Biostatistique

Un test statistique est une démarche consistant à rejeter ou à ne pas rejeter une hypothèse statistique. Cette hypothèse en question s’appelle  hypothèse nulle. Ce jugement est fait en fonction d'un jeu de données (échantillon). A partir de ces données on réalise des calculs grâce au statistiques inférentielles. Ainsi nous arrivons à emmètre des conclusions sur la population. Ces conclusions doivent toutefois être interprétées avec précaution. En effet, il a deux types de risque de se tromper qui sont associés à ces conclusions. Ainsi on a le risque de 1^er espèce et le risque de deuxième espèce. Le risque de 1^ère espèce est le risque de rejeter H0 alors qu’en réalité il ne faut pas rejeter H0. Le risque de 2eme espèce est le risque de ne pas rejeter H0 alors qu’en réalité on aurait dû rejeter H0.

L'objet de cet article est donc de donner un aperçu rapide des différents tests statistiques qui peuvent être utilisés et dans quelles circonstances il faut les utiliser.

Avant toutes choses il est important de comprendre que ce qui différencie principalement les différents tests statistiques dans le domaine de la recherche clinique et de l'épidémiologie est la loi que suivent les données. En effet ceci va déterminer si l'on utilise un test paramétrique ou non paramétrique.

Les tests paramétriques en fonction de la variable qui est étudié
Variables		Qualitatives	Quantitatives	Censuré
Exactement 2 échantillons indépendants		Khi 2 ou Z	t de student	Log rank
Plus de 2 échantillons indépendants		Khi 2	ANOVA à un facteur	Log rank

Les tests non paramétriques en fonction des variables qui sont étudiés et des effectifs
Variables		Qualitatives	Quantitatives	Censuré
Exactement 2 échantillons indépendants		Test exact de fisher	Wilcoxon ou mann whitney	Log rank
Plus de 2 échantillons indépendants		Test exact de fisher	Kruskal wallis	Log rank
Exactement 2 échantillons appariés		Khi 2 ou McNemar	Wilcoxon signed rank test ou friedman test
Plus de 2 échantillons appariés		Cochran q test ou khi 2 de mantel-haenszel	test de friedman à 2 facteurs