Le test Log-Rank est un test d'hypothèse non paramétrique utilisé pour comparer les distributions de survie de deux groupes ou plus. Il est particulièrement utile dans les essais cliniques, la recherche médicale et l'ingénierie de fiabilité pour déterminer s'il existe une différence statistiquement significative dans les résultats temps-événement entre différentes interventions, traitements ou conditions. L'« événement » peut être la mort, la récurrence de maladie, la défaillance d'un composant, ou tout autre résultat binaire d'intérêt.
Concept Fondamental de l'Analyse de Survie
L'analyse de survie se concentre sur la durée attendue jusqu'à ce qu'un événement se produise. Une caractéristique clé de cette analyse est la « censure ». La censure se produit lorsque l'événement d'intérêt ne s'est pas produit pour un sujet à la fin de l'étude, ou si le sujet est perdu de vue. Le test Log-Rank est conçu pour gérer correctement les données censurées dans ses calculs.
Le Rôle du Test d'Hypothèse
Comme d'autres tests d'hypothèse, le test Log-Rank commence par une hypothèse nulle (H₀) et une hypothèse alternative (H₁). L'hypothèse nulle affirme qu'il n'y a aucune différence dans les distributions de survie entre les groupes comparés. L'hypothèse alternative affirme qu'il y a une différence. Le test calcule une valeur p, qui aide à décider s'il faut rejeter l'hypothèse nulle.
Hypothèses Clés du Test
L'hypothèse principale du test Log-Rank est que les taux de risque des deux groupes sont proportionnels dans le temps. Cela signifie que le rapport des taux de risque est constant. Si les courbes de survie se croisent, cette hypothèse peut être violée, et d'autres tests comme le test de Wilcoxon pourraient être plus appropriés. De plus, il suppose que la censure est non informative, ce qui signifie que les raisons de la censure ne sont pas liées à l'événement d'intérêt.