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Principe et raisonnement en biostatistiques - 30/05/13

Doi : 10.1016/j.kine.2013.03.002 
Mathieu Vergnault
 Groupe d’études et de recherches appliquées à la rééducation (GERAR), société française des professionnels en activités physiques adaptées (SFP-APA), 20, rue d’Aubervilliers, 75019 Paris, France 

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Résumé

Dans la structure d’un article scientifique, les biostatistiques possèdent une place à part entière. Au sein d’une pratique basée sur les preuves, les analyses statistiques objectivent la présence d’arguments en faveur ou non des hypothèses posées au départ par le chercheur. Mais également parce que la conclusion d’une étude repose sur les résultats des tests statistiques réalisés à partir des groupes comparés. L’inférence statistique nécessite une méthodologie et une rigueur appropriée afin de prendre en compte les indices nécessaires pour évaluer la qualité du traitement statistique. Le sérieux d’une analyse statistique, via l’utilisation raisonnée des tests statistiques, permet d’éviter certains biais afin d’interpréter correctement la dualité existante entre la significativité statistique et le cliniquement significatif.

Niveau de preuve

Non adapté.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Summary

In a scientific article's framework, biostatistics have a full place. According to a practice based on evidence, statistical analysis focus on the presence of arguments in favor or not, of the assumptions made initially by the researcher. In a second hand, studies’ conclusions are based on the results of statistical tests made from groups to compare. Statistical inference requires rigour and appropriate methodology to consider the clues needed to assess the quality of statistical processing. The seriousness of a statistical analysis avoids some biases, and the rational use of tests to interpret correctly the duality between statistical significance and clinically significant.

Level of evidence

Not applicable.

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Mots clés : Biais, Intervalle de confiance, Puissance statistique, Signification statistique, Tests d’hypothèses

Keywords : Bias, Confidence intervals, Statistical power, Statistical significance, Hypothesis testing


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Vol 13 - N° 138

P. 20-24 - juin 2013 Retour au numéro
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