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bonjour,
mes cours de stat datant d'avant la naissance de la plupart d'entre vous, vous pardonnerez mon ignorance:)
Le probleme: 2 populations: essais d'un médicament contre placebo
chaque population à des caractéristiques quasiment similaires (Ie % de fumeurs, % d'obèses etc)
Néanmoins, ces pourcentages sont toujours systématiquement plus favorables dans le groupe traité
Mes questions: comment vérifie-t-on que chaque caractéristique est acceptable
comment vérifie-t-on que cette différence minime mais plusieurs fois répétée dans le meme sens n'influe pas sur la population en entier
Merci de vos avis et bonne journée
mes cours de stat datant d'avant la naissance de la plupart d'entre vous, vous pardonnerez mon ignorance:)
Le probleme: 2 populations: essais d'un médicament contre placebo
chaque population à des caractéristiques quasiment similaires (Ie % de fumeurs, % d'obèses etc)
Néanmoins, ces pourcentages sont toujours systématiquement plus favorables dans le groupe traité
Mes questions: comment vérifie-t-on que chaque caractéristique est acceptable
comment vérifie-t-on que cette différence minime mais plusieurs fois répétée dans le meme sens n'influe pas sur la population en entier
Merci de vos avis et bonne journée
doc60- Nombre de messages : 1
Date d'inscription : 19/05/2009
Re: comparaison
C'est pas très simple à expliquer, et à mon avis une bonne discussion en tete à tete avec un biostatisticien ne serait pas superflue.
Schématiquement, vérifier la comparabilité des groupes en testant chaque "caractéristique" séparément entraine une hausse du risque d'erreur de première espèce (risque de conclure à tort à l'existence d'une différence) due à la multiplicité des tests. En clair, il y a un risque assez élevé de trouver une différence "faussement significative" à cause de la répétition des tests. La tendance actuelle est de ne pas faire de tests statistiques et de simplement rechercher des dissymétries pouvant conduire à des biais de sélection.
Dans ton cas, il ne semble pas que tu aies constaté de différence "criantes" en faveur de l'un ou l'autre des groupes. La façon habituelle de procéder, c'est d'abord de faire une analyse simple (en faisant "comme si" les deux groupes étaient tout à fait comparables) Puis éventuellement de refaire la meme analyse ajustée sur le ou les paramètres "pertinents".
Qu'es ce qui est pertinent et sur combien de "caractéristiques" peut on ajuster? Il n'y a pas de réponse simple. Le choix des variables d'ajustement se base d'abord sur une réflexion clinique assez approfondie (sur quoi est il cliniquement logique et justifié d'ajuster?), et sera guidée par certaines considérations mathématiques qui sont fonction du nombre de patients inclus, du design de ton étude.... etc
Désolé pour la réponse de normand, mais si tu as quelques potes en santé publique ou en biostats, c'est le moment de les inviter à bouffer !
Si tu veux un peu d'aide, je peux te faire passer un petit doc word sur la base des biostats, qui aborde très superficiellement ces problèmes d'interprétation des protocoles (donne moi ton mail en privé). C'est juste pour avoir une idée du truc et un peu de vocabulaire, tu n'auras pas directement la solution la dedans mais bon ....
Schématiquement, vérifier la comparabilité des groupes en testant chaque "caractéristique" séparément entraine une hausse du risque d'erreur de première espèce (risque de conclure à tort à l'existence d'une différence) due à la multiplicité des tests. En clair, il y a un risque assez élevé de trouver une différence "faussement significative" à cause de la répétition des tests. La tendance actuelle est de ne pas faire de tests statistiques et de simplement rechercher des dissymétries pouvant conduire à des biais de sélection.
Dans ton cas, il ne semble pas que tu aies constaté de différence "criantes" en faveur de l'un ou l'autre des groupes. La façon habituelle de procéder, c'est d'abord de faire une analyse simple (en faisant "comme si" les deux groupes étaient tout à fait comparables) Puis éventuellement de refaire la meme analyse ajustée sur le ou les paramètres "pertinents".
Qu'es ce qui est pertinent et sur combien de "caractéristiques" peut on ajuster? Il n'y a pas de réponse simple. Le choix des variables d'ajustement se base d'abord sur une réflexion clinique assez approfondie (sur quoi est il cliniquement logique et justifié d'ajuster?), et sera guidée par certaines considérations mathématiques qui sont fonction du nombre de patients inclus, du design de ton étude.... etc
Désolé pour la réponse de normand, mais si tu as quelques potes en santé publique ou en biostats, c'est le moment de les inviter à bouffer !
Si tu veux un peu d'aide, je peux te faire passer un petit doc word sur la base des biostats, qui aborde très superficiellement ces problèmes d'interprétation des protocoles (donne moi ton mail en privé). C'est juste pour avoir une idée du truc et un peu de vocabulaire, tu n'auras pas directement la solution la dedans mais bon ....
c@ssoulet- Nombre de messages : 925
Date d'inscription : 05/05/2008
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