La statistique bayésienne connaît un succès croissant mais encore limité. Ce constat est surprenant car le théorème de Bayes sur lequel repose ce paradigme est très utilisé par les cliniciens. Il existe une connexion directe entre les tests diagnostiques, d’usage quotidien, et la statistique bayésienne. Ce lien est le théorème de Bayes qui permet de calculer les valeurs prédictives positive ou négative d’un test. Le principe de ce théorème est ici étendu à des situations statistiques simples en guise d’introduction à la statistique bayésienne. La simplicité conceptuelle de la statistique bayésienne devrait lui apporter dans l’avenir une plus grande acceptation de la part du monde biomédical.

Bayesian statistic has known a growing success though quite limited. This is surprising since Bayes’ theorem on which this paradigm relies is frequently used by the clinicians. There is a direct link between the routine diagnostic test and the Bayesian statistic. This link is the Bayes’ theorem which allows one to compute positive and negative predictive values of a test. The principle of this theorem is extended to simple statistical situations as an introduction to Bayesian statistic. The conceptual simplicity of Bayesian statistic should make for a greater acceptance in the biomedical world.