Étiquette : analyse statistique


« La plupart des gens ont perdu le sens de l’émerveillement. Pour eux, tout va de soi. Réfugiés dans la sécurité de cet état d’esprit, ils perdent la liberté et l’étonnement perpétuel de l’incertitude. »

J. Krishnamurti.


« Significatif : qui est le signe, la preuve de quelque chose ; qui révèle quelque chose. »

CNRTL/Ortolang.


« Chaque échec me rapproche statistiquement d’un succès. »

Une Bel-o-Kanienne laborieuse.


La recherche de « la preuve » en médecine et en sciences plus généralement, se répand. Elle répond à des impératifs économiques (prouver que l’argent investit est bien employé), de consommation (ce que j’achète va me rendre service) ou moraux (je ne vous vole pas…), entre autres.

Le domaine de l’audioprothèse n’échappe pas à cette demande de preuves, et la découvre de façon très rapide et très aigüe ces dernières années. Nous sommes passés d’un « constat de bon fonctionnement » à une demande de preuve d’efficacité dans le bruit en une dizaine d’année. Les fabricants d’aides auditives nous promettent en effet de manière de plus en plus explicite « moins d’efforts », « plus de différenciation du signal par rapport au bruit », et même, soyons fous, « plus d’intelligibilité dans le bruit ».

Le malentendant est peut être prêt à investir dans une nouvelle aide auditive performante ou à renouveler son ancien équipement, mais à condition qu’on lui prouve par « A + B » que les résultats obtenus sont significatifs.

Est-il souhaitable de tout prouver ? c’est un débat philosophique…

Est-il possible de tout prouver ? c’est un débat (un peu) mathématique, qu’il est possible d’appliquer au monde de l’audioprothèse.

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Un problème souvent posé par les étudiants préparant un mémoire est l’exploitation statistique et graphique de leurs données.

Les logiciels du commerce, commençant par E et finissant par L, chers (malgré les « offres étudiants), ne permettent pas toutes les analyses parfois nécessaires à l’étude des résultats d’un échantillon, et les graphiques produits se ressemblent tous et sont limités. Et vous ne voulez pas pirater MATLAB (c’est vilain !), et en plus il faut apprendre à s’en servir (c’est compliqué !)…

Le logiciel R mérite vraiment qu’on s’y plonge. Il permet des analyses statistiques ultra-puissantes, rapides (une seule commande pour un t-test contre 15 clics dans E…L), il est gratuit, configurable à l’infini, et cerise sur le gâteau, permet des graphiques « professionnels » et de toute beauté.

Un pense bête, en chantier, pourra vous aider dans l’approche graphique. Une partie consacrée à l’analyse statistique est à venir. Des exemples basiques et revenant 90% du temps y sont détaillés et les codes que vous pouvez copier/coller, pourvu que vous les adaptiez à vos fichiers de données, vous permettront de ne pas (trop) vous prendre la tête dès le départ. On n’a rien sans rien…

R est téléchargeable sur le site du CRAN. Evidemment, à l’ouverture du logiciel, se retrouver devant la ligne de console, ça peut effrayer… Pas de panique, la lecture de quelques manuels très bien faits devrait, pas à pas, vous débroussailler la chose. Parmi ceux-ci, je vous conseille les incontournables « R pour les débutants » et « R pour les statophobes« .

Au final, la maîtrise des bases de R en vaut la chandelle: exploitation rapide des données et possibilités graphiques infinies. Quelques aperçus:

 

Ce pense bête est disponible et détaille pas à pas les procédures permettant d’aboutir à quelques graphiques de base les plus couramment utilisés. SI vous êtes intéressés, contactez-moi, je vous le ferai parvenir en version 0.00. Mais faites auparavant un petit tour sur le site du CRAN et téléchargez le joujou et les B.A.-BA pour voir à quoi tout ça ressemble.

Une seule chose: donnez nous des idées, vos avis, vos suggestions en retour afin de faire évoluer tout celà. Merci.

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