Une chose est-elle plus fréquente dans certains groupes que dans d’autres ? (khi-deux, sensibilité, spécificité)

En bref

Les deux colonnes répartissent les personnes en groupes (2 à 12 niveaux chacune) ; il s’agit de vérifier si la répartition de l’une dépend de l’autre. Avec un tableau 2×2, Statable affiche aussi l’odds ratio. Si le tableau est un test comparé à un standard de référence (par exemple un dépistage par rapport à un diagnostic), la page peut le lire comme performance diagnostique (diagnostic accuracy) sous « S’agit-il d’un test comparé à un standard de référence ? ».

Conditions

• Observations indépendantes, chaque personne dans exactement une cellule.
• Effectifs attendus : en dessous de 5 dans 20 % des cellules au plus, aucun en dessous de 1 ; Statable affiche aussi les effectifs attendus. Si cette condition n’est pas remplie, le test exact de Fisher s’applique pour les tableaux 2×2.
• Des effectifs réels, pas des pourcentages ni des moyennes.

Lire le résultat

Le tableau compare les effectifs observés et attendus. Le test du khi-deux vérifie dans quelle mesure les écarts sont compatibles avec l’hypothèse d’absence de relation. Le V de Cramér indique l’intensité. Si le plus petit côté du tableau a 2 niveaux (p. ex. 2×2, 2×4) : à partir d’environ ,10 petite, ,30 moyenne, ,50 grande ; avec 3 niveaux ,07 / ,21 / ,35 ; avec 4 niveaux ,06 / ,17 / ,29 (Cohen, 1988).

Test face à un standard de référence (2×2)

• Choisissez la colonne contenant le standard de référence (par exemple le diagnostic) et, pour chaque colonne, la valeur qui compte comme positive.
• Sensibilité : la part des positifs que le test détecte. Spécificité : la part des négatifs qu’il reconnaît comme négatifs. Valeur prédictive positive et négative : la part de ceux qui ont un test positif ou négatif pour lesquels c’est exact. Les rapports de vraisemblance LR+ et LR− indiquent à quel point un résultat déplace la probabilité (LR+ à partir de 10 : fort, LR− en dessous de 0,1 : fort).
• Les valeurs prédictives ne valent que pour la prévalence de la référence positive dans l’échantillon ; la sensibilité et la spécificité, non. Si le test est un nombre (des points au lieu de « signalé/non signalé »), le résultat de « Les groupes diffèrent-ils ? » propose une commande ROC prête à l’emploi pour PSPP.

Pour les tableaux à deux fois deux cellules, on peut ajouter des mesures de risque : le risque par groupe, la différence de risque, le risque relatif et le NNT (le nombre de personnes nécessaires pour un bénéfice ou un préjudice supplémentaire). La personne choisit les rôles, « L’événement est-il souhaité ? » et le plan d’étude (étude cas-témoins : seulement l’odds ratio) ; Statable ne devine jamais en silence. Plus de détails dans l’article « Mesures de risque ».

χ²(1, N = 150) = 86,08, p < ,001, V = ,76 ; sensibilité = ,90, IC à 95 % [,79 ; ,96] ; spécificité = ,88, IC à 95 % [,80 ; ,93] ; LR+ = 7,50, IC à 95 % [4,38 ; 12,85]

Pour les spécialistes

Proportions avec l’intervalle de Wilson (comme epiR::epi.tests, method = "wilson"), rapports de vraisemblance avec l’intervalle logarithmique d’après Simel et al. (1991), odds ratio avec l’intervalle de Wald. La classification des rapports de vraisemblance suit Jaeschke et al. (1994).

Exemples typiques

• Téléphone au lit selon le genre : khi-deux.
• Recommandation d’orientation après le collège selon le niveau de formation des parents.
• Dépistage positif ou négatif par rapport au diagnostic : sensibilité et spécificité.