Quel outil statistique utiliser ?

[invite58e550d9]

Bonjour,

étudiant en école d'audioprothèse, je réalise un mémoire sur la corrélation entre audition et qualité de vie. Pour cela je propose un questionnaire me permettant de définir un score d'audition et un autre de qualité de vie. Je repose ce même questionnaire 4 mois après appareillage auditif.
Je voudrais analyser la corrélation entre l'amélioration du score d'audition et celui de la qualité de vie entre le premier questionnaire et le second (4 mois après).

Quelle démarche dois-je faire ? Quel outil statistique dois-je utiliser (test-t, coefficient de corrélation r Pearson...)

Comme vous le voyez, je ne suis pas un pro des statistiques, alors pouvez vous me répondre avec détail ?

Merci d'avance

Antoine
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[invite6ecbbd61]

Hello!
Donc pour résumer, tu as une variable quantitative: Le score d'audition (qui s'est normalement amélioré au bout de 4 mois) et une autre variable qui est le niveau de vie (dont tu ne nous dit pas si elle est quantitative ou discrète).
Si ton niveau de vie est quantitatif, ton il faut donc que tu test la relation entre 2 variables quantitatives ... Donc il faut que tu fasse un modèle linéaire (si ta variable réponse, c'est à dire l'audition a une distribution normale), ou un modèle non linéaire (si la variable réponse suit une distribution qui n'est pas normale ... Poisson?).

Après, si ton niveau de vie est une variable discrète, tu veux donc tester la différence d'audition entre tes différents niveau de vie (tu veux voir si il y a une différence entre ces groupes ... qui ne diffèrent que de part leur audition). La il faut que tu fasse une ANOVA.

L'avantage du modèle linéaire c'est qu'il te permettra par la suite de faire une prédiction.

Courage!

[invite58e550d9]

Tout d'abord merci pour ta réponse même s'il faut que je continu à bosser tout ça car je comprends pas tout

Mes scores d'audition comme de qualité de vie sont notés de 0 à 100, sans regroupement, soit des caractères quantitatifs continus.
Comment savoir si la distribution est normale ou non ?

Merci pour tes encouragements car il m'en faut...

[invite6ecbbd61]

D'accord, donc tu veux tester la relation entre 2 variables quantitatives (audition et qualité de vie).
Il faut donc que tu fasse un modèle linéaire (c'est le plus simple, et sert à tester une relation linéaire de cause à effet entre tes 2 variables).
Commence par te demander qu'est ce que tu veux tester. Quoi sur quoi. Je suppose que tu te demande si l'audition a eu une influence sur la qualité de vie.
Donc ta variable réponse est la qualité de vie. Donc tu dois tout d'abord tester si la distribution de ta qualité de vie est normale (la fameuse courbe en "cloche", la gaussienne).
Pour ça, tu peux commencer par la visualiser sur un graph (ce qui te donnera une idée, tu verra de suite si tu es en face d'une cloche ou pas), et/ou tu peux tester la normalité de ta distribution (la méthode statistique et non graphique) grâce à un Shapiro-test!

N'hésite pas si tu a d'autre questions!

[A voir en vidéo sur Futura]

[invite58e550d9]

Encore merci pour ta réponse précise et surtout ta réactivité.

Je m'y met et si j'ai des questions, je me tournerais vers toi.

Bonne journée

[invite58e550d9]

Bonjour shmikkki,

Je reviens vers toi car malgrè le temps que je passe sur mon mémoire, je reste bloqué sur ces statistiques. J'ai bien compris qu'il fallait tester la normalité de la distribution grace à Shapiro-test.
Mais ensuite, comment étudier si l'amélioration de l'audition entre l'instant t et t+4mois influe bel et bien sur la qualité de vie ? En gros, s'il y a corrélation entre ces 2 améliorations ?

Je dois utiliser le t de Student, un test de corrélation... ?

J'ai le logiciel IBM SPSS statistics 20 qui peut surement m'aider

Je suis vraiment désolé, mais j'ai jamais vu les statistiques en cours donc là je patoges un peu...

[invite6ecbbd61]

Hello!
Donc, si je récapitule ...
Tu as 2 variables (la qualité de vie & l'audition ... toutes les 2 quantitatives) pour chaque groupes (tu as 2 groupes ... un a t et un à t+4 mois). J'aimerais simplement savoir une chose. Ta question est: l'audition a-t'elle augmenté entre mes 2 groupes (en clair, y-a-t'il eu amélioration au bout de 4 mois?)? OU L'amélioration de l'audition (en supposant qu'elle a bel et bien augmenté) a une influence significative sur la qualité de vie?
Ces 2 questions sont différentes et font appels a des tests différents. Et j'ai du mal à comprendre quelle est ta question ...

[invite58e550d9]

La question que je me pose est ta deuxième solution, à savoir l'amélioration de l'audition a-t-elle une influence significative sur la qualité de vie. Il est quasi-sûr qu'il y aura amélioration de l'audition au bout de 4 mois car les patients bénéficieront d'un appareillage auditif qu'il n'avait pas à la date t.

[invite6ecbbd61]

D'accord je vois,
Alors tu dois tester la différence statistiques entre 2 groupes: Au temps t et au temps t+4.
Ca sera donc un test simple ...
Il faut dans un premier temps que tu teste la normalité de la variable que tu veux tester. En clair, tu prend ta variable "qualité de vie" (tout groupe confondue, en entier), et tu fait d’abord un test de normalité -> donc un test de Shapiro. Ici, si ta p-value est inférieure à 0.05 (souvent on prend un risque alpha de 5%) alors ta variable ne suit pas une loi normale.
A partir de là 2 test s'offrent à toi pour voir si il y a une différence significative entre tes 2 groupes:
- Si ta variable est normale, tu dois faire un test de student (t-test).
- Si ta variable n'est pas normale, tu dois faire un test de Wilcoxon (c'est la même chose que le précédent mais appliqué aux variables non normales car il utilise les "rangs" de tes données ...).

Ces 2 tests te donneront une p-value qui te permettra de conclure: Si p-value < 0.05 alors il existe une différence significative entre tes 2 groupes. si tu veux savoir dans quel sens va la différence (lequel a la plus grande qualité de vie?) alors il te suffit simplement de visualiser la qualité de vie de chacun de tes 2 groupe sur un histogramme (puisque le test précédent t'aura permit de savoir si la différence est significative ou pas!).

Voilou!
Tiens nous au jus si tu as d'autres questions!
Bon courage.