étude comparative

docgr · March 2010

Bonjour,

Je voudrais savoir quel tests utiliser pour comparer des paramètres (VARIABLES QUANTITATIVES ET QUALITATIVES) après administration consécutives de deux médicaments A et B chez le même échantillon :
Échantillon de 70 personnes suivies pendant un an sous A puis une 2me année sous B

MERCI DE VOTRE AIDE

gerard0 · March 2010

Bonjour.

Il existe de nombreux tests, suivant ce qu'on veut faire, le type de variable statistique (numérique ou qualitative), ce qu'on en sait, ... Pour un caractère numérique, on peut vouloir comparer les moyennes, les dispersions, les distributions, ou encore chercher leurs liens.
Ces tests sont bien trop nombreux pour en faire la liste sur un message. Donc tu as deux possibilités :
* Si tu sais exactement ce que tu veux chercher, tu peux lire un peu de littérature statistique sur les tests (ça ne fait pas de mal, en particulier pour comprendre ce qu'on pourra conclure) et revenir valider ici ce que tu as pensé.
* Si tu es dans le flou, la lecture d'un ouvrage sérieux de statistiques (le Wonnacott et Wonnacott, ou le Saporta, par exemple) est la première chose à faire. Puis retour à tes données pour savoir ce que tu veux valider.

Dans tous les cas, si tu n'as pas d'idée sur ce qui se passe, les tests ne te diront rien. Un test est très exactement un "test d'hypothèse". Autrement dit, si tu n'as pas d'hypothèse à tester statistiquement, les tests ne sont pas pertinents.

Cordialement.

docgr · March 2010

Bonjour, et merci de votre prompte réponse,

Au fait mon étude concerne une comparaison de deux formes galéniques du même médicament.

La forme sirop existante depuis longtemps sur le marché et dont on connait toutes ses caractéristiques c'est à dire ses effets thérapeutiques appréciés par exemple par guérison ou non (BINAIRE), nombre de rechutes (variable quantitative discrète), nombre de ses effets secondaires, sa durée d'action, degrés de satisfaction du malade (réponse binaire) apprécié par questionnaire, etc...

Mon étude (TRAVAIL DE MÉMOIRE) concerne une nouvelle forme galénique (gélule) du même médicament mis sur marché (les études de laboratoire d'équivalence des deux formes galéniques sont faites bien sûr, et sont concluantes : pas de différence significative entre les deux formes donc autorisation de mise sur marché AMM). Il reste à apprécier réellement (conditions réelles) cette bio-équivalence dans le cadre de la post AMM.

Donc je veux comparer ces variables chez le même groupe traité un an avant par la forme sirop,
relai pendant un an avec la forme gelule, en utilisant des moyennes, des fréquences, valeurs appariées..

Questions : Est-ce que je considère les deux groupes G comme indépendants : au fait c'est le même groupe mais sous deux médicaments G/A G/B ? Ou est-ce que je fais des tests d'adéquation ?

Merci

gerard0 · March 2010

Ok.

Ici, il ne s'agit pas de comparer deux échantillons indépendants. Donc les tests appariés sont à privilégier. Mais avec 70 valeurs, les comparaisons de moyennes devraient donner à peu près le même résultat pour Student, apparié ou non. Par contre, si les effets sont proches, il est probable qu'il sera difficile de conclure sur les variables qualitatives ou même binaires.
Comme je ne suis pas un spécialiste des tests (je me suis formé en grande partie seul), je ne peux pas en dire beaucoup plus.

Cordialement.

docgr · March 2010

Votre réponse m'est très précieuse, je commence à bien voir...
Merci beaucoup pour ces eclairecissements

Koniev · April 2010

Bonjour
On peut en effet considérer 2 séries appariées. Mais à un an d'intervalle peut-on dire que ce sont les mêmes personnes ? Je ferai les 2 calculs : séries indépendantes et séries appariées
Cordialement
Koniev

docgr · April 2010

Bonjour,

Donc ce sont les mêmes malades traités auparavant par la forme sirop pendant un an, puis relais par gellules, la même série, il se peut qu'il y ait des perdus de vus, à votre avis est ce que cela peut se répercuter sur l'étude (BIAIS)?

Cordialement

gerard0 · April 2010

Bonsoir.

Pour savoir si les perdus de vue créent un biais, il faut savoir si c'est une catégorie particulière de l'échantillon de départ.. Mais comme ils disparaissent de l'étude, on reste avec des séries appariées (désolé Koniev, mais comme ce sont les mêmes et que l'on veut tenir compte de l'effet "malade", le traitement en non-apparié me semble, lui, biaisé).

Cordialement

étude comparative

Réponses

Bonjour!

Catégories

In this Discussion

Qui est en ligne 29