Biostatistiques (7) – Épidémiologie Analytique

1. Les bases

En analyse statistique, on cherche à savoir si une différence observée est vraie ou due au hasard.

• H₀ = pas de différence (hypothèse nulle)

• H₁ = il y a une différence réelle

• Le seuil classique : p ≤ 0,05 signifie que la différence est statistiquement significative.

2. Choisir le bon test

Le test dépend du type de données et de la façon dont les groupes sont constitués :

• Variables qualitatives (ex : sexe, présence/absence) → test du Chi-deux

• Variables quantitatives (ex : âge, tension) → test selon la distribution :

  • Données normales → test t de Student

  • Données non normales → test non paramétrique Mann-Whitney

3. Indépendant ou apparié ?

• Indépendant : deux groupes distincts (ex : patients traités vs témoins)

• Apparié : mêmes sujets mesurés à deux moments (ex : avant/après traitement)

4. Tests les plus courants

Situation	Test statistique	Quand l’utiliser ?
Comparer proportions entre groupes	Chi-deux ou Fisher	Variables qualitatives, effectifs suffisants
Comparer moyennes entre 2 groupes	Test t de Student	Données quantitatives normales
Comparer moyennes non normales	Test de Mann-Whitney	Données quantitatives non normales
Comparer mesures avant/après chez mêmes sujets	Test t apparié ou Wilcoxon	Données quantitatives normales ou non normales