Bonjour Mr Melsé,
Dans le cadre de mon mémoire de fin d’étude en ostéopathie, je cherche a voir s’il existe un lien entre dermalgie de Jarricot et points Shu et Mu (qui sont des points de diagnostic viscéral en médecine traditionnelle chinoise). L’étude est appliquée au côlon.
J’ai donc fait une expérience avec 51 sujets, chez qui j’ai effectué des EVA (Echelle Visuelle Analogique) sur les dermalgies de Jarricot et les points Shu et Mu, à droite et à gauche.

Mon problème est que dans un premier temps, le maître de mémoire D., m’a expliqué qu’il était impossible de faire des statistiques avec des EVA.
Dans un second temps, le maître de mémoire L., m’a dit que je pouvais faire des corrélations de Pearson entre mes deux données (entraînant dans chacun de mes cas des p value fortement inférieures à 0,05).
Dans un dernier temps, j’ai revue le maître de mémoire D., qui m’a dit qu’on devait arrêter de parler d’EVA, mais plutôt de Score Douloureux (égale à l’EVA multiplié par 10 car mes valeurs sont à 0,5 près) et que je ne pouvais pas faire de corrélation de Pearson, mais des statistiques avec le test de Wilcoxon.
N’ayant pas les connaissances nécessaire, je ne sais quoi faire pour être le plus juste possible scientifiquement parlant. Pouvez vous m’aider à trancher ?

Bonjour monsieur Foy,
Toutes les personnes qui vous ont conseillé ont un peu raison... mais pas complètement... en fonction, bien sûr, des éléments que vous indiquez
Reprenons les éléments un par un :
1/ La formulation « il [est] impossible de faire des statistiques avec des EVA » est impropre puisqu'il ne s'agit pas de « faire des statistiques », mais d'analyser des distributions de variables.
2/ La variable EVA est particulière, puisqu'elle est quantitative, mais sans échelle d'intervalle ni de rapport. En clair, l'intervalle entre 3 et 4 n'est pas le même qu'entre 4 et 5, et une EVA à 4 ne signifie pas que la douleur est double d'une EVA à 2 chez un même sujet (rapport). D'autre part, une EVA à 4 chez deux sujets différents ne signifie pas que leur douleur est identique, voire même comparable. En conséquence de ces deux caractéristiques, si les comparaisons intrasujets sont légitimes (sans effet multiplicateur : 6 est supérieur à 4, lui-même supérieur à 2, sans que l'on parle de double ou de triple...) , les comparaisons intersujets sont plus délicates...
3/ Du fait que l’EVA n’est pas une variable d’intervalle, il est préférable pour estimer la corrélation, entre deux EVA, d’utiliser un test non-paramétrique : soit le test de corrélation de Spearman, soit la statistique Gamma, cette dernière étant plus adaptée si vous avez beaucoup d’ex-aequo. La p-value du test de corrélation s‘interprète de la manière suivante : si p < 0,05, cela signifie que l’on peut faire confiance au résultat (au risque d’erreur de 5 %...), donc il y a corrélation, mais la force du lien s’estime par le r pour le test de Pearson ou le rhô pour le test de Spearman. En clair, une p-value significative est une bonne nouvelle, mais l'interprétation s'effectue à l'etude du coefficient.
4/ Transformer la variable EVA en la multipliant par 10, 20 ou 1 000 ne change strictement rien à sa nature si aux méthodes adaptées à son analyse... mais peut-être votre maître de mémoire avait-il d’autres idées en tête ? Il faudrait que vous apportiez davantage d’informations à ce sujet...
J'espère avoir répondu à vos interrogations.
Bien cordialement,

Bonjour et merci pour cette réponse.
Comment faites vous le rhô pour le test de Sperman (= corrélation de Sperman sur biostatTGV ?) ? Et comment s'interprète-t-il ?
Le but de multiplier par 10 été uniquement d'avoir des valeurs entières car mes résultats d'EVA étaient interprétés à 0,5 près.
Cordialement
Thomas

Bonjour,
Une fois les données entrées sur BiostaTGV, vous obtenez le rhô et la p-value. Les interprétations sont les mêmes que pour la corrélation de Pearson :

• Si la p-value n'est pas significative, vous ne pouvez pas rejeter l'hypothèse de l'absence de corrélation : donc votre coefficient n'est pas interprétable, quel qu'il soit ;
  
• Si la p-value est significative, il existe une corrélation : la liaison entre les deux variables est mesurée par le coefficient ;
  Interprétation du coefficient : plus il est proche de 1, plus la liaison est forte. Le seuil classiquement utilisé est 0,50 : on considère que la corrélation est forte au dessus, et modérée ou faible en dessous. Dans tous les cas l’interprétation est à moduler en fonction du type de mesure : l’exigence d’une corrélation haute est plus forte avec des mesures effectuées avec des instruments de précision en laboratoire, qu’avec des évaluation de douleur...
  Cordialement