📊 𝓔𝔁𝓮𝓶𝓹𝓵𝓮 𝓭’𝓾𝓷𝓮 𝓪𝓷𝓪𝓵𝔂𝓼𝓮 𝓼𝓽𝓪𝓽𝓲𝓼𝓽𝓲𝓺𝓾𝓮 𝓽𝓻è𝓼 𝓶𝓪𝓵 𝓭é𝓬𝓻𝓲𝓽𝓮 ‼️

Lorsqu’un article scientifique présente des méthodes statistiques incomplètes, cela signifie que la manière dont les données ont été analysées est insuffisante, ambiguë ou mal documentée, empêchant toute reproductibilité ou évaluation rigoureuse des résultats.

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💥 𝓐𝓾𝓬𝓾𝓷𝓮 𝓭é𝓯𝓲𝓷𝓲𝓽𝓲𝓸𝓷 𝓬𝓵𝓪𝓲𝓻𝓮 𝓭𝓮𝓼 𝓿𝓪𝓻𝓲𝓪𝓫𝓵𝓮𝓼 𝓭é𝓹𝓮𝓷𝓭𝓪𝓷𝓽𝓮𝓼

Ce qui manque :

·         Les variables dépendantes exactes

·         Les unités de mesure

·         Les critères : résultat principal, secondaire, composite, etc.

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💥 𝓓é𝓽𝓪𝓲𝓵𝓼 𝓲𝓷𝓼𝓾𝓯𝓯𝓲𝓼𝓪𝓷𝓽𝓼 𝓼𝓾𝓻 𝓵𝓮 𝓭𝓮𝓼𝓲𝓰𝓷 𝓮𝔁𝓹é𝓻𝓲𝓶𝓮𝓷𝓽𝓪𝓵

·         Définition des unités expérimentales

·         Choix des répétitions

·         Constitution des groupes

·         Informations sur la randomisation et l’aveuglement

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💥 𝓐𝓾𝓬𝓾𝓷𝓮 𝓲𝓷𝓯𝓸𝓻𝓶𝓪𝓽𝓲𝓸𝓷 𝓼𝓾𝓻 𝓵𝓮𝓼 𝓱𝔂𝓹𝓸𝓽𝓱è𝓼𝓮𝓼 𝓼𝓽𝓪𝓽𝓲𝓼𝓽𝓲𝓺𝓾𝓮𝓼

·         Vérification des conditions d’application des tests

·         Gestion des valeurs aberrantes

·         Solutions alternatives en cas de violation des hypothèses

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💥 𝓜𝓪𝓾𝓿𝓪𝓲𝓼𝓮 𝓰𝓮𝓼𝓽𝓲𝓸𝓷 𝓭𝓮𝓼 𝓽𝓮𝓼𝓽𝓼 𝓶𝓾𝓵𝓽𝓲𝓹𝓵𝓮𝓼

·         Méthode d’ajustement utilisée

·         Correction des p-values

·         Seuils de significativité

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💥 𝓐𝓾𝓬𝓾𝓷𝓮 𝓬𝓵𝓪𝓻𝓽é 𝓼𝓾𝓻 𝓵𝓪 𝓽𝓪𝓲𝓵𝓵𝓮 𝓭’é𝓬𝓱𝓪𝓷𝓽𝓲𝓵𝓵𝓸𝓷 𝓮𝓽 𝓵𝓪 𝓹𝓾𝓲𝓼𝓼𝓪𝓷𝓬𝓮

·         Méthode de calcul de la taille d’échantillon

·         Adéquation avec la taille d’effet attendue

·         Gestion des données manquantes

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💥 𝓓𝓮𝓼𝓬𝓻𝓲𝓹𝓽𝓲𝓸𝓷 𝓲𝓷𝓬𝓸𝓶𝓹𝓵è𝓽𝓮 𝓭𝓮𝓼 𝓶𝓸𝓭è𝓵𝓮𝓼 𝓼𝓽𝓪𝓽𝓲𝓼𝓽𝓲𝓺𝓾𝓮𝓼

Exemple vague : « Un test t / ANOVA / une régression a été réalisée »

Ce qui manque :

·         Type exact de modèle (linéaire, logistique, mixte…)

·         Variables incluses, interactions, effets polynomiaux

·         Covariables

·         Multicolinéarité

·         Indicateurs d’ajustement et diagnostics

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💥 𝓐𝓾𝓬𝓾𝓷𝓮 𝓲𝓷𝓯𝓸𝓻𝓶𝓪𝓽𝓲𝓸𝓷 𝓼𝓾𝓻 𝓵𝓮 𝓵𝓸𝓰𝓲𝓬𝓲𝓮𝓵

Exemple insuffisant : « Les analyses ont été réalisées sous R »

Ce qui manque :

·         Version exacte du logiciel

·         Packages utilisés

·         Paramètres par défaut

·         Graine aléatoire (reproductibilité)

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💥 𝓐𝓾𝓬𝓾𝓷𝓮 𝓽𝓻𝓪𝓷𝓼𝓹𝓪𝓻𝓮𝓷𝓬𝓮 𝓼𝓾𝓻 𝓵𝓮 𝓹𝓻é𝓽𝓻𝓪𝓲𝓽𝓮𝓶𝓮𝓷𝓽 𝓭𝓮𝓼 𝓭𝓸𝓷𝓷é𝓮𝓼

·         Méthode de normalisation ou de standardisation

·         Traitement des valeurs manquantes

·         Critères de détection des outliers

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💥 𝓡𝓪𝓹𝓹𝓸𝓻𝓽𝓲𝓷𝓰 𝓼é𝓵𝓮𝓬𝓽𝓲𝓯

·         Seuls les résultats significatifs sont présentés

·         Absence des tailles d’effet et intervalles de confiance

·         Résultats non significatifs ignorés

·         Confusion entre analyses exploratoires et confirmatoires

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🔎 𝓓𝓮𝓼 𝓶é𝓽𝓱𝓸𝓭𝓮𝓼 𝓼𝓽𝓪𝓽𝓲𝓼𝓽𝓲𝓺𝓾𝓮𝓼 𝓲𝓷𝓬𝓸𝓶𝓹𝓵è𝓽𝓮𝓼 𝓷𝓮 𝓹𝓮𝓻𝓶𝓮𝓽𝓽𝓮𝓷𝓽 𝓹𝓪𝓼 𝓭𝓮 :

·         Reproduire les résultats

·         Évaluer la validité scientifique

·         Comprendre comment les conclusions ont été obtenues

👉 Cet exemple est extrêmement mauvais. Maintenant, vous savez pourquoi.

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