{"id":816,"date":"2014-10-14T09:48:20","date_gmt":"2014-10-14T13:48:20","guid":{"rendered":"http:\/\/bioinfo.iric.ca\/?p=816"},"modified":"2016-11-08T09:30:16","modified_gmt":"2016-11-08T14:30:16","slug":"dois-je-calculer-une-p-value","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/bioinfo.iric.ca\/fr\/dois-je-calculer-une-p-value\/","title":{"rendered":"Dois-je calculer une \u00ab\u00a0p-value\u00a0\u00bb?"},"content":{"rendered":"

Le besoin d’appliquer des statistiques appropri\u00e9es\u00a0en g\u00e9nomique a \u00e9t\u00e9 bien document\u00e9. \u00a0Plusieurs approches statistiques astucieuses ont \u00e9t\u00e9 mises au point\u00a0et de nombreux logiciels ont \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9s (certains gratuits et tr\u00e8s performants). \u00a0Malgr\u00e9 tout, je re\u00e7ois fr\u00e9quemment la visite d’un \u00e9tudiant ou chercheur qui se demande s’il doit rapporter la magnitude d’un effet (ex. le g\u00e8ne X est sur-exprim\u00e9 4.5 fois dans la condition A vs B) ou le niveau de signification statistique de cette magnitude (ex. le g\u00e8ne X est sur-exprim\u00e9 dans la condition A vs B avec une p-value<\/em> de 0.0012). \u00a0Il faut savoir qu’une p-value<\/em> est syst\u00e9matiquement li\u00e9e \u00e0 un test statistique (test d’hypoth\u00e8se), ce type de test n’\u00e9tant qu’une formulation math\u00e9matique d’une question pr\u00e9cise pos\u00e9e sur les donn\u00e9es. \u00a0Pour obtenir une p-value<\/em>, cette question prend la forme d’une hypoth\u00e8se (ex. le g\u00e8ne X n’est pas<\/span> diff\u00e9rentiellement exprim\u00e9), appel\u00e9e $H_0$ (hypoth\u00e8se nulle) dans le jargon statistique. \u00a0Une p-value<\/em> proche de z\u00e9ro sugg\u00e8re que l’hypoth\u00e8se n’est pas<\/span> confirm\u00e9e (ex. les donn\u00e9es ne supportent pas<\/span> la non<\/span>-sur-expression du g\u00e8ne X… Remarquez la double n\u00e9gation!). \u00a0Dans la pratique, cette nuance\u00a0pose probl\u00e8me dans deux cas: \u00a0lorsqu’on observe de faibles et incons\u00e9quentes diff\u00e9rences dans de grands jeux de donn\u00e9es OU lorsqu’on observe de grandes diff\u00e9rences accompagn\u00e9es d’un bruit inattendu (ex. outlier<\/em>). \u00a0Pour illustrer, voici deux exemples obtenus par simulation (on peut imaginer qu’il s’agit de quantification par qPCR d’un g\u00e8ne dans deux conditions).
\n


\n\"Rplot02\"<\/a> \"\"<\/a>
\n<\/center>
\nDans le premier sc\u00e9nario, le test d’hypoth\u00e8se indique que la diff\u00e9rence est statistiquement significative ($p < 0.01$), mais on remarque que la diff\u00e9rence d’expression est sans doute\u00a0inint\u00e9ressante (augmentation de 3%) et possiblement le r\u00e9sultat d’un biais difficile \u00e0 d\u00e9terminer. \u00a0Dans le second sc\u00e9nario, l’un des trois \u00e9chantillons de la condition \u00ab\u00a0B\u00a0\u00bb se comporte \u00e9trangement et r\u00e9sulte en un test non-significatif malgr\u00e9 une diff\u00e9rence substantielle. \u00a0Dans les deux cas, la diff\u00e9rence dans les moyennes d’expression aurait donn\u00e9 une meilleure indication de la situation. \u00a0Dans la majorit\u00e9 des projets dans lesquels j’ai \u00e9t\u00e9 impliqu\u00e9 (puce \u00e0 ADN, RNA-Seq, criblage haut-d\u00e9bit, prot\u00e9omique, qPCR, etc.), ma premi\u00e8re suggestion est toujours de d\u00e9buter l’analyse en utilisant la magnitude de l’effet sous \u00e9tude (diff\u00e9rence, log-ratio, %inhibition, etc.). \u00a0De mani\u00e8re g\u00e9n\u00e9rale, je recommande de se demander si l’hypoth\u00e8se du test envisag\u00e9 correspond bien \u00e0 une question scientifiquement pertinente (ex. est-ce que les conditions A et B influencent l’expression du g\u00e8ne X?). \u00a0Je vous promets de revenir dans un prochain article avec de bons exemples d’application de tests d’hypoth\u00e8se… \u00a0D’ici l\u00e0, n’h\u00e9sitez pas \u00e0 laisser vos commentaires!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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