Simplifiez vos projets de recherche et thèses. Obtenez des résultats fiables et interprétables.
Naviguer dans la complexité des statistiques peut être un défi. Nos services vous offrent un soutien expert pour analyser vos données et présenter vos résultats de manière claire et percutante. Découvrez quelques-uns des modèles d'analyse que nous maîtrisons.
Pour comparer les moyennes de deux groupes, par exemple, l'efficacité de deux traitements.
| Maladie Présente | Maladie Absente | Total | |
|---|---|---|---|
| Exposition Oui | 50 | 30 | 80 |
| Exposition Non | 20 | 70 | 90 |
| Total | 70 | 100 | 170 |
Pour analyser la relation entre deux variables catégorielles, comme le lien entre un facteur de risque et une maladie.
Pour mesurer la force et la direction d'une relation linéaire entre deux variables continues, par exemple, tension artérielle et âge.
Pour étudier le temps jusqu'à un événement (ex: récidive, décès) dans une population donnée.
Pour prédire une variable continue à partir de plusieurs autres variables, comme les facteurs influençant un score de santé.
Pour comparer les moyennes de trois groupes ou plus, par exemple, l'effet de différents dosages médicamenteux.
| Variable | Odds Ratio (OR) | IC 95% Inf | IC 95% Sup | Valeur p |
|---|---|---|---|---|
| Fumeur (Oui vs Non) | 2.50 | 1.80 | 3.47 | < 0.001 |
| Âge (>60 vs <=60) | 1.75 | 1.20 | 2.55 | 0.004 |
| Sexe (H vs F) | 0.90 | 0.65 | 1.24 | 0.500 |
Pour évaluer l'association entre une exposition et un événement binaire, par exemple, le risque de développer une maladie en présence d'un facteur.
| Var A | Var B | Var C | |
|---|---|---|---|
| Var A | 1.00 | 0.75 | -0.60 |
| Var B | 0.75 | 1.00 | 0.30 |
| Var C | -0.60 | 0.30 | 1.00 |
Pour visualiser les relations linéaires entre plusieurs variables quantitatives. Les couleurs indiquent la force et la direction de la corrélation.
Contactez-nous pour une consultation gratuite et découvrez comment nous pouvons vous aider à réussir vos projets de recherche.
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