Présentation du logiciel

Ce logiciel permet de réaliser des analyses statistiques à partir de données recueillies sur un fichier Excel ou Texte. Spécialisé dans les statistiques médicales, il sert à vérifier (ou plus exactement à rejeter) des hypothèses à l’aide de tests statistiques fréquents en santé.

L’objectif de ce logiciel est d’être accessible à tous ceux qui n’ont pas suffisamment de connaissance statistique pour réaliser eux-même leurs analyses, et a également un objectif pédagogique. Nous avons donc dû faire des compromis sur les fonctionnalités du logiciel et sur les aspects méthodologiques. Ainsi, nous avons choisi de fixer le risque alpha à 5%, de présenter les intervalles de confiance à 95%; et uniquement des tests de supériorité bilatéraux. Les interactions, délicates à interpréter, ne sont pas calculables.

Pvalue.io utilise principalement 3 outils open source :

  • Le logiciel de statistique R, logiciel et langage de programmation de référence pour effectuer des analyses statistiques
  • Le package shiny, extension du logiciel R permettant de réaliser des interfaces graphiques avec une communication client/serveur
  • Le package simplestats, extension du logiciel R permettant d’effectuer des opérations plus adaptées en recherche biomédicale, garantissant la transparence des analyses réalisées par pvalue.io

Analyses possibles

Mais rassurez-vous, vous n’avez pas besoin de chercher auparavant quel test utiliser, l’application sélectionnera le test adapté automatiquement.

Fonctionnalités non disponibles

Les mesures qui ne retournent pas de p-value ne sont pas disponibles; il s’agit notamment :

  • Des sensibilités, spécificités, valeurs prédictives négatives et positives (VPN, VPP), avec ou sans courbe ROC
  • Du calcul de concordance pour obtenir un kappa de Cohen
  • Du calcul de nombre de sujets nécessaires

Attention

Soyez extrêmement vigilant : il n’est pas possible de réaliser des tests sur mesures répétées, ou avec des échantillons appariés. C’est le cas si :

  • Le critère de jugement est calculé à partir de plusieurs mesures prises chez un même patient à des temps différents (par exemple on mesure la pression artérielle des patients inclus; puis on administre un traitement antihypertenseur pendant 1 mois et on mesure de nouveau la pression artérielle, puis on calcule la différence)
  • Le critère de jugement a été mesuré avant et après entre 2 groupes qui ont eu une intervention différente (identique à l’exemple précédent, avec un groupe de patients qui a reçu le traitement, et un groupe qui a reçu le placebo)
  • On a mis en place une étude cas-témoin

L’utilisation de telles méthodes statistiques nécessite une expertise statistique pour éviter toute erreur.