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C’est nouveau sur EMS : Agrément inter et intra-observateurs, graphiques de Bland-Altman et tests post-hoc pour comparaisons de plusieurs groupes. Product Update v3.15
Il y a tout juste deux semaines nous sortions la version 3.14 qui améliorait le e-CRF. Aujourd’hui, place à de nouvelles fonctionnalités statistiques !
Deux types d’analyses étaient particulièrement demandées et ont été ajoutées à la longue liste des tests statistiques réalisables avec EasyMedStat :
- Les analyses inter-observateurs et intra-observateurs pour les variables numériques
- Les tests post-hoc en cas de comparaison de plus de deux groupes
Faisons le point ensemble sur ces nouveautés et comment les utiliser.
Analyses inter-observateurs et intra-observateurs, graphiques de Bland-Altman
Jusqu’à présent il était possible de réaliser ces analyses sur des
variables discrètes (List ou Yes-no). Il est maintenant possible de le faire pour des variables numériques continues.
Vous obtiendrez maintenant :
- Un calcul des coefficients de corrélation intraclasse (ICC) qui permet de mesurer la force de l’agrément
- Des graphiques de Bland-Altman qui permettent d’observer la différence entre les deux observateurs en fonction de la valeur moyenne de l’observation.
Pour utiliser cette fonctionnalité, rendez-vous dans “Test variables” puis choisissez les deux variables qui correspondent à vos deux observateurs. Ensuite, ouvrez le panel “Assess the interobserver agreement or intraobserver agreement”. C’est fait !
La fonctionnalité est disponible pour comparer 2 observateurs ou un même observateur répétant deux fois la même observation.

Tests post-hoc en cas de comparaison de plus de deux groupes
Lorsque vous comparez une variable numérique entre plus de 2 groupes, le test vous indique si au moins un des groupes est différent des autres. Cependant, il ne préjuge pas des différences entre chacun des groupes.
Pour cela, il faut réaliser un test post-hoc qui va comparer 2 à 2 chacun des groupes, en utilisant une p-value ajustée pour tenir compte de l’inflation du risque alpha due à ces tests répétés.
Ces tests post-hoc sont maintenant automatiquement réalisés lorsque vous faites une comparaison de plus de 2 groupes et que la p-value est inférieure ou égale à 0,05 :
- Le test de Tukey HSD après une ANOVA
- Le test de Dunn-Bonferoni après un test de Kruskal-Wallis
Pour utiliser cette fonctionnalité, rendez-vous dans “Test variables” puis choisissez deux variables : la 1ère correspond à la variable numérique que l’on va comparer entre les groupes, la 2ème correspond à la variable de type List qui liste les groupes. Ensuite, ouvrez le panel “Compare values of …”. C’est fait !
Ces tests ne sont pas réalisés si la p-value du test principal est supérieure à 0,05.

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