Courrier International publie un article de The Economist, selon lequel « faute dutiliser des méthodes statistiques correctes, une multitude de travaux de recherche médicale sont biaisés ».
Lhebdomadaire britannique rend ainsi compte dune communication faite par Peter Austin, lors de la conférence annuelle de lAmerican Association for the Advancement of Science à San Francisco en février 2007, établie à partir des « données relatives aux admissions dans les hôpitaux de lOntario, au Canada, collectées durant lannée 2000 ».
The Economist remarque que le chercheur de lInstitute for Clinical Evaluative Sciences, à Toronto, voulait prouver que « les méthodes statistiques que les chercheurs emploient de manière routinière peuvent facilement créer des liens de cause à effet qui nexistent pas ».
« Le Dr Austin voulait également expliquer pourquoi tant de déclarations sur les questions de santé ne sont jamais corroborées par des études cliniques. Cette confusion tient au fait que, pour chaque résultat dune hypothèse isolée, un test statistique est effectué pour voir quelle probabilité il a dêtre dû au hasard », poursuit lhebdomadaire.
The Economist note que « si cette probabilité se situe au-dessous dun certain seuil, 5 % dans la plupart des protocoles, cest que lhypothèse est «confirmée». [Mais] tout va bien tant quil ny a quune hypothèse à la fois ».
Le magazine explique ainsi que le Dr Austin « a essayé de découvrir le lien existant entre un signe astrologique donné et certaines pathologies. [Il] a testé 24 hypothèses, deux pour chaque signe astrologique ».
Lhebdomadaire relève par exemple que « la probabilité de la validité des hypothèses sur lestomac des Lions et les bras des Sagittaires était inférieure à 5 %, donc ces liens supposés nétaient pas le fruit du hasard. En toute rigueur, ces hypothèses devaient être acceptées comme valides ».
« Pourtant, quand il a modifié ses méthodes statistiques pour prendre en compte le fait quil testait 24 hypothèses et non plus une seule, toutes ses conjectures astrologiques ont été rejetées », continue The Economist.
Lhebdomadaire déplore que « de nombreux scientifiques cherchant à mettre en évidence des facteurs de risque de maladie ne sont pas conscients quils doivent changer leur approche statistique quand ils testent plusieurs hypothèses ».
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