Test exact de Fisher

Un article de IMSP - Formation continue.

Ce chapitre est très largement inspiré de l'ouvrage de Kirkwood et Sterne, d'une rare clarté.

Sommaire 1 conditions d'application 2 Formule générale 3 R 4 STATA 5 Références et lectures conseillées 6 Pour continuer

conditions d'application

Typiquement, on recourt au test de Fisher pour évaluer une proportion dans une table 2 x 2 en lieu et place du test de χ² d'indépendance lorsque:

• l'effetif total n de la table est faible (inférieur à 20)
• le total n se situe entre 20 et 40, et une des cellules contient une valeur inférieure à 5

Lorsqu'on se trouve dans les conditions où le test de χ² est valide, le test exact de Fisher donne des valeurs très similaires.

Il n'y a pas de test exact pour les tables de contingence plus grandes que 2 x 2.

Formule générale

R

exemple d'application du test de Fisher (dans la zone de validité du test de χ²): on reprend l'exemple du chapitre précédent.

> foo
        Infl. No Infl.
vaccin     20      220
placebo    80      140
> fisher.test(foo)

        Fisher's Exact Test for Count Data

data:  foo
p-value = 2.024e-13
alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
95 percent confidence interval:
 0.08849938 0.27722048
sample estimates:
odds ratio
 0.1597413

STATA

en construction

Références et lectures conseillées

• Gordis L (2004) Epidemiology. 3d edition. Elsevier Saunders ISBN 1-4160-2530-8 (chapitre 11)

• Kirkwood BR, Sterne JAC (2003) Essential medical statistics. Blackwell Science ISBN 0-86542-871-9 (chapitre 17)

• Fisher LB, van Belle G, Heagerty PJ, Lumley TS (2004) Biostatistics: a methodology for the health sciences, second edition. Wiley Interscience. ISBN 0-471-03185-2 (chapitre 6)

• Chernick MR, Fritis RH (2003) Introductory biostatistics for the health sciences. Wiley Interscience ISBN 0-471-41137-X (chapitre 11)

Pour continuer

Notions de base

Introduction Pourquoi R? Prise en main de R Statistiques descriptives en pratique Analyse préliminaire avec R et STATA Analyse graphique avec R et STATA Préparation des données Automatiser le traitement des données Tabulations Caractérisation des observations Les mesures de tendance centrale Les mesures de dispersion Tests de normalité Loi normale Les scores Inférence en statistique Intervalles de confiance La distribution de Khi-deux La distribution de Student Hypothèses et types d'erreur Valeurs de p Comparer deux moyennes Mesures appariées

Épidémiologie Les mesures de fréquence en épidémiologie Risque Relatif et Odds Ratio avec intervalles de confiance Test de khi-carré pour une table 2 x 2 Test exact de Fisher Examens de dépistage, sensibilité, spécificité, valeur prédictive Mesures d'impact pour une exposition Épidémiologie des maladies transmissibles Confusion et modification d'effet Les types d'études Courbes de survie