermédiaires			Analyse finale
1	2	3
p=0.89	p=0.48	p=0.25	P=0.10