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Message par margotte185 le Mar 19 Mar 2019 - 11:20

bonjour ,

Je fais une étude avant après mise en place de recommandations. Le critère est la consommation d'un médicament. Je me retrouve avec la consommation de 2017 (1547,31DDJ/1000JH) et de 2018 (1380,06 DDJ/1000JH ; dose définies journalières pour 1000 JH), soit une différence de -167,25 soit une baisse de 10,81%. Existe il un moyen de déterminer si cette différence est statistiquement significative?

Je vous remercie pour vos réponses.

Bonne journée

M


margotte185

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Message par gg le Mar 19 Mar 2019 - 12:18

Bonjour.

Entre 2 valeurs brutes, parler de significatif n'a pas de sens (pas de statistique). Si ces nombres sont des moyennes d'échantillons, alors un test de comparaison de moyennes est assez évident. mais bien entendu, si on a les données des échantillons. Enfin, si c'est une statistique exhaustive (on a toutes les données de la population, c'est une valeur qui concerne toute la population), la différence est réelle et donc la question de sa significativité ne se pose pas.

Cordialement.

gg

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Message par c@ssoulet le Mar 19 Mar 2019 - 12:40

On peut calculer un ttest si l'on dispose de la moyenne, de l'écart type et du nombre d'observations de chaque groupe. Donc si tu arrives à récupérer les indicateurs manquants (effectif et SD) tu t'en sortiras facilement même si tu n'as pas le fichier détaillé de toutes les observations.

Sur ce genre de travail, il faut aller au delà de la notion de significativité, qui ne veut pas dire grand chose. la significativité veut simplement dire que la différence n’est pas due au hasard, et sur un avant / apres sans groupe contrôle tout ce qu'on peut dire est qu'après est différent d'avant. Beaucoup de choses sont probablement susceptibles d'influencer la conso au delà des recos, donc il faut essayer d'étayer son raisonnement par un faisceau d'arguments: lister les biais potentiels et commenter.

c@ssoulet

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Message par margotte185 le Mar 19 Mar 2019 - 13:03

Je vous remercie d'avoir pris le temps de répondre.

margotte185

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Message par gg le Mar 19 Mar 2019 - 14:28

Petit rappel : avec un seuil de risque classique de 5%, une hypothèse vraie est significativement fausse une fois sur 20 en moyenne. On a parfois de la malchance Very Happy

gg

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