7 erreurs statistiques qui posent problème au jury

Réponse rapide

Les erreurs les plus sanctionnées au jury : test inadapté au type de variable, comparaison avant/après sans appariement, confusion entre significativité statistique et clinique, multivariée surdimensionnée, courbes de survie mal construites, p-values partout sans effectif ni IC95 %, et incohérence entre abstract et résultats.

Chez Santé-stat, environ 1 thèse sur 3 soumise à vérification présente au moins une erreur méthodologique corrigeable avant soutenance. Voici celles qui reviennent le plus.

1. Student sur des scores ordinaux

Un score de 0 à 4 n'est pas une variable continue gaussienne. Préférez Mann-Whitney ou une régression ordinale si vous maîtrisez le concept.

2. « Avant / après » analysé comme deux groupes indépendants

Même patient mesuré deux fois → test apparié (Wilcoxon signé), pas Student classique.

3. Tableau avec 40 comparaisons et 3 p < 0,05 « par hasard »

Sans hypothèse préalable, multipliez les tests = multipliez les faux positifs. Limitez-vous aux comparaisons prévues dans le protocole.

4. Régression logistique avec 8 événements et 6 prédicteurs

Modèle instable, coefficients aberrants. Réduisez les variables ou collectez plus de données.

5. Survie : oublier une censure = événement

Un patient vu à 6 mois puis perdu de vue n'a pas « échoué » à 6 mois — il est censuré.

6. Abstract : « p < 0,001 » sans dire quoi comparer

Le jury veut l'effet (différence, OR, HR) et l'IC95 %, pas seulement la p-value.

7. Chiffres du texte ≠ chiffres du tableau

Erreur de relecture classique après arrondis. Vérifiez chaque nombre une dernière fois avant impression.

Notre formule Vérification (100 €) cible précisément ce type d'erreurs avant soutenance.

Questions fréquentes

Le jury peut-il invalider une thèse pour une erreur statistique ?

Rarement si l'erreur est mineure et reconnue. Une erreur majeure non assumée (ex. conclusion causale sur une étude descriptive) peut en revanche ouvrir un débat méthodologique sérieux.

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