Analyses biostatistiques en recherche clinique, Conseils méthodologiques
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Expertises biostatistiques & datamining


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Datamining Discovery Algorithms >> Flexibilité >> Proximité >> Compétences

Pourquoi faire appel à un consulant ou à une société spécialisée alors qu'il y a profusion de logiciels sur le marché qui offrent la possibilité de faire les analyses soi-même ?


La réponse est simple : l'analyse des données est une activité parsemée d'embûches pour les non spécialistes. Le paramétrage des modèles statistiques peut s'avérer très complexe dans certaines situations et le phénomène est amplifié par certains logiciels qui fixent les paramètres à votre place, sans vous informer des conséquences !


Il est en effet très facile de démontrer qu'une analyse statistique, même simplissime, peut conduire à des résultats faux lorsqu'elle est mal paramétrée (la seule présence d'une donnée suspecte dans un échantillon peut conduire à inverser les résultats d'un test statistique...).


Qu'entend-on par résultats faux ? En recherche clinique par exemple, il s'agit de conclure à l'absence d'un effet alors que l'effet est réellement présent dans les données, ou conclure à la présence d'un effet qui est en fait un artéfact.


Il existe un certain nombre de techniques permettant, dans une certaine mesure, d'éviter ces pièges, mais la plupart ne sont pas accessibles dans les produits grand public (Excel et ses macros complémentaires par exemples).


Je suis reviewer technique depuis plusieurs années, et je constate malheureusement que certaines études cliniques, pourtant très bien conçues, font l'objet d'analyses statistiques contestables, voire fausses.


Etant donné les enjeux humains énormes d'une recherche clinique et les coûts engagés, on ne peut se permettre de passer à coté des conclusions: confiez vos données à un spécialiste !

Y-a-t'il des risques à faire une analyse statistique soi-même ?

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