Dans la recherche, la valeur reflétant « aucun effet » est généralement de 0 ou 1.0. Ainsi, comme les tests de signification traditionnels, si 0 ou 1.0 se trouve à l'intérieur de l'intervalle de confiance (IC), il n'y a pas de différence significative entre les traitements. Si 0 ou 1.0 est en dehors de l'IC, il y a une différence significative entre les traitements. Mais les IC nous en disent plus que sur la "signification statistique". Ils nous donnent une idée des effets les plus petits et les plus grands qui sont susceptibles d'être donnés les données observées, et ils donnent une certaine idée de la précision. Les IC étroits surviennent généralement dans les grandes études qui ont un « pouvoir » raisonnable pour détecter un effet, de sorte que les estimations de l'effet réel qu'ils englobent sont assez précises. D'un autre côté, les IC larges surviennent généralement dans de petites études qui ont une faible puissance pour détecter un effet, ainsi les estimations de l'effet réel qu'ils englobent sont assez imprécises et fournissent des informations limitées (comme dans le dessin animé de Garfield).
Résultats inventés : "La différence de durée d'analgésie postopératoire après une PTG était plus longue pour les patients ayant reçu de la ropivacaïne injectée dans l'espace de la plaie intra-articulaire que dans l'espace de la plaie extra-articulaire [6.0 h (IC à 95 % 1.1 - 10.9 h)]." Dans l'échantillon étudié, la différence de durée d'analgésie postopératoire a été estimée à 6 heures (en faveur de l'intra-articulaire). Si cet effet était vrai, nous serions sûrs à 95 % que l'IC calculé à partir de cet échantillon (1 à 11 heures) le contient. Certains lecteurs peuvent penser que la différence de 6 heures est d'une importance minime pour leurs patients ; de plus, la limite inférieure de 1 heure peut renforcer leur conclusion selon laquelle l'abord intra-articulaire est de peu d'intérêt clinique. D'autres peuvent penser que l'IC est assez large. Ils peuvent s'inquiéter de la précision de l'étude et remettre en question l'exactitude de la différence estimée de 6 heures dérivée de l'échantillon étudié. Mais c'est « tout bon » car les IC fournissent des estimations d'effet et de précision qui favorisent ce type de réflexion chez les chercheurs et les cliniciens ; les p-values ne le peuvent pas.
Le mois prochain, les statistiques à petites doses récapituleront l'importance d'une bonne collecte et gestion des données, en particulier les « points chauds » statistiques qui peuvent faire des ravages dans l'analyse et l'interprétation statistiques.
