Nos prestations en analyse statistique
De la conception de votre protocole jusqu'à l'interprétation des résultats,
nous prenons en charge chaque étape de l'analyse statistique
de votre thèse de médecine, mémoire ou article scientifique.
La réussite de toute étude clinique ou épidémiologique repose sur deux piliers méthodologiques :
un questionnaire bien conçu et un calcul précis du nombre de sujets nécessaires (NSN).
Ces étapes conditionnent la validité de vos résultats.
Conception du questionnaire
- Questions adaptées et directement alignées sur les objectifs de votre thèse
- Structure optimisée pour maximiser le taux de réponse
- Données exploitables dès la collecte pour des analyses fiables
Consultez notre
guide de conception de questionnaires
pour vous accompagner dans cette démarche.
Calcul du NSN
- Variabilité des résultats attendus
- Niveau de confiance souhaité (souvent 95 %)
- Puissance statistique requise (généralement 80 %)
Utilisez notre
calculateur automatique du NSN
pour obtenir une estimation en quelques clics.
La qualité de vos résultats statistiques dépend directement de la qualité de vos données.
Avant toute analyse, nous réalisons un contrôle qualité complet de votre base de données,
qu'il s'agisse d'une thèse de médecine, d'un mémoire ou d'un projet de recherche clinique.
Vérification de la cohérence et de la qualité des données collectées
Traitement des données manquantes (imputation, exclusion raisonnée)
Identification et correction des valeurs aberrantes (outliers)
Regroupement et recodage des variables pour simplifier l'analyse
Réorganisation des modalités pour une interprétation claire des résultats
L'analyse descriptive constitue le socle de toute étude statistique. Elle permet de dresser un
portrait complet de votre population (caractéristiques socio-démographiques, critère
principal et critères secondaires) et de préparer le terrain pour les analyses inférentielles.
Description de la population
- Analyse univariée de chaque variable (moyennes, médianes, écarts-types, fréquences)
- Tableaux synthétiques des caractéristiques de l'échantillon
- Visualisation par graphiques, histogrammes et diagrammes
Exploration croisée
- Tableaux de contingence pour croiser les variables
- Calcul des intervalles de confiance
- Premières mesures d'association entre variables
Voir un exemple d'analyse descriptive
L'analyse bivariée permet d'identifier les corrélations et associations significatives
entre vos variables. Nous sélectionnons et appliquons les tests statistiques les plus adaptés
à la nature de vos données et au design de votre étude.
Test du Chi2
Comparaison de variables catégorielles
Test de Student
Comparaison de deux moyennes
ANOVA
Comparaison de plusieurs groupes
Tests non paramétriques
Mann-Whitney, Kruskal-Wallis, Wilcoxon
Intervalles de confiance
Estimation et précision des résultats
Calcul des p-values
Significativité des associations
Voir un exemple d'analyse bivariée
Nous réalisons des comparaisons statistiques rigoureuses pour identifier et quantifier
les différences entre deux ou plusieurs groupes. Cette étape est essentielle pour valider
vos hypothèses de recherche.
Comparaison de moyennes — par exemple, différence de poids avant et après traitement
Comparaison de proportions — par exemple, taux de récidive entre deux groupes
Analyse ANOVA — comparaison de moyennes entre plusieurs groupes ou conditions expérimentales
Ces analyses permettent de mettre en évidence des différences statistiquement significatives
entre populations et sont particulièrement adaptées aux thèses de médecine, essais cliniques
et études observationnelles.
L'analyse de survie est indispensable pour les études avec des données de suivi (cohortes,
essais cliniques). Elle permet d'estimer la probabilité qu'un événement (décès, récidive, guérison)
survienne au cours du temps.
Méthodes proposées
- Courbes de Kaplan-Meier et estimation des médianes de survie
- Test du log-rank pour comparer les groupes
- Modèle de Cox (régression à risques proportionnels)
Applications courantes
- Survie globale et survie sans récidive
- Délai jusqu'à un événement clinique
- Analyse censurée à droite
Voir un exemple d'analyse de survie
La régression est un outil statistique fondamental en recherche médicale. Elle permet d'analyser
simultanément l'effet de plusieurs variables sur un critère de jugement, tout en contrôlant
les facteurs de confusion.
Types de régression
- Régression linéaire — critère de jugement quantitatif
- Régression logistique — critère de jugement binaire (oui/non)
- Régression de Cox — données de survie censurées
Intérêt pour votre étude
- Identifier les facteurs de risque indépendants
- Estimer l'effet propre de chaque variable (odds ratio, hazard ratio)
- Prédire un résultat clinique en fonction des caractéristiques des patients
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