Principes statistiques pour la rédaction d'articles expérimentaux
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Description
Introduction au livre
Une des choses qui m'a surpris pendant mes études supérieures, c'est que de nombreux chercheurs analysaient des données et rédigeaient des articles sans aucune connaissance de base en statistiques.
Ils sélectionnent deux des trois groupes expérimentaux, effectuent un test t sans test de normalité et réalisent une régression linéaire sans analyser les résidus (si vous pensez que c'est acceptable, vous devez lire ce livre).
De telles erreurs primitives et élémentaires sont monnaie courante dans nos écoles supérieures, et si vous rédigez un article en manipulant les statistiques de cette manière, une bonne revue le rejettera immédiatement.
On ne peut pas simplement blâmer l'auteur pour cela, car ces techniques statistiques pratiques ne sont pas bien enseignées dans les écoles supérieures.
Bien que le département de statistique propose plusieurs cours, ceux-ci sont généralement axés sur des aspects théoriques.
Pour commencer, les professeurs de statistiques ont souvent peu d'expérience expérimentale et se contentent souvent d'expliquer des formules et de raconter des histoires très éloignées de la réalité.
Pour enseigner correctement les statistiques pratiques, il ne suffit pas d'avoir des connaissances statistiques, il faut aussi avoir de l'expérience dans la conception et la réalisation d'expériences, la collecte de données en une nuit, et la rédaction et la présentation d'articles expérimentaux à partir de ces données.
Les enseignants possédant ces qualifications étant rares, les occasions d'apprendre les techniques statistiques pratiquement nécessaires à la rédaction d'articles sont peu nombreuses.
L'analyse statistique n'est pas une activité secondaire de la recherche, mais bien un élément central, et il est regrettable de la négliger lors de la rédaction d'un article.
C’est dans cette optique que je dispense depuis 2020 des cours particuliers de statistiques pratiques aux étudiants de troisième cycle du département des sciences de la vie.
Le bouche-à-oreille ayant fait état de la simplicité et de l'ambiance conviviale des cours, des demandes de conférences sont arrivées du département de chimie de l'université nationale de Séoul et de l'hôpital Myongji de Goyang.
Chaque fois que j'organisais une conférence spéciale sur les statistiques, il y avait tellement de candidats que je ne pouvais pas donner à tout le monde la possibilité de suivre le cours.
Certains étudiants d'autres départements ont même envoyé des courriels désespérés exprimant leur désir de suivre un cours de statistiques spécialisé.
J'ai également regretté de ne pas avoir pu présenter toutes les statistiques faute de temps.
Souhaitant rendre ces techniques statistiques pratiques plus accessibles, j'ai compilé les techniques statistiques nécessaires à la rédaction d'articles expérimentaux dans un seul ouvrage.
L’objectif de cet ouvrage est de transmettre la philosophie et les techniques des statistiques aussi facilement que possible, afin que les lecteurs familiers avec la recherche expérimentale puissent analyser leurs propres données.
Il est également important de savoir comment rédiger les résultats de l'analyse dans un article.
Ce livre ne se contente pas de présenter des formules complexes, mais il reste fidèle à la théorie tout en transmettant le contenu de manière facile à comprendre.
J'espère que les chercheurs qui liront ce livre utiliseront avec confiance et précision la méthode de test statistique la plus appropriée à leurs données et publieront leurs articles dans des revues réputées.
Je tiens à exprimer ma gratitude à Jaeseung Kim, du département des sciences de la vie de l'université nationale de Séoul, pour avoir relu ce manuel et corrigé plusieurs erreurs.
Je tiens à remercier Park Young-sa et Jeong Yeon-hwan d'avoir sélectionné ce livre, et Kim Min-jo pour son travail d'édition.
Avant tout, je dédie ce livre à ma famille, qui a toujours été mon soutien dans les moments difficiles comme dans les moments de joie.
Auteur Choi Ji-beom
Ils sélectionnent deux des trois groupes expérimentaux, effectuent un test t sans test de normalité et réalisent une régression linéaire sans analyser les résidus (si vous pensez que c'est acceptable, vous devez lire ce livre).
De telles erreurs primitives et élémentaires sont monnaie courante dans nos écoles supérieures, et si vous rédigez un article en manipulant les statistiques de cette manière, une bonne revue le rejettera immédiatement.
On ne peut pas simplement blâmer l'auteur pour cela, car ces techniques statistiques pratiques ne sont pas bien enseignées dans les écoles supérieures.
Bien que le département de statistique propose plusieurs cours, ceux-ci sont généralement axés sur des aspects théoriques.
Pour commencer, les professeurs de statistiques ont souvent peu d'expérience expérimentale et se contentent souvent d'expliquer des formules et de raconter des histoires très éloignées de la réalité.
Pour enseigner correctement les statistiques pratiques, il ne suffit pas d'avoir des connaissances statistiques, il faut aussi avoir de l'expérience dans la conception et la réalisation d'expériences, la collecte de données en une nuit, et la rédaction et la présentation d'articles expérimentaux à partir de ces données.
Les enseignants possédant ces qualifications étant rares, les occasions d'apprendre les techniques statistiques pratiquement nécessaires à la rédaction d'articles sont peu nombreuses.
L'analyse statistique n'est pas une activité secondaire de la recherche, mais bien un élément central, et il est regrettable de la négliger lors de la rédaction d'un article.
C’est dans cette optique que je dispense depuis 2020 des cours particuliers de statistiques pratiques aux étudiants de troisième cycle du département des sciences de la vie.
Le bouche-à-oreille ayant fait état de la simplicité et de l'ambiance conviviale des cours, des demandes de conférences sont arrivées du département de chimie de l'université nationale de Séoul et de l'hôpital Myongji de Goyang.
Chaque fois que j'organisais une conférence spéciale sur les statistiques, il y avait tellement de candidats que je ne pouvais pas donner à tout le monde la possibilité de suivre le cours.
Certains étudiants d'autres départements ont même envoyé des courriels désespérés exprimant leur désir de suivre un cours de statistiques spécialisé.
J'ai également regretté de ne pas avoir pu présenter toutes les statistiques faute de temps.
Souhaitant rendre ces techniques statistiques pratiques plus accessibles, j'ai compilé les techniques statistiques nécessaires à la rédaction d'articles expérimentaux dans un seul ouvrage.
L’objectif de cet ouvrage est de transmettre la philosophie et les techniques des statistiques aussi facilement que possible, afin que les lecteurs familiers avec la recherche expérimentale puissent analyser leurs propres données.
Il est également important de savoir comment rédiger les résultats de l'analyse dans un article.
Ce livre ne se contente pas de présenter des formules complexes, mais il reste fidèle à la théorie tout en transmettant le contenu de manière facile à comprendre.
J'espère que les chercheurs qui liront ce livre utiliseront avec confiance et précision la méthode de test statistique la plus appropriée à leurs données et publieront leurs articles dans des revues réputées.
Je tiens à exprimer ma gratitude à Jaeseung Kim, du département des sciences de la vie de l'université nationale de Séoul, pour avoir relu ce manuel et corrigé plusieurs erreurs.
Je tiens à remercier Park Young-sa et Jeong Yeon-hwan d'avoir sélectionné ce livre, et Kim Min-jo pour son travail d'édition.
Avant tout, je dédie ce livre à ma famille, qui a toujours été mon soutien dans les moments difficiles comme dans les moments de joie.
Auteur Choi Ji-beom
indice
Chapitre 1 : Le zen des statistiques
1.1 Qu'est-ce qu'une variable aléatoire ? 11
1.2 Fonction de densité de probabilité 12
1.3 Moyenne et variance 15
1,4 Médiane et IQR 17
1.5 Mode et asymétrie 19
1.6 Propriétés de la moyenne et de la variance 1 21
1.7 Propriétés de la moyenne et de la variance 2 24
1.8 Indépendance des variables aléatoires 28
1.9 Covariance et corrélation 31
1.10 (Référence) Coefficient de corrélation de Pearson et inégalité de Cauchy-Schwarz 33
1.11 Population et échantillon 36
1.12 Calcul de la variance de l'échantillon 39
1.13 Distributions binomiale et normale 42
1.14 Idées fausses concernant le théorème central limite et la distribution normale 45
1.15 Chiffres significatifs et précision 47
Chapitre 02 Tests d'hypothèses
2.1 Types d'erreurs 53
2.2 Signification de la valeur p 55
2.3 Interprétation des valeurs p 58
2.4 Si la valeur p est élevée, 60
2.5 Si la valeur p est faible, 62
2.6 simulation de valeur p 63
2.7 Détermination de la p-valeur à l'aide du test de proportion 64
2.8 Tests unilatéraux et bilatéraux 68
2.9 Sensibilité et spécificité 70
2.10 Biais de publication et diagramme en entonnoir 72
Chapitre 3 : Test t, test F
3.1 Hypothèses des méthodes de tests statistiques 77
3.2 Distribution du chi carré 81
3.3 Relation entre la variance de la population et la variance de l'échantillon 83
3.4 Raisons de l'utilisation de la distribution t et ses caractéristiques 86
3.5 Test t à un échantillon et test t apparié 88
3.6 Définition de la distribution F 91
3.7 Comparaison des données de plusieurs groupes 93
3.8 Test t à deux échantillons 96
3.9 Prérequis pour le test t 99
3.10 Vérification de la variance à l'aide du test F 104
3.11 Détermination de la méthode statistique appropriée 106
3.12 Intervalle de confiance 108
Chapitre 4 : Analyse de variance à un facteur
4.1 Propositions et logique 115
4.2 Problèmes liés aux comparaisons multiples 117
4.3 Ne pourrait-on pas simplement supposer qu'il n'existe pas ? 120
4.4 Facteurs et niveaux 121
4.5 Structure de l'ANOVA 123
4.6 Hypothèses et terminologie de l'ANOVA à un facteur 125
4.7 Tests statistiques de l'ANOVA à un facteur 128
4.8 Calcul de la valeur p pour une ANOVA à un facteur 131
4.9 Que sont exactement les degrés de liberté ? 133
4.10 Exemple d'ANOVA à un facteur 135
4.11 Analyse post hoc 138
4.12 Test de traumatisme intraoculaire 140
4.13 Test post-hoc simple : correction de Bonferroni 141
4.14 Nécessité d'une ANOVA à mesures répétées 142
4.15 Calcul de l'ANOVA à mesures répétées 143
4.16 Exemple d'ANOVA à mesures répétées 146
4.17 Hypothèse de sphéricité 149
4.18 Gestion des données manquantes 150
Chapitre 5 : Analyse de variance à deux facteurs
5.1 Structure de l'ANOVA à deux facteurs 158
5.2 Signification des calculs de l'ANOVA à deux facteurs 159
5.3 Degrés de liberté dans l'ANOVA à deux facteurs 162
5.4 Exemple d'ANOVA à deux facteurs 165
5.5 Lorsque l'interaction est significative 167
5.6 ANOVA à deux facteurs avec mesures répétées 168
5.7 ANOVA factorielle 170
Chapitre 6 : Analyse de régression
6.1 Types de données et tests statistiques associés 175
6.2 Corrélation et causalité 176
6.3 Quatuor d'Anscombe 178
6.4 Relation linéaire 182
6.5 Estimation de la pente et de l'ordonnée à l'origine 184
6.6 (Référence) Pourquoi minimiser le carré de l'erreur plutôt que sa valeur absolue ? 186
6.7 Signification statistique de la pente 187
6.8 Degrés de liberté en régression et test F 188
6.9 Que vérifier après avoir effectué une régression ? 191
6.10 Fonctions concaves et convexes 193
6.11 Transformation utilisant le degré 194
6.12 Coefficients de corrélation et coefficients de régression 197
Chapitre 7 : Régression avancée
7.1 Analyse de régression multiple 201
7.2 Représentation de la régression sous forme de matrice 204
7.3 Test t pour les coefficients de régression 205
7.4 Facteur d'inflation de la variance (VIF) 207
7.5 Modèles d'interaction et quadratiques 208
7.6 Modèles linéaires et non linéaires généralisés 209
7.7 Régression logistique 211
7.8 Sélection progressive du modèle 214
7.9 Principes de construction de maquettes 217
7.10 ANCOVA 219
Chapitre 8 Tests non paramétriques
8.1 Création d'une p-valeur proche de 0 avec 4 points 225
8.2 Note sur les tests de normalité 226
8.3 Kurtosis et asymétrie 227
8.4 Test du chi carré 230
8.5 Test de la somme des rangs (test U de Mann-Whitney) 233
8.6 Test de Wilcoxon des rangs signés 235
8.7 Tests non paramétriques : une alternative à l’ANOVA 236
Chapitre 09 Problèmes et cas
1.1 Qu'est-ce qu'une variable aléatoire ? 11
1.2 Fonction de densité de probabilité 12
1.3 Moyenne et variance 15
1,4 Médiane et IQR 17
1.5 Mode et asymétrie 19
1.6 Propriétés de la moyenne et de la variance 1 21
1.7 Propriétés de la moyenne et de la variance 2 24
1.8 Indépendance des variables aléatoires 28
1.9 Covariance et corrélation 31
1.10 (Référence) Coefficient de corrélation de Pearson et inégalité de Cauchy-Schwarz 33
1.11 Population et échantillon 36
1.12 Calcul de la variance de l'échantillon 39
1.13 Distributions binomiale et normale 42
1.14 Idées fausses concernant le théorème central limite et la distribution normale 45
1.15 Chiffres significatifs et précision 47
Chapitre 02 Tests d'hypothèses
2.1 Types d'erreurs 53
2.2 Signification de la valeur p 55
2.3 Interprétation des valeurs p 58
2.4 Si la valeur p est élevée, 60
2.5 Si la valeur p est faible, 62
2.6 simulation de valeur p 63
2.7 Détermination de la p-valeur à l'aide du test de proportion 64
2.8 Tests unilatéraux et bilatéraux 68
2.9 Sensibilité et spécificité 70
2.10 Biais de publication et diagramme en entonnoir 72
Chapitre 3 : Test t, test F
3.1 Hypothèses des méthodes de tests statistiques 77
3.2 Distribution du chi carré 81
3.3 Relation entre la variance de la population et la variance de l'échantillon 83
3.4 Raisons de l'utilisation de la distribution t et ses caractéristiques 86
3.5 Test t à un échantillon et test t apparié 88
3.6 Définition de la distribution F 91
3.7 Comparaison des données de plusieurs groupes 93
3.8 Test t à deux échantillons 96
3.9 Prérequis pour le test t 99
3.10 Vérification de la variance à l'aide du test F 104
3.11 Détermination de la méthode statistique appropriée 106
3.12 Intervalle de confiance 108
Chapitre 4 : Analyse de variance à un facteur
4.1 Propositions et logique 115
4.2 Problèmes liés aux comparaisons multiples 117
4.3 Ne pourrait-on pas simplement supposer qu'il n'existe pas ? 120
4.4 Facteurs et niveaux 121
4.5 Structure de l'ANOVA 123
4.6 Hypothèses et terminologie de l'ANOVA à un facteur 125
4.7 Tests statistiques de l'ANOVA à un facteur 128
4.8 Calcul de la valeur p pour une ANOVA à un facteur 131
4.9 Que sont exactement les degrés de liberté ? 133
4.10 Exemple d'ANOVA à un facteur 135
4.11 Analyse post hoc 138
4.12 Test de traumatisme intraoculaire 140
4.13 Test post-hoc simple : correction de Bonferroni 141
4.14 Nécessité d'une ANOVA à mesures répétées 142
4.15 Calcul de l'ANOVA à mesures répétées 143
4.16 Exemple d'ANOVA à mesures répétées 146
4.17 Hypothèse de sphéricité 149
4.18 Gestion des données manquantes 150
Chapitre 5 : Analyse de variance à deux facteurs
5.1 Structure de l'ANOVA à deux facteurs 158
5.2 Signification des calculs de l'ANOVA à deux facteurs 159
5.3 Degrés de liberté dans l'ANOVA à deux facteurs 162
5.4 Exemple d'ANOVA à deux facteurs 165
5.5 Lorsque l'interaction est significative 167
5.6 ANOVA à deux facteurs avec mesures répétées 168
5.7 ANOVA factorielle 170
Chapitre 6 : Analyse de régression
6.1 Types de données et tests statistiques associés 175
6.2 Corrélation et causalité 176
6.3 Quatuor d'Anscombe 178
6.4 Relation linéaire 182
6.5 Estimation de la pente et de l'ordonnée à l'origine 184
6.6 (Référence) Pourquoi minimiser le carré de l'erreur plutôt que sa valeur absolue ? 186
6.7 Signification statistique de la pente 187
6.8 Degrés de liberté en régression et test F 188
6.9 Que vérifier après avoir effectué une régression ? 191
6.10 Fonctions concaves et convexes 193
6.11 Transformation utilisant le degré 194
6.12 Coefficients de corrélation et coefficients de régression 197
Chapitre 7 : Régression avancée
7.1 Analyse de régression multiple 201
7.2 Représentation de la régression sous forme de matrice 204
7.3 Test t pour les coefficients de régression 205
7.4 Facteur d'inflation de la variance (VIF) 207
7.5 Modèles d'interaction et quadratiques 208
7.6 Modèles linéaires et non linéaires généralisés 209
7.7 Régression logistique 211
7.8 Sélection progressive du modèle 214
7.9 Principes de construction de maquettes 217
7.10 ANCOVA 219
Chapitre 8 Tests non paramétriques
8.1 Création d'une p-valeur proche de 0 avec 4 points 225
8.2 Note sur les tests de normalité 226
8.3 Kurtosis et asymétrie 227
8.4 Test du chi carré 230
8.5 Test de la somme des rangs (test U de Mann-Whitney) 233
8.6 Test de Wilcoxon des rangs signés 235
8.7 Tests non paramétriques : une alternative à l’ANOVA 236
Chapitre 09 Problèmes et cas
SPÉCIFICATIONS DES PRODUITS
- Date de publication : 22 août 2023
- Nombre de pages, poids, dimensions : 275 pages | 171 × 244 × 2 mm
- ISBN13 : 9791130318127
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