AIDE A LA REDACTION DU PLAN D ... - …

1 CHU d Angers / D partement de Sant Publique / Elsa Parot-Schinkel (interne) 1 / 2 AIDE A LA REDACTION DU PLAN D ANALYSE ET A L INTERPRETATION DES RESULTATS A) PLAN D ANALYSE STATISTIQUE TYPE Les analyses statistiques ont t r alis es par le m thodologiste du Centre de Recherche Clinique du CHU d Angers (Dr Elsa PAROT-SCHINKEL) avec le logiciel SPSS version 15. Le seuil de significativit est fix 0,05 et tous les tests sont bilat raux. Les r sultats sont exprim s sous forme de moyenne d viation standard (pour les variables quantitatives) ou de pourcentage (pour les variables qualitatives). Une analyse descriptive simple a t r alis e sur l ensemble de la population de l tude puis par sous-groupes.

2 Cette description a port sur les donn es socio-d mographiques, les ant c dents m dicaux, les traitements en cours, .. Une tude qualitative et quantitative des donn es manquantes a t r alis e. Les deux sous-groupes tudi s ont t constitu s en fonction du statut pour variable de groupe G +/- seuil choisi si variable quantitative (ex : insuffisance r nale Oui/Non d termin en fonction de la valeur de la cr atinin mie). Pour r pondre l objectif principal de l tude, une analyse univari e a t r alis e afin de d terminer les facteurs associ s G (ex : insuffisance r nale) inclure dans l analyse multivari e. Les tests statistiques utilis s sont le test de Chi-deux de Pearson (ou le test exact de Fisher selon la distribution de la variable) pour les variables qualitatives et le test-T de Student (ou le test non param trique de Mann-Whitney selon la distribution de la variable) pour les variables quantitatives.

3 L association entre chaque facteur de risque suppos et G a t estim e au moyen de l Odds Ratio (OR) [risque relatif (RR) si prospectif] et de son intervalle de confiance 95%. Une analyse multivari e par r gression logistique multiple [r gression lin aire multiple si variable d int r t quantitative] a permis d estimer l Odds Ratio ajust [le coefficient ajust ] et son intervalle de confiance 95% pour chaque facteur retenu (seuil conservateur 0,20). Variables d ajustement forc es dans le mod le ? Mod le ascendant ou descendant ? Interactions recherch es ? Les hypoth ses tester (r sultats attendus) sont .. B) INTERPRETATION DES TESTS dans notre chantillon, on observe (ou pas) une diff rence (ou un lien) statistiquement significative entre x et y avec une probabilit p=0, ~ OUI (p<0,05 ; p peut ne pas tre mentionn e dans le texte mais indiqu e dans le tableau r capitulatif des r sultats) x est un facteur influen ant (~ facteur de risque, facteur pronostic) de y ~ NON Cette conclusion implique que l on a v rifi la puissance (effectifs) et la repr sentativit (biais diverses et vari s) de l tude ; ainsi que les crit res (statistiques, scientifiques, cliniques, bibliographiques.

4 De causalit entre x et y !! .. les faibles effectifs observ s ne nous permettent pas de conclure .. (limite S ou L) = la limite de la significativit ~ quand p est compris entre ]0,05-0,10] => le r sultat n est pas significatif mais on peut le mentionner part et il est int ressant de le discuter tout de m me car on peut supposer (en fonction des donn es tudi es ~ faibles effectifs, biais d chantillonnage ou de classement) qu il n est pas significatif non pas parce qu il n y a pas de diff rence mais probablement parce qu on n a pas assez de puissance pour mettre en vidence cette diff rence !!! CHU d Angers / D partement de Sant Publique / Elsa Parot-Schinkel (interne) 2 / 2 C) RAPPELS STATISTIQUES 1) Tests statistiques pour les variables Quantitatives : a) Groupes ind pendants : - comparaisons de moyennes pour 2 groupes ind pendants = test-T de Student pour variables quantitatives qui suivent une loi normale (~ effectifs de chaque sous-groupes > 30); sinon test non param trique de Mann-whitney.

5 - comparaisons de moyennes pour >2 groupes ind pendants = ANOVA pour variables quantitatives qui suivent une loi normale (~ effectifs de chaque sous-groupes > 30); sinon test non param trique de Kruskall Wallis. (le test non param trique de Kruskall Wallis est applicable aussi sur seulement 2 groupes ; dans ce cas les r sultats sont identiques un test de Mann-Whitney) b) S ries appari es (le sujet est son propre t moin) : - comparaisons de moyennes pour 2 groupes non ind pendants (s ries appari es ~ comparaison dans le temps) = test-T de Student pour s ries appari es pour variables quantitatives qui suivent une loi normale (~ effectifs > 30); sinon test non param trique de Wilcoxon.

6 - comparaisons de moyennes pour >2 groupes non ind pendants (s ries appari es ~ comparaison dans le temps) = ANOVA pour mesures r p t es pour variables quantitatives qui suivent une loi normale (~ effectifs > 30); sinon test non param trique de Friedman. 2) Tests statistiques pour les variables Qualitatives : a) Groupes ind pendants : - pour les variables qualitatives et groupes ind pendants, il s'agit du test de chi-deux de Pearson qui n'est valide que si tous les effectifs calcul s sont sup rieurs ou gaux 5 sinon il faut prendre le test exact de Fisher mais il ne se calcule que pour les tableaux crois s de 2 lignes et 2 colonnes (tableau crois avec deux variables 2 modalit s ~ 0/1) !

7 !! Effectifs calcul s ~ effectifs attendus (th oriques) sous l hypoth se nulle c est- -dire sous l hypoth se d ind pendance des deux variables ! Pour chaque case du tableau crois : Effectif calcul = [(Total de la ligne correspondante) x (Total de la colonne correspondante)] / (Total du tableau crois ) b) S ries appari es (le sujet est son propre t moin) : - pour les variables qualitatives et groupes non ind pendants, il s'agit du test de Mac-Nemar qui n'est valide que si le nombre de paires discordantes > 10 sinon aucun test n est possible !!!