Statistique mémoire

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Bonjour, j'ai besoin de votre aide pour des statistiques pour mon mémoire, je suis perdue.
Au départ j'ai un groupe de 10 patients, auxquels j'ai fait passer 4 tests qui sont mes pré-tests.
J'ai réalisé mon traitement sur ces patients, puis à la fin je me retrouve avec un groupe de 8 patients (2 ont abandonné) auxquels j'ai fait passer les mêmes tests pour voir si amélioration ou non, ce sont mes post-tests.
J'ai beau chercher dans "mon semblant de cours " de statistique, je ne sais pas comment m'y prendre.
Sachant que je n'ai que un groupe de patient, dois-je vérifier si le groupe est homogène ? Je n'utilise que leurs âges, et les données de mes 4 tests.
De plus, quels tests de statistique dois-je utiliser pour savoir si les différences observées sont significatives ou non ?
Je ne sais pas si mes explications sont claires, moi même je ne suis pas sure de comprendre...
D'avance merci pour votre retour.
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[gg0]

Bonjour.

"Sachant que je n'ai que un groupe de patient, dois-je vérifier si le groupe est homogène ?" ??? Pourquoi "homogène" ? En quoi serait-ce nécessaire si ça a un sens ? N'importe comment, ce sont des patients différents, sinon, pas la peine de faire des statistiques.
Pour ton passage de 10 à 8, c'est à toi de voir si les deux départs sont liés à ce que tu étudies (Style une étude sur la réussite des étudiants, les départs en cours de formation sont généralement dus à des échecs). Si c'est le cas, difficile de faire une étude sérieuse. Si ce n'est pas le cas, tu peux tester le groupe de 8 restants avec des tests appariés :
* Globaux : Kruskall-Wallis ou à la limite Anova si tu peux supposer que les résultats des tests sont généralement gaussiens et si les variances sont de même ordre
* test par test : Wilcoxon ou à la limite Student si tu peux supposer que les résultats des tests sont généralement gaussiens.

N'importe comment, ce qui va compter c'est que tu utilises des outils statistiques, tes résultats ne seront pas publiés. Donc essaie de justifier que les deux défections ne font que diminuer la taille de l'échantillon.

Cordialement.