Evolution dans le temps d'une variable - analyse avant/aprés

Bonjour à tous,

Je ne fais des statistiques qu'en amateur, essentiellement avec XLStat et un peu R quand j'y arrive (et que j'ai le temps).
Dans le cadre de mon boulot (dans le médical), je dois analyser certaines données.

Dernièrement, on a fait des choses un peu différentes de d'habitude, et je ne suis pas sur de l'analyse statistique que je propose.

Nous relevons une série de données dans le temps chez un panel d'utilisateurs (par exemple des constantes vitales, fréquences cardiaque, etc ...). A un instant donné, il y a une intervention (administration d'un médicament, le plus souvent). Et nous voulons voir si ce médicament a eu un effet sur la variable, dans quel sens, de quel intensité, durée, etc ...

Pour l'instant, je fais la moyenne des données des patients à chaque instant T, et je compare des segments de période avec un Mann-Whitney pour voir si elles sont différentes. Mais j'ai un peu du mal à aller plus loin. Que me conseillez-vous ?

Le problème est que ce sont les mêmes individus qui sont suivis au cours du temps, et notamment avant et après traitement. Des tests standards, comme par exemple un Mann-Whitney ne collent pas car ils sont bâtis sur l'hypothèse que les données sont en revanche indépendantes. Il faut s'orienter sur des tests sur données appariées, ou des modèles dits "mixtes" qui prendront en compte la non-indépendance des données.

Ceci comme un piste pour commencer.

Cordialement, Eric.