Biographie de l'auteur ii
Préface_Statistiques de Papa III
Note vii
Texte d'entrée x

PARTIE.
0 Glossaire des termes statistiques
1) Type 3 de variables
2) Moyenne, médiane, mode 3
3) Intervalle de confiance, erreur de type I, erreur de type II, hypothèse nulle, hypothèse alternative 5
4) Risque relatif, odds ratio 7
5) Test de normalité 9
6) Problème de valeur aberrante 9
7) Analyse de puissance : Calcul du nombre d’échantillons 11
PARTIE.
1. Comparaison entre groupes homogènes
1.
trio de test t 17
1) Test t 17
2) Test U de Mann-Whitney 18
3) Test du chi carré 20
4) 31 choses que vous devez savoir
2. ANOVA 35
1) ANOVA 35
2) Test H de Kruskal-Wallis 36
3) Test du chi carré 38
4) ANCOVA 49
5) Apprentissage complémentaire 52
PARTIE.
Comparaison de deux paires de données
1.
Test t apparié 61
2.
Test de Wilcoxon sur les rangs signés 63
3.
Test de McNemar 64
4.
ANOVA à mesures répétées 72
5.
Test de Friedman 77
6.
ANOVA à deux facteurs avec mesures répétées 78
PARTIE.
3. Comparaison de plusieurs facteurs au sein d'un groupe
1.
Analyse de corrélation 92
1) Analyse de corrélation de Pearson 92
2) Analyse de corrélation partielle 93
2.
Analyse de régression 95
1) Analyse de régression multiple 95
2) Analyse de régression logistique 104
PARTIE.
4. Analyse de survie
1.
Tracer une courbe de survie 115
2.
Comparaison des courbes de survie 116
3.
Modèle de Cox à risques proportionnels 123
PARTIE.
5 Statistiques relatives aux méthodes de diagnostic
1.
Sensibilité et spécificité 143
2.
Test de reproductibilité 154
1) 154 dans le cas d'une variable continue
2) Dans le cas de la variable nominale 161
3) Dans le cas de la variable de séquence 162
3.
Comparaison des méthodes d'inspection 167
PARTIE.
6. Comment utiliser les logiciels de statistiques
supplément
Étude de non-infériorité 191
Les pièges des tests répétés 195
Régression de Poisson 198
Estimation des proportions de population, test d'adéquation du chi carré 203
JBJS 206 : Un regard sur les statistiques
Analyse en intention de traiter 224

Épilogue 226

Le temps a passé et la troisième édition est désormais parue.
Merci à tous ceux qui m'ont soutenu et aimé au fil des ans.
Je me souviens de la première parution de ce livre.
Ce livre était le premier manuel de cours.

Il n'existe pas d'exemplaire original du livre car l'éditeur a modifié les diapositives utilisées lors des cours magistraux et en a fait un livre.

J'ai transformé les notes des diapositives en phrases et j'ai inséré les images correspondantes dans le livre. J'ai à peine réussi à en récupérer quelques exemplaires à l'imprimante pour les participants le matin même de la conférence, mais le livre conserve encore le charme de cette époque.


Permettez-moi de résumer les points forts de ce livre à ma façon.
Car avant de lire ce livre, il est important de connaître son but et son intention.

À l'époque, et même encore aujourd'hui, la plupart des livres expliquent comment utiliser SPSS.
Il existe aussi des livres sur R ou Stata, mais au final, le contenu est le même.

Pour utiliser une analogie, c'est un livre qui explique « Comment se rendre à Busan » et « Comment se rendre à Daegu ».

Cependant, j'estime que les questions les plus importantes et urgentes sont : « Pourquoi devrais-je aller à Busan ? », « Pourquoi devrais-je aller à Daegu plutôt qu'à Busan dans ce cas précis ? » et « Où puis-je aller si quelque chose se produit pendant que je suis à Daegu ? »
J'ai donc écrit ce livre.
Il s'agit de comparer cette méthode statistique avec une autre, et de déterminer dans quels cas il ne faut pas en utiliser une, et dans quels cas on peut utiliser les deux.
Je me souviens aussi avoir inventé des expressions maladroites comme « Les Trois Mousquetaires » pour regrouper des méthodes statistiques similaires.

Là encore, hier comme aujourd'hui, il existe peu d'ouvrages de statistiques relatives au diagnostic.
En statistique médicale, et plus particulièrement en apprentissage automatique, l'évaluation et la comparaison des diagnostics modélisés sont cruciales. Or, SPSS offre peu de fonctions de diagnostic, et R ainsi que d'autres ouvrages spécialisés abordent peu ce sujet. C'est pourquoi j'ai effectué une recherche sur Internet et comparé différents outils en anglais afin de me concentrer sur les fonctionnalités de diagnostic.

La généalogie et les noms des différentes méthodes statistiques sont très complexes.
Ceci s'explique par le fait que de nombreuses choses portent des noms de personnes, que de nombreuses choses ont des noms différents pour une même chose, et que de nombreuses choses sont différentes mais portent le même nom.
Je voulais organiser ces éléments par catégorie et faire un tableau.


J'en avais rêvé avant même la première publication du livre, et il a été inspiré par le tableau périodique que j'ai appris en première année de collège.

Je me souviens avoir été tellement surprise à ce moment-là.
La joie de savoir qu'une telle règle existe.

Je disposais ici et là les noms de différentes méthodes statistiques, je les faisais correspondre, et lorsqu'il y avait un espace vide, je cherchais quelque chose qui y correspondait.
L'ouvrage final est la « Carte statistique », qui constitue une annexe à ce livre.

À cette époque, et même aujourd'hui, on tente de classer les méthodes statistiques selon la nature des variables.

Ce n'est pas faux, mais je ne suis pas d'accord.
J'ai classé les méthodes statistiques en fonction du plan de recherche, et cette classification se reflète dans la « Carte statistique ».

Certains logiciels statistiques gèrent les tests non paramétriques de manière plus subtile, comme SPSS.
C’est peut-être pourquoi les livres de statistiques l’expliquent soit un peu à la fin, soit ne l’expliquent pas du tout.

Cependant, étant donné que les tests non paramétriques sont largement utilisés dans la recherche clinique et devraient l'être également, j'expliquerai ensemble les tests paramétriques et non paramétriques.

Je participais par hasard à une conférence internationale et, ayant du mal à m'adapter au décalage horaire, je me suis allongé à la table du président de séance et j'ai somnolé un moment. À mon réveil, une personne était assise à côté de moi et, en partant, elle a laissé derrière elle un magazine récent ainsi que diverses publicités.

Je n'arrivais pas à dormir à mon hôtel, alors je l'ai lu et j'ai corrigé les statistiques erronées.
En fait, je ne fais que résumer les parties nécessaires de la revue par sujet.
À cette époque, j'avais beaucoup de temps, et en examinant l'ensemble du livre d'un point de vue statistique, j'ai pu déterminer le nombre de passages erronés et incorrects.
Cela figurait également en annexe de ce livre.

Ce livre est paru pour la première fois en mai 2012.
Il y a donc exactement 8 ans.
Néanmoins, ce livre me sert de bon guide, ainsi qu'à d'autres.
Je continue à chercher des explications sur les noms des méthodes statistiques qui prêtent à confusion.

Et lorsque je découvre une nouvelle statistique, j'ai tendance à la reporter sur la carte pour voir où elle se situe.

Récemment, on m'a demandé d'écrire un livre sur SPSS, car les livres sur SPSS se vendaient bien.
J'ai poliment décliné.

Il existe déjà tant de livres et d'articles de blog sur le sujet ; était-il vraiment nécessaire d'en faire un livre ? Les lecteurs l'achèteront peut-être, mais je ne voulais pas perdre mon temps précieux.

Entre-temps, j'ai écrit un autre livre (R Statistics) qui présente divers outils créés avec R pour permettre la mise en œuvre de méthodes statistiques pratiques.

Cependant, ce livre, « Apprendre les statistiques médicales en un coup d'œil », couvre les informations essentielles que vous devez connaître, quel que soit le logiciel statistique que vous utilisez.

J'espère que toutes vos recherches seront comme la table de multiplication en mathématiques ou le tableau périodique en chimie.