Étape 1 : Quelle est votre question ?
Chaque test répond à une question précise. « Y a-t-il une différence entre les groupes ? » n'est pas la même analyse que « Quels facteurs prédisent l'événement ? ». Chez Santé-stat, on commence toujours par reformuler la question en une phrase avec une variable résultat et une comparaison ou prédiction.
Exemple reformulé : « Le taux d'infection à 30 jours diffère-t-il entre voie laparoscopique et voie ouverte ? » → comparaison de proportions → Chi²/Fisher.
Étape 2 : Identifier les types de variables
- Qualitative nominale : sexe, présence/absence de complication
- Qualitative ordinale : score de douleur, stade
- Quantitative : âge, créatinine, durée d'hospitalisation
- Temps jusqu'à événement : survie, récidive
Étape 3 : Choisir le test
| Type de variable | Question clinique | Test recommandé |
|---|---|---|
| Qualitative × qualitative | Comparer des proportions entre groupes | Chi² ou Fisher (effectifs faibles) |
| Quantitative × binaire (2 groupes) | Comparer deux moyennes ou médianes | Student, Welch ou Mann-Whitney |
| Quantitative × binaire (≥3 groupes) | Comparer plusieurs moyennes | ANOVA ou Kruskal-Wallis |
| Quantitative × quantitative | Mesurer une association | Pearson ou Spearman |
| Temps jusqu'à un événement | Comparer des courbes de survie | Kaplan-Meier + log-rank |
| Facteurs de risque | Prédire un événement binaire | Régression logistique |
Erreurs fréquentes en thèse
- Utiliser un Chi² sur de très petits effectifs (→ Fisher)
- Comparer des moyennes avec un test paramétrique sans vérifier la normalité
- Présenter une multivariée sans descriptif préalable
- Oublier les intervalles de confiance à 95 %
Voir aussi : Chi² ou Fisher ? · Comparer deux groupes
Questions fréquentes
Comment savoir si mes données suivent une loi normale ?
Avec un histogramme, un Q-Q plot ou un test de Shapiro-Wilk. En thèse, un échantillon < 30 par groupe justifie souvent un test non paramétrique.
Puis-je utiliser plusieurs tests sur les mêmes données ?
Oui pour des questions distinctes, mais évitez les comparaisons multiples sans correction si vous testez dizaines de variables sans hypothèse préalable.
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