De nombreuses publications en neurosciences recourent à une analyse statistique inadaptée pour les données imbriquées, faussant ainsi les résultats.
Une analyse statistique inappropriée appliquée aux données imbriquées fausse les résultats et compromet leur reproductibilité dans d'autres laboratoires, alertent des chercheurs néerlandais dans Nature Neuroscience.
Les données imbriquées correspondent à plusieurs observations ou mesures effectuées sur un même sujet d'étude (cerveau, animal ou cellule unique). Les chercheurs doivent alors corriger pour les corrélations intra-sujet, plus élevées que celles entre sujets distincts.
Sophie van der Sluis et son équipe du centre médical de l'Université VU d'Amsterdam ont examiné les études neuroscientifiques publiées dans les revues de premier plan comme Science, Nature et Cell sur une période de 18 mois en 2020. Sur 314 études, 53 % utilisaient des données imbriquées, mais aucune n'appliquait une analyse statistique adaptée.
Les chercheurs démontrent que ces méthodes erronées font grimper le risque de faux positifs de 5 % (niveau standard) jusqu'à 80 %.
Les résultats de ces études sont donc difficiles à répliquer ailleurs, risquant de reposer sur des illusions de fiabilité.
Les données imbriquées concernent aussi d'autres domaines biologiques. La solution principale : privilégier des observations indépendantes. D'autres facteurs comme un échantillon trop petit contribuent aussi aux faux positifs. (rvb)
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