L'analyse statistique : et la pratique dans tout ça ?

   Une mauvaise analyse statistique vous donne également des p-values, des intervalles de confiance et autres résultats statistiques à interpréter. Le problème c’est que le logiciel utilisé, ne vous dira jamais si vous avez respecté les conditions pour utiliser ce test plutôt qu’un autre. Il est alors nécessaire d’aiguiser son sens critique et de vérifier votre analyse statistique.

   Les associations retrouvées en terme mathématique ne reposent sur aucun lien de causalité, bien que la statistique ne soit qu'une mathématique contextualisée [1]. Il faut alors se pencher sur la signification du statistiquement significatif. Est-ce que des résultats statistiquement significatifs sont cliniquement intéressants ? 

L'analyse statistique : point critique dans une étude.

   S'il y a bien un paragraphe dans une étude scientifique qui peut poser problème en termes de compréhension pour la suite de l'article, c'est bien souvent la partie des biostatistiques. Dans la littérature scientifique, les biostatistiques possèdent un rôle central. Les conclusions statistiques valident ou non, les hypothèses de départ énoncées par les chercheurs. Dans un article cette partie n'est pas facile à analyser et à critiquer, cependant « il n'est pas nécessaire de savoir construire une voiture pour pouvoir la conduire » (traduction libre) [1].