La statistique
Le 2007-05-02 at 23:02 Par Laurent Provost. In Outils.
Dès lors que l'on recueille des données, tout chercheur souhaite les présenter sous forme de tableaux qui tendent à illustrer son champ de questionnement. Toute collection de données est dès lors qu'elle est ordonnée, classée selon un critères prend la forme et le nom d'une statistique.Dans cet article, je vous ferais part des recommandations pour présenter et illustrer des données de façon à éviter les pièges les plus fréquemment rencontrés aux des argumentations que j'ai pu faire.
Il ne sera pas questions des méthodes et calculs statistiques, qui compte tenu des faibles échantillons recueillis par voie de questionnaire, demande des techniques et savoir faire qui ne sont pas acquise , ni enseignée , au cours de la formation étudiant infirmiers.
Utilisation de l'outil statistique
Recommandation
Attention lors de l'utilisation de cet outil. Dans la plus part des cas des TFE les échantillons recueillis après enquête de terrain ont des effectifs faibles, très souvent en deçà des 30 individus. Dès lors toute inférence faite sur des pourcentages est particulièrement délicate. La marge d'erreur est trop grande.
Il est, dans bien des cas, préférable de présenter ses résultats sous forme de tableaux qui sont largement plus lisibles et compréhensibles que des diagrammes en secteur avec des légendes en pourcentage.
Exemple
D'après cet abaque extrait de statistique appliquée a la gestion , (V. Girard, Economica, paris,1995) où l'axe horizontal représente le pourcentage observé dans un échantillon, et l'axe vertical le pourcentage dans la population, illustrons une situation fréquente
Soit, par exemple, un échantillon de 12 personnes, j'observe une fréquence relative à 35 %, alors l'abaque que donne comme valeur probable, un intervalle compris entre 10 et 68 % avec 5 chance sur 100 de me tromper . C'est à dire que la valeur dans la population de mes infirmieres est comprise entre 10% et 68 % ! Alors de grâce attention aux déductions intempestives. . . En deçà d'un échantillon de trente personnes il vaux mieux éviter ce type de présentation. Et même dans ce cas, l'intervalle des valeurs est dèjà important: 17 %<<>>55 % pour une valeur observé de 35 %
Les tableaux
On distingue deux types de donnée sous forme de tableau: Données Qualitative et Quantitative
Données qualitatives
Lorsque l'on explore les caractéristiques d'une population '"les IDE de l'hôpital Schmoll". On va les caractériser en fonction de leurs âges, de leur service d'origine, de leur attitude devant telle situation ..
Ces caractères
que l'on observe sont dit qualitatifs comme la couleur de leur
badge.
On appelle modalité l'expression que peux revêtir
un caractère qualitatif:
La couleur des badges est un caractère qualitatif, elle s'exprime avec 4 modalités.
Soit l'exemple suivant : On va dénombrer les IDE qui portent un badge bleu, vert, gris, rouge.d'où le tableau
|
Couleur |
effectif |
|
Bleu |
3 |
|
Vert |
8 |
|
Gris |
5 |
|
Rouge |
2 |
|
Total |
18 |
Données quantitatives
Autre exemple: On dénombre toujours dans le même service les anciennetés au DE.
L' ancienneté
qui se mesure, en jour, mois, ou année, est un caractère
quantitatif, comme le poids, la taille, la distance entre habitat et
travail.
Pour un caractère quantitatif dès lors qu'il
n'est pas continu comme le poids exprimé en gramme d'une
population de patient, on le dit alors discret, il prend des valeurs
bien particulières comme le nombre d'année au DE; on a souvent
tendance à faire des regroupements, des classes, comme dans
l'exemple ci-dessus. On parle alors de série classée,
comme la pyramide des ages. Chaque classe devient une modalité
|
Ancienneté |
Nb d'ide |
|
- 2 ans |
2 |
|
de 2 à 5 ans |
5 |
|
de 5 a 10 ans |
7 |
|
+ de 10 ans |
4 |
|
Total |
18 |
On est tenté
devant ces exemples de rajouter une colonne de pourcentage, mais l'
effectif étant inférieur à 30 cela n'a aucun
intérêt de vouloir en tirer des conclusions.
Il vaut
mieux même éviter, cela peut donner prise à
une déplaisante argumentation de l'évaluateur.
Tableaux à double entrée
Parfois, pour expliquer une caractéristique, on croise celle-ci avec une autre:
Exemple la couleur des badges et l'ancienneté au DE.Cela s'appelle un tableau à double entrée ou tableau de contingence, parfois on rencontre tableau de corrélation. L'hypothèse sous jacente est que la couleur du badge est liée à l'ancienneté au DE.
D'ou le tableau suivant:
-
Couleur
- 2 ans
de 2 à
5 ansde 5 a 10 ans
+ de 10 ans
Total
Bleu
2
1
0
0
3
Vert
0
4
4
0
8
Gris
0
0
3
2
5
Rouge
0
0
0
2
2
Total
2
5
7
4
18
Bien sur, on peut se demander si la distribution de cette répartition dans les cases est due au hasard ou que le lien que l'on suppose, entre la couleur du badge et l'ancienneté, est bien existant. Pour vérifier cette hypothèse il nous faut faire appel à des notions de statistiques, qui reposent sur la théorie des tests et des probabilités, elles sont bien au delà de cet apport. Mais cela ne gène en rien, pour ces 18 personnes, de faire une analyse de ce lien, si bien sur, il peut illustrer une partie de la problématique de la recherche.
