Stats - Echantillon significatif

[Dr DLP]

Bonjour.

Bon, je ne sais même pas si ma question a un sens...

J'ai un échantillon de 15 personnes qui me donne un certain nombre de critères; je tente ensuite de savoir si ces critères ont une valeur ou non.

Existe t-il une formule permettant de dire si sur ces 15 personnes, un critère doit être cité X fois pour être statistiquement significatif?
En médecine on ne comprend pas les maths alors notre marge d'erreur est de 5%.

J'ai tenté de comprendre les tests du chi2 etc... Et au final je ne sais même pas si ça a un rapport.

Bref; merci à ceux qui tenteront de me comprendre voire de répondre :help:

[nuage]

Salut,
en effet ta question n'a pas de sens.

On peut éventuellement répondre, avec un tirage de ce genre, à une question du type : «la proportion observée est significativement différente de (valeur à donner).

[Dr DLP]

Ceci explique cela...
Merci pour ta réponse :lol3:

Passons aux vrais stats dans ce cas.

Je dois analyser ces critères ensuite en fonction d'autres et je ne comprends guère plus la marche à suivre.
Comme je vais encore dire des trucs stupides si j'essaye de traduire en formule mathématique ce que je dois faire, je vais donner la réponse complète.

-- 15 médecins sont interrogés sur les critères les faisant prescrire des antibiotiques dans une situation donnée
-- Les critères sont regroupés et analysés en rapport avec d'autres variables. Par exemple j'aimerais savoir s'il existe une relation entre le nombre de critères retenus par chaque médecin et disons la densité médicale sur un rayon de 10km.

Ca me donne un truc du genre:

-- Dr n1: 5 critères de prescription, 0.4 médecins/km carré
-- Dr n2: 2 critères de prescription, 0.1 médecins/km carré
-- etc....
-- Dr n15: 9 critères de prescription, 1.8 médecins/km carré

Comment puis je faire pour établir un lien statistique entre "critères de prescription" et "nombre de médecins/km carré"?

J'ai 12 critères identifiés.

Pourriez vous m'indiquer quelle méthode mathématique me permettrait de définir une corrélation entre ces données?
Faut il passer par ce type de calcul ?
Si oui je suis fortement preneur d'une bonne âme apte à me traduire ce jargon en termes pour néophytes :mur:

[C.Ret]

Bonjour,

Désolé de répondre si tard à cette question.

Ce type de problème est le champ privilégié de l'analyse factorielle des données. En fonction de la modalité des variables, il existe un arsenal de méthodes statistiques d'analyse (analyse des correspondances, analyse factorielles, analyse en composantes principales, etc) qui permettent très facilement de déduire les informations recherchées pour ce type de problème.

Ces techniques sont effectivement basées sur l'étude des corrélations entre les données explicatives(les critères de prescription), mais aussi les individus (les diffèrents médecins).
On peut aussi très facilement ajouter tout une volée de variables suppémentaires ne modifiant pas les résultats de l'analyse mais permettant de recouper les observations avec des variables extérieures explicatives (densité de population, age du pratiquant, coordonnée géographique, urbanité/raralité, etc).

Ce type d'analyse est utilisé en standard pour le dépouillement des sondages, les études de marché, etc et toutes données ou série de données collectées auprès d'une liste plus ou moins longue de sujets.
Le calcul et l'efficacité de l'analyse ne sont pas impacté le nombre d'individus ou de variable. Au contraire, à partir d'un certain volume il est possible "d'auto-valider" statistiquement les observations. Même si je préfère, et de loin, des critères qualitatif externes plus rigoureux et plus critiques.