Article original

Recherche en Orthopédie Dento-Faciale : les erreurs statistiques à éviter

Research in Orthodontics: statistical errors to avoid

¹ Spécialiste en ODF, Master Recherche DU Toulouse III. Assistante Hospitalo-universitaire, Université de Nice
² Spécialiste en ODF, Ex MCU-PH Université de Toulouse. Ex Chef de Département

^* Adresse de correspondance : faure_ja@club-internet.fr

Reçu : 5 Septembre 2019
Accepté : 20 Septembre 2019

Résumé

L’Evidence Based Medecine (EBM) a contribué à obliger les chercheurs à une exigence de rigueur accrue. Les Revues Scientifiques ont participé à cette évolution par une plus grande sévérité dans la sélection des articles.

Le nombre des articles refusés (75%) pour certaines publications) et la dénonciation fréquente, parmi les raisons de rejet, des failles dans le traitement statistique, incitent à la réflexion développée ici, qui aborde successivement :

• Les erreurs liées aux premières étapes du protocole (sélection des échantillons, choix des VA…).

• Les déficits concernant les statistiques descriptives et la mise en œuvre des statistiques élémentaires au niveau d’un pré-protocole…

• Enfin le manque de communication avec le statisticien aguerri en charge des statistiques complexes et/ou spécifiques qui conduisent à la compréhension intime des relations internes (inter-paramètres) au sein du fichier-source.

Les auteurs conseillent aux jeunes chercheurs en charge d’une base de données importante d’être vigilants à trois moments :

• Considérez attentivement les mesures à réaliser, les échantillons à réunir, les paramètres à utiliser, quels résultats vous attendez et quelle analyse vous envisagez.

• Pensez à un pré-protocole sur quelques patients, avec mise en œuvre systématiques des outils usuels (accessibles sur tout logiciel et même sur un tableur) et examen attentif des statistiques descriptives et des rapprochements élémentaires (cœfficient de corrélation par exemple).

• Abordez des Statistiques complexes avec l’aide d’un statisticien « chevronné ».

Abstract

Evidence Based Medicine (EBM) has helped to force researchers to become more rigorous. Scientific Journals have contributed to this evolution by a greater severity in the selection of articles.

The number of rejected articles (75%) for some publications) and the frequent denunciation, among the reasons for rejection, of flaws in statistical processing, prompts the reflection developed here, which addresses successively:

• errors related to the first steps of the protocol (selection of samples, selection of VA...).

• deficits in descriptive statistics and the implementation of basic statistics at the pre-protocol level..

• lack of communication with the skilled statistician in charge of, complex statistics that lead to intimate understanding of internal relationships (inter-parameters) within the source file.

The authors advise young researchers in charge of an important database to be watchful in three moments.

• Consider attentively the measures to take, the samples to gather, the parameters to use, what result you expect and what statistical analysis you are thinking of…

• Then think about a few patients pre-protocol, with systematic implementation of the usual tools (accessible on any software and even on a spreadsheet) and careful examination of descriptive statistics and basic reconciliations (correlation coefficient for example).

• After that you can ask the help of a specialist and approach complex statistics with the help of a «seasoned» statistician.