Écart significatif entre deux scores : le savoir

En synthèse d'un bilan, on cherche presque toujours à savoir si un domaine est plus faible qu'un autre : la mémoire de travail décroche-t-elle par rapport au raisonnement ? La vitesse de traitement est-elle le point faible du profil ? Mais tout écart entre deux scores n'est pas interprétable. Une partie de la différence provient simplement de l'erreur de mesure de chaque score. Conclure trop vite à une « force » ou une « faiblesse » relative est l'un des pièges les plus fréquents de l'interprétation.

Cet article explique comment déterminer si un écart est réellement significatif. Il complète interpréter les scores et intervalle de confiance et fidélité.

#Pourquoi un écart peut être trompeur

Chaque score comporte une marge d'erreur (son intervalle de confiance). Quand on compare deux scores, les deux marges d'erreur se cumulent. Résultat : un écart modéré entre deux indices peut très bien s'expliquer par le hasard de la mesure, sans qu'il existe de différence réelle de niveau entre les deux fonctions.

C'est pourquoi on ne peut pas se contenter de regarder la différence brute et de la commenter. Il faut la confronter à un seuil qui tient compte de l'imprécision des deux mesures.

#La différence critique

Ce seuil s'appelle la différence critique : l'écart minimal au-delà duquel la différence a peu de chances d'être due au seul hasard. Elle dépend de deux choses :

• la fidélité des deux épreuves comparées (plus elles sont fidèles, plus le seuil est bas) ;
• le niveau de confiance retenu (90, 95 %…).

Le principe de calcul combine les erreurs-types de mesure des deux scores. Concrètement, sur des échelles d'écart-type 15 et pour des fidélités habituelles, la différence critique se situe souvent autour d'une dizaine de points — mais elle varie assez pour qu'une règle mémorisée soit risquée.

#Significatif ne veut pas dire important

Un écart peut franchir le seuil statistique tout en étant banal. Trois notions se distinguent :

• La significativité statistique — l'écart est-il probablement réel, ou dû au hasard ?
• La fréquence dans la population (base rate) — un écart réel peut être fréquent dans la population de référence. Un contraste que l'on retrouve chez une grande part des personnes du même âge n'a pas grande valeur discriminante.
• La portée clinique — l'écart éclaire-t-il la plainte et le motif ? Un écart significatif mais sans lien avec la demande n'a pas à occuper le devant du compte-rendu.

Un profil solide articule ces trois plans : on ne conclut à une force ou une faiblesse relative que si l'écart est significatif, peu banal et cliniquement parlant.

#Éviter la multiplication des comparaisons

Plus on multiplie les comparaisons, plus on augmente le risque de tomber sur un écart « significatif » par pur hasard. Comparer systématiquement toutes les paires de scores d'une batterie garantit d'en trouver quelques-uns — sans qu'ils aient de sens.

La bonne pratique consiste à cibler : on compare les scores dont le contraste est pertinent au regard du motif et des hypothèses cliniques, pas tous les couples possibles. Le raisonnement clinique précède le calcul, il ne le suit pas.

#En résumé

• Un écart entre deux scores mêle différence réelle et erreur de mesure.
• On l'interprète seulement s'il dépasse la différence critique, calculée à partir des fidélités et du seuil de confiance.
• Significatif ≠ important : vérifiez aussi la fréquence de l'écart dans la population et sa portée clinique.
• Ciblez les comparaisons pertinentes plutôt que de tout tester.

Appliquer cette discipline évite le travers du « profil en dents de scie » sur-interprété, et donne à vos synthèses une rigueur difficilement attaquable. Pour la vue d'ensemble, voyez le guide rédiger un compte-rendu de bilan neuropsychologique.