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Guide pratique pour comprendre les publications scientifiques. Épisode 6 – tests statistiques - 04/02/25

Practical guide to understanding scientific publications. Episode 6 – Statistical tests

Doi : 10.1016/j.jidi.2024.12.001 
V. Dumas a, J.-P. Tasu a, b,
a Service de radiologie, centre hospitalier universitaire la Milétrie, 2, rue de la Milétrie, BP 577, 86021 Poitiers cedex, France 
b LaTim, laboratoire de traitement de l’information médicale – UMR 1101, 22, avenue C. -Desmoulins, 29238 Brest cedex, France 

Auteur correspondant : service de radiologie diagnostique et interventionnelle, CHU de Poitiers, rue de la Milétrie, 86000 Poitiers, France.service de radiologie diagnostique et interventionnelle, CHU de Poitiersrue de la MilétriePoitiers86000France
Sous presse. Épreuves corrigées par l'auteur. Disponible en ligne depuis le Tuesday 04 February 2025

Résumé

Introduction

Les tests statistiques sont des outils mathématiques permettant d’analyser les données générées par une étude de recherche.

Messages principaux

Lors du choix d’un test statistique, il faut tenir compte du type de conception de l’étude, du nombre de groupes pour la comparaison et du type de données (c’est-à-dire, continues, dichotomiques ou catégorielles). Il faut également déterminer si les observations sont indépendantes, si leur variance est homogène et si la distribution est normale. Si ces conditions sont remplies, un test paramétrique peut être utilisé. Dans le cas contraire, il faut utiliser un test non paramétrique.

Conclusion

Le choix du test statistique approprié est une démarche complexe qui requiert une expertise. Une bonne étude doit être pilotée par un statisticien professionnel.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Summary

Introduction

Statistical tests are mathematical tools used to analyze the data generated by a research study.

Main messages

When choosing a statistical test, you need to consider the type of study design, the number of groups for comparison and the type of data (i.e., continuous, dichotomous or categorical). It must also be determined whether the observations are independent, whether their variance is homogeneous and whether the distribution is normal. If these conditions are met, a parametric test can be used. If not, a non-parametric test should be used.

Conclusion

Choosing the right statistical test is a complex process that requires expertise. A good study should be led by a professional statistician.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Mots clés : Statistique, Test paramétrique, Test non paramétrique

Keywords : Statistics, Parametric test, Non-parametric test


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© 2024  Publié par Elsevier Masson SAS.
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