Pendant son doctorat. Research, le mathématicien Tyron Lardy a travaillé sur une nouvelle approche des tests d'hypothèse. Au lieu de la valeur p traditionnelle, il utilise des valeurs électroniques soi-disant. Ceux-ci se révèlent plus flexibles, en particulier lorsque vous souhaitez regarder vos résultats à mi-parcours de l'étude.
Imaginez ceci: vous avez parié à plusieurs reprises une quantité de votre choix sur une pièce équitable, qui a une chance égale d'atterrir les têtes ou les queues. S'il atterrit sur les têtes, vous doublez votre argent; S'il atterrit sur la queue, vous le perdez. En moyenne, vous vous attendez à briser même – c'est un pari équitable. Vous commencez avec 1 € et, chaque tour, pariez-vous à tout ce que vous avez. Si vous avez des têtes huit fois de suite, vous vous retrouverez avec 64 € et pourriez commencer à vous demander: cette pièce est-elle vraiment juste? C'est le concept derrière les valeurs électroniques: ils vous aident à évaluer si une hypothèse est toujours valable.
La valeur électronique (où «e» représente la valeur attendue) offre une alternative à la valeur p (avec «p» debout), que les chercheurs utilisent traditionnellement pour tester leurs hypothèses. La valeur p est livrée avec une limitation majeure: en principe, vous n'êtes censé tirer des conclusions qu'une fois que vous avez collecté toutes vos données. Si vous décidez ensuite d'ajouter plus de mesures, votre analyse statistique n'est plus valide.
« Beaucoup de chercheurs le font toujours de toute façon, surtout lorsque leur valeur p n'est tout simplement pas assez petite », explique Lardy. Cela augmente le risque de tirer la mauvaise conclusion. Les valeurs électroniques, en revanche, restent statistiquement saines même lorsque vous ajoutez des données supplémentaires ou ajustez votre plan d'analyse au fur et à mesure.
Le superviseur de Lardy, Peter Grünwald, étudie les valeurs électroniques depuis des années. Grünwald explique: « Vous pouvez considérer la valeur électronique comme le montant d'argent que vous gagneriez de paris comme celui de l'exemple. » Plus la valeur électronique est élevée, plus les preuves sont fortes contre votre hypothèse d'origine («la pièce est juste»).
Une recette générale pour les valeurs électroniques peut être très complexe
À ce jour, il existe une méthode générale pour calculer une valeur électronique optimale. Mais en pratique, cette méthode n'est pas toujours facile à appliquer. « C'est pourquoi j'ai cherché à concevoir une bonne valeur électronique pour ce genre de problèmes complexes », explique Lardy. « Quelle recette quelqu'un devrait-il suivre pour se retrouver avec un nombre significatif à la fin de son expérience? »
Un exemple concret est de tester si un médicament fonctionne tout en tenant compte des facteurs comme l'âge ou le sexe du patient. « Dans les essais cliniques, vous savez généralement exactement comment le traitement est attribué – une moitié des patients reçoivent le médicament, l'autre moitié d'un placebo. Vous pouvez utiliser ces connaissances pour construire une valeur électronique optimale », explique Lardy.
Netflix l'utilise déjà – maintenant les universités doivent rattraper
Pour l'instant, les valeurs P sont toujours la norme dans la plupart des programmes universitaires. Allons-nous jamais passer complètement aux valeurs électroniques? Selon Grünwald, il reste encore quelques obstacles à surmonter. « La théorie est là, mais nous devons maintenant développer les outils pratiques. Nous avons de belles formules, mais nous avons toujours besoin de bons logiciels pour les accompagner. »
Il y a aussi la question du rattrapage: les valeurs p sont une pratique standard depuis des décennies. « Beaucoup de gens connaissent leurs limites, mais s'en tiennent toujours à ce qu'ils connaissent. »
Même ainsi, Lardy voit des signes de progrès. Les entreprises technologiques comme Netflix utilisent déjà des valeurs électroniques, par exemple, pour tester si les utilisateurs sont plus susceptibles de cliquer sur un bouton rouge ou gris. Lardy et Grünwald espèrent qu'un jour, les valeurs électroniques se rendront dans les manuels universitaires – donc que les futurs étudiants apprennent du début qu'ils pourraient mieux utiliser les valeurs électroniques pour tester leurs hypothèses.
Lardy défendra sa thèse, intitulée «Statistiques de test optimales pour les tests d'hypothèse valides», le 18 juin dans le bâtiment de l'Académie. Ses superviseurs sont Grünwald et Wouter Koolen-Wijkstra.
