1. #1
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    Par défaut Question pour une recherche en biostatistique

    Bonjour, ayant très peu de notion en statistique, et malgrés mes recherches, j'ai quelques doutes quand à l'exploitation de mes résultats.
    Je teste deux techniques sur un même patient, et le but est de voir si les deux techniques sont reproductibles ou pas.
    A la base, je voulais partir sur un test de student apparié (n = 20), et tester la normalité de mes deux series de mesures pour pouvoir l'utiliser. Apres reflexion, il me parait plus judicieux de tester la normalité sur ma série de valeur ou je fais a chaque fois la différence des deux. Sauf que la, la série ne suit plus une loi normale (avec le test Shapiro Wilk), donc puisque je ne peux pas utiliser le T test, quand je regarde des cours, dans ces cas là c'est marqué qu'on utilise le test de Walsh apparié, sauf que je ne trouve rien la dessus pour effectuer ce test.
    Je ne sais pas du tout si je pars bien ou pas du tout !
    Merci d'avance pour vos conseils.
    Cordialement

  2. #2
    Invité
    Invité(e)

    Par défaut

    En théorie sur des données non issues de populations distribuées normalement tu ne peux pas appliquer un student. Un Wilcoxon sera plus adapté. Tu peux faire passer les valeurs ?

    Sous R pour l'utiliser tu as l'aide avec ?wilcox.test où il faudra passer l'argument paired=T
    Dernière modification par dourouc05 ; 03/05/2017 à 14h06. Motif: Inutile de citer le message précédent complètement.

  3. #3
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    En fait si je teste la normalité sur mes deux séries de valeur, chacune d'entres elle suit une loi normale, donc je peux faire le t test
    Le soucis est que comme je veux faire la reproductibilité des mesures, je me dit que je devrais peut etre tester la normalité sur la série des différences de valeurs à chaque mesure, et la dans ce cas cela ne suit pas une loi normal.
    Qu'en pensez vous ? Devrais je garder mes deux series ou prendre la serie des différences entre les deux ?
    Et puis je utiliser Wilcoxon sachant que j'ai des "vraies" valeurs et pas des fréquences ?
    Merci à vous

  4. #4
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    Invité(e)

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    Citation Envoyé par Luciole17 Voir le message
    En fait si je teste la normalité sur mes deux séries de valeur, chacune d'entres elle suit une loi normale, donc je peux faire le t test
    Pour faire un t test il faut, en plus de la normalité des distributions être certain que la taille d'échantillon est suffisante (moi je me pose 30 comme limite inférieure même si l'on peut en faire à moins) et aussi de l'homogénéité des variances (ce que l'on peut vérifier avec var.test() sous R).

    Citation Envoyé par Luciole17 Voir le message
    Le soucis est que comme je veux faire la reproductibilité des mesures, je me dit que je devrais peut etre tester la normalité sur la série des différences de valeurs à chaque mesure, et la dans ce cas cela ne suit pas une loi normal. Qu'en pensez vous ? Devrais je garder mes deux series ou prendre la serie des différences entre les deux ?
    Les deux approches sont recevables mais il faudrait voir les données pour aller plus loin

    Citation Envoyé par Luciole17 Voir le message
    Et puis je utiliser Wilcoxon sachant que j'ai des "vraies" valeurs et pas des fréquences ?
    Merci à vous
    Absolument, le Mann-Whitney-Wilcoxon n'est pas du tout dédié aux fréquences.

  5. #5
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    D'accord, quand je teste les variances sous excel (je pense que j'ai du faire une erreur) j'ai une variance à 2 et l'autres à 30, ça me parait un peu beaucoup en différence je vais revoir ça.
    Voici mes valeurs, je dois avoir 20 patients, pour l'instant j'en ai 18, mais j'ai jusque la fin du mois, mais voila déjà a quoi ça ressemble (vous pourrez me dire s'il vaut mieux que j'étudie les séries ou la différence entre elle) :
    Patients SSI (kPa) ARFI (kPa) Différence (kPa)
    1 25.5 14.5 11
    2 29.3 23.1 6,24
    3 18.26 14.1 4,16
    4 28.5 22 6,5
    5 23.24 24.7 1,5
    6 21.3 14 7,3
    7 22 11 11
    8 21.4 19.9 1.5
    9 22.1 22.4 0.3
    10 28.6 29.7 1.1
    11 24 17.9 6.1
    12 20.3 20.2 0.1
    13 12.9 14.3 1.4
    14 29.2 30.06 0.86
    15 29.1 24.9 4.2
    16 16.12 12.4 3.72
    17 17.4 15.8 1.6
    18 22.9 25.3 2.4

    Qu'en pensez vous ?

    Patient / ARFI (kPa) / SSI (kPa) / Diff (kPa)
    1 / 25.5 / 14.5 / 11
    2 / 29.3 / 23.1 / 6.24
    3 / 18.26 / 14.1 / 4.16
    4 / 28.5 / 22 / 6.5
    5 / 23.24 / 24.7 / 1.5
    6 / 21.3 / 14 / 7.3
    7 / 22 / 11 / 11
    8 / 21.4 / 19.9 / 1.5
    9 / 22.1 / 22.4 / 0.3
    10 / 28.6 / 29.7 / 1.1
    11 / 24 / 17.9 /6.1
    12 / 20.3 / 20.2 / 0.1
    13 / 12.9 / 14.3 / 1.4
    14 / 29.2 / 30.06 / 0.86
    15 / 29.1 / 24.9 / 4.2
    16 / 16.12 / 12.4 / 3.72
    17 / 17.4 / 15.8 / 1.6
    18 / 22.9 / 25.3 /2.4

    J'espere que c'est plus lisible ...

  6. #6
    Invité
    Invité(e)

    Par défaut

    J'en pense que :
    - tu mélanges les "." et les ","
    - tes différences sont fausses car il doit y avoir des des valeurs négatives ... à moins que tu ne t'intéresses qu'aux valeurs absolues des différences
    - tes 2 échantillons (shapiro.wilk) ont des distributions normales (p-value de 0.3017 pour SSI et 0.3469 pour ARFI)
    - la différence suit également une distribution normale (p-value = 0.1287)
    - la valeur absolue des différences, comme ou pouvait s'y attendre, ne suit pas une distribution normale car elle introduit un biais (p-value = 0.02493)
    - les variances sont homogènes (p-value = 0.4519)
    - avec cette taille d'échantillon on peut envisager un t.test (p-value = 0.006412) et un Mann-Whitney-Wilcoxon sur échantillons appariés donne une p-value de 0.01472 donc il semble que l'on puisse rejeter H0 au risque 5% à ce stade.

    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
    1
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    3
    4
    5
    6
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    15
    16
    17
    18
    19
         SSI  ARFI   DIFF
    1  25.50 14.50 -11.00
    2  29.30 23.10  -6.20
    3  18.26 14.10  -4.16
    4  28.50 22.00  -6.50
    5  23.24 24.70   1.46
    6  21.30 14.00  -7.30
    7  22.00 11.00 -11.00
    8  21.40 19.90  -1.50
    9  22.10 22.40   0.30
    10 28.60 29.70   1.10
    11 24.00 17.90  -6.10
    12 20.30 20.20  -0.10
    13 12.90 14.30   1.40
    14 29.20 30.06   0.86
    15 29.10 24.90  -4.20
    16 16.12 12.40  -3.72
    17 17.40 15.80  -1.60
    18 22.90 25.30   2.40

  7. #7
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    d'accord je comprend mieux, mais effectivement ce sont toujours des valeurs possitives. On s'interesse a l'élasticité des tissues donc il n'y a jamais de valeur négative, même pour les différences c'est toujours positifs.
    Je vous embête une derniere fois, pensez vous qu'il faut que je reste sur la normalité de mes deux séries et partir sur un T test, ou la différence qui ne suit pas la loi normale et wilcoxon ?
    Sachant qu'en fait les deux techniques servent à la même chose, il diffère un petit peu dans la technique. On veut savoir si on obtient les mêmes valeurs, si elles sont reproductibles.
    Je vous remercie (énormément !)

  8. #8
    Invité
    Invité(e)

    Par défaut

    Ce que je ferai pour ma part ce serait de travailler sur les deux séries en comparaison et pas sur la différence. Ensuite il y a deux écoles selon la taille d'échantillon mais comme il n'est pas trop petit ici un t.test reste applicable.

  9. #9
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    Très bien, je vous remercie pour vos précieux conseils !

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