Besoin d'aide svp !!!!!!!!

[invitea99cf3e9]

Bonjour à tous !

J'ai besoin d'aide pour les statistiques de mon mémoire : J'étudie le nombre d'arret d'allaitement maternel chez 2 populations ( n1=17) (n2=26)
pour n1 il y a 1 arret d'allaitement
pour n2 il y a 6 arrets d'allaitement

pour savoir si il y a une différence significative entre les 2 groupes, j'ai effectué un test de fisher! Pensez vous que c'est correct d'utiliser ce test ?

J'ai comme résultats Fisher, p value 0,2149
odds ratio 0,2148394
intervalle de confiance à 95% de l'odds ratio : 0,0042727

Qu'est ce que je dois en conclure ? Je ne sais pas quoi faire de ces résultats !!!!

Pouvez vous m'aider ???
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[invite986312212]

ci-dessous quelques commandes en R qui reproduisent ton analyse:
l'odds-ratio est plutôt 0.208 que 0.215, je ne sais pas pourquoi
cette différence. Enfin, ça ne change pas grand-chose.
non-significatif, donc.

> donnees<-cbind(c(1,rep(0,16),rep(1,6),r ep(0,20)),c(rep(0,17),rep(1,26 )))
> summary(glm(donnees[,1]~donnees[,2],family=binomial))

Call:
glm(formula = donnees[, 1] ~ donnees[, 2], family = binomial)

Deviance Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-0.7244 -0.7244 -0.3482 -0.3482 2.3804

Coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) -2.773 1.031 -2.690 0.00715 **
donnees[, 2] 1.569 1.131 1.387 0.16546
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Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

Null deviance: 38.207 on 42 degrees of freedom
Residual deviance: 35.697 on 41 degrees of freedom
AIC: 39.697

Number of Fisher Scoring iterations: 5

> exp(-1.569)
[1] 0.2082533

[invitea99cf3e9]

Ambrisio, je te remercie pour ta réponse mais je suis désolée de te dire que je ne comprends absolument rien à ta réponse.

Mon résultat de Fisher je l'ai calculé sur un site sur internet. Mais une fois que tu as cette valeur il faut bien la retranscrire sur un tableau ou qq chose qui te dit que c'est significatif non ???

[invite986312212]

tout est dans la sortie du glm
le paramètre lié à ta classification est
1.569, son écart-type 1.131
tu calcules l'intervalle de confiance comm suit:
(j'ai changé 1.569 en -1.569 puisque tu
le prends dans l'autre sens):

> exp(-1.569-1.96*1.131)
[1] 0.02269161
> exp(-1.569+1.96*1.131)
[1] 1.911255

donc ton odds-ratio est compris (à 95%) entre 0.022 et 1.91
c'est clairement non significatif, ce que te dit aussi
la p-value (0.16546)

[A voir en vidéo sur Futura]