Analyse statistique d'une étude avant-après à partir de 2 échelles de Lickert
Bonjour. Je suis interne en médecine et je réalise ma thèse sur l'impact d'un outil numérique sur la coordination des soins. J'ai réalisé une analyse avant-après avec deux questionnaires identiques utilisant une échelle de Lickert. L'objectif est de voir l'influence de l'outil sur la coordination des soins qui va se traduire par la variation des réponses. J'ai deux biais présents d'emblée : je n'ai pas de groupe témoins (variation sans influence de l'outil) et j'ai des perdus de vu avec 58 réponses au premier questionnaire (avant l'usage de l'outil) et 36 au deuxième (après l'usage de l'outil). Le questionnaire comprend 6 rubriques avec chacune entre 2 et 4 questions type échelle de Lickert à 5 niveaux. J'ai pensé faire une analyse à partir d'un diagramme de réponse avec pour chaque question le pourcentage de chaque niveau de l'échelle de Lickert et comparer ces pourcentages avant et après l'usage de l'outil.Cela vous parait-il être le meilleur moyen d'en faire l'analyse et quel outil/formule d'analyse statistique utiliseriez-vous ?
Je me sers habituellement du site biostatgv pour faire mes analyses statistiques. Mais là je suis un peu perdu dans le choix de l'outil le plus approprié et la façon de faire... Je peux vous transférer les données sous forme d'un fichier csv au besoin ou vous envoyer un lien vers une copie du questionnaire.
Merci d'avance pour votre temps et votre aide.
Réponses
Du coup pour toi une analyse descriptive comparant l'évolution des proportion avec des graphes pour imager mon propos est suffisante ?
Bonne journée,
Cordialement,
Michel Zorgniotti.
Je relance le sujet. Bien que l'absence de groupe contrôle invalide la valeur statistique des tests réalisés, ils veulent tout de même que je fasse une analyse statistique des résultats.
Mais je ne trouve aucun test qui puisse aller car :
- Il s'agit d'une étude avant-après (donc deux échantillons qui sont par définition dépendants l'un de l'autre)
- Avec des perdus de vue 58 réponses avant l'utilisation de l'outils versus 48 après (donc impossibilité de faire un test apparié sauf à mettre une valeur nul pour 10 réponses (dans le cas de mon échelle de Likert cela correspond à "ne se prononce pas") mais cela faussera tout de même la répartition des valeurs)
- les variables mesurées sont discrètes (pondération de l'échelle de Liker) ce qui m'empêche d'utiliser un test d'Anova
Connaissez-vous un test qui me permettent de comparer les groupes avant et après l'intervention dans ces conditions (même si je sais que cela n'aura aucune valeur statistique) ?
Merci d'avance pour votre aide précieuse.
J'ai essayé de leur faire comprendre qu'une analyse descriptive était probablement plus intéressante mais rien à faire...
Mon problème c'est qu'il s'agit d'un groupe dépendant mais avec des perdus de vues donc je ne peux pas apparier toutes les valeurs.
Pour moi les groupes sont dépendant l'un de l'autre car c'est le même groupe même si je ne peux pas relier les réponses avant et après entre elles. Du coup d'après toi je peux utiliser un test se basant sur deux groupes indépendant car les données ne sont pas appariables entre elles ?
Pour le type de questionnaire c'est mon prof de fac de médecine (qui n'est pas du tout statisticien) qui m'a conseillé d'utiliser un test de Student pour analyser les valeurs pondérées d'une échelle de Likert. Je vois où tu veux en venir. Effectivement, on ne peux pas dire que "pas du tout satisfait" vaut trois fois moins que "ne se prononce pas" et quatre fois moins que "satisfait"... Du coup je peux utiliser un test des rang signé de Wilcoxon (qui marche aussi en qualitatif ordinal ce qui est le cas) si on part sur de l'apparié ou un test de Mann Whitney si on part sur des groupes considérés comme indépendants.
Je vois bien que l'étude est à jeter complètement... Du coup pour l'indépendance / appariement c'est quoi le moins faux d'après toi ? Quand on a 2 fois le même groupe avec des perdus de vues que je ne peux pas identifier car les réponses ne sont pas appariables les unes aux autres.
Je pensais que la notion d'indépendance des groupes était liée au fait qu'aucun membre ne soit présent dans les deux groupes et non pas au fait qu'on ne puisse pas lier les réponses d'un groupe à l'autre.
Je relance un peu le sujet. J'ai traitée la moitié de mes données avec un test des rangs de Wilcoxon. Le traitement des données manquantes s'est fait grâce à l'algorithme NIPALS (avec ce bon résultats, variation de la moyenne de l'ensemble des résultats +0,49% et de l'écart type -1,17%)
J'ai tout de même une question, le questionnaire comprend 6 parties avec chacune entre 4 et 2 questions pour 19 échelles de Likert au total. Est-ce que statistiquement il est possible d'agréger l'ensemble des résultats des 19 échelles de Likert pour avoir un résultat d'ensemble ? (Même question pour l'agrégation dans les sous-parties). Je pose la question comme certains items sont globalement positifs, d'autre neutres et certains négatifs pour savoir s'il est possible d'avoir une conclusion d'ensemble (en gardant à l'esprit toutes les limites : pas de groupe contrôle, pas d'appariement et traitement des données manquantes).
[Frank Wilcoxon (1892-1965) prend toujours une majuscule. AD]
Finalement j'ai eu l'accord de partir uniquement sur une analyse descriptive mais j'aimerais votre avis concernant l'un de mes résultats statistiques. Pour l'une des questions j'ai le résultat suivant :
- Augmentation des réponses très négatives + 35%
- Augmentation des réponses très positives + 9%
- Diminution des réponses négatives - 35%
- Diminution des réponses positives - 9%
Diriez-vous pour ce résultats que :
- l'équilibre positif/négatif est identique avec une dispersion plus importante des résultats par rapport à la réponse centrale (pas d'aggravation ni d'amélioration de la situation) (vision plutôt baricentriste avec un point d'équilibre qui est identique).
- qu'il y a une altération de la situation liée au déplacement d'un plus grand nombre de réponses vers le très négatif que vers le très positif (vision prenant en compte l'intensité et le taux des réponses).
Je suis en désaccord avec l'un de mes relecteurs sur l'interprétation de cette réponse.
Merci d'avance pour vos lumières,
Cordialement.
- 0% de très négatif
- 55% de négatif
- 5% de neutre
- 40% de positif
- 0% de très négatif
L'objectif est vraiment de voir si finalement la situation semble meilleur, moins bonne, stable.
Merci d'avance.
À toi de traduire cela en fonction de la question et des autres réponses.
Cordialement.