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Une analyse au point de bascule peut examiner jusqu’où certaines hypothèses doivent changer avant qu’une conclusion ne change. La limite obtenue n’établit pas à elle seule la robustesse ; la plausibilité clinique des hypothèses modifiées nécessite aussi une évaluation attentive.
Définir la question et les hypothèses
Définissez quelles observations manquantes changent, sur quelle échelle et comment les changements s’appliquent à chaque bras. Un changement de conclusion ne concerne pas nécessairement le seul seuil de significativité : l’ampleur de l’effet et l’interprétation clinique peuvent aussi compter. Expliquez si l’exercice évalue le même effet cible ou répond à une question scientifique différente.
Exemple d’étude hypothétique
Dans un essai hypothétique, le résultat principal ne s’inverse que sous des hypothèses sensiblement différentes pour les observations manquantes. L’équipe examine si ces différences correspondent à des expériences plausibles des participants. Une limite éloignée sur un graphique n’est pas présentée comme une robustesse incontestable sans examiner les raisons pour lesquelles les données sont devenues manquantes.
Points de contrôle de la conception
- Énoncez explicitement l’échelle des valeurs modifiées et son interprétation clinique.
- Montrez comment les hypothèses sont appliquées séparément aux deux groupes de traitement.
- Vérifiez que la génération des scénarios ne produit pas d’observations impossibles ou hors de l’échelle.
Consigner la décision et ses limites
La présentation acceptée montre la limite de bascule avec l’hypothèse principale, l’étendue des scénarios et l’évaluation clinique. Préserver un résultat dans une zone n’exclut pas tous les biais. Interprétez les résultats numériques avec les profils de données manquantes et les limites de conception, en identifiant les incertitudes que l’exercice de sensibilité n’explore pas.
Questions fréquentes
- L’absence de point de bascule prouve-t-elle la robustesse ?
- Non. Elle ne renseigne que sur les scénarios et le modèle examinés.
- Les statisticiens doivent-ils choisir seuls les scénarios ?
- L’expertise statistique et l’évaluation de la plausibilité clinique doivent être associées.