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Choix d'un test, distribution sous-population selon des var.

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choix - Choix d'un test, distribution sous-population selon des var. Empty Choix d'un test, distribution sous-population selon des var.

Message par Jon78 Mar 6 Aoû 2019 - 14:41

Bonjour à tous,

J'aimerai avoir des avis sur le problème que je me pose:

Soit une population de 500 individus, imaginons que 350 individus soient sains et 150 malades.
Maintenant soient des catégories de tailles variables composant cette population, on va dire que ces 500 personnes représentent 10 catégories de taille allant de 5 personne à 200 personnes.

Soit la catégorie 'boit l'eau de pluie dans un bol', composées de 200 individus, 120 sains et 80 malades.
Soit la catégorie 'boit l'eau de pluie dans un sceau', composée de 10 individus, 2 sains et 8 malades.
Soit la catégorie 'boit l'eau de pluie dans un verre', composée de 40 individus, 20 sains et 20 malades.
etc...

Je cherche à savoir si selon les catégories(qui ne s'overlappent pas et que je considère ici comme mes variables) on peut discerner de façon significative une différence entre celles-ci par rapport à la population initiale.

Par exemple, comment dire 'Grâce à ce test, je peux dire que le fait de boire de l'eau de pluie dans un sceau a un impact significatif dans l'apparition de la maladie'.

Merci d'avance Smile

Jon78

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Message par gg Mar 6 Aoû 2019 - 17:49

Bonjour.

Tu peux facilement bâtir un test de proportions à partir de l'hypothèse "la proportion de malades est de 30% (150 sur 500). Cependant, la proportion générale tient compte de la proportion dans la catégorie que tu étudies, ce qui n'est pas satisfaisant, si ta sous-population est importante.

Cordialement.

gg

Nombre de messages : 2174
Date d'inscription : 10/01/2011

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Message par Jon78 Mer 7 Aoû 2019 - 10:54

Merci beaucoup pour ta réponse,
A partir quel moment peut-on considérer la sous-population comme importante ?

Que penses tu d'un test de Fisher (ou Wilcoxon?) ? Par exemple:

pop_tot: sain: 350, M: 150
eau_sceau: sain:2, M:8

Afin d'observer si on a un lien entre la proportion dans la population totale et dans la catégorie observée.

Jon78

Nombre de messages : 5
Date d'inscription : 06/08/2019

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Message par Eric Wajnberg Mer 7 Aoû 2019 - 12:06

Je trouve la question posée formulée de manière inutilement compliquée, ou bien je n'ai pas compris.

Pourquoi ne pas simplement comparer les pourcentages de malades/sains entre catégories (par une table de contingence, un test exact de Fisher, une régression logistique, etc.). Ca répondrait à la question posée, il me semble. Non ?

Eric.
Eric Wajnberg
Eric Wajnberg

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Message par Jon78 Mer 7 Aoû 2019 - 12:28

Eric Wajnberg a écrit:Je trouve la question posée formulée de manière inutilement compliquée, ou bien je n'ai pas compris.

Pourquoi ne pas simplement comparer les pourcentages de malades/sains entre catégories (par une table de contingence, un test exact de Fisher, une régression logistique, etc.). Ca répondrait à la question posée, il me semble. Non ?

Eric.

Après réflexion tu as raison, je me complique la vie inutilement en voulant comparer à la pop initiale.

Jon78

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Message par c@ssoulet Ven 9 Aoû 2019 - 6:45

En fait ta question c'est la mise en evidence de facteurs de risque d'une maladie. La difficulté est plus dans le controle methodologique des biais que dans l'analyse.

http://www.medecine.ups-tlse.fr/DCEM2/module1/sous_module1/004_risque_CA_SA.pdf

c@ssoulet

Nombre de messages : 925
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Message par houssine Mar 13 Aoû 2019 - 15:44

Tu peux aussi effectuer un test khi-carré d'indépendance.

Envoyé depuis l'appli Topic'it

houssine

Nombre de messages : 13
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