La première étape de l’analyse des sous-groupes consiste à définir les groupes que vous souhaitez inclure dans votre étude. L’objectif est de déterminer si l’un de ces groupes risque de développer une maladie particulière plus que les autres.
Par exemple, si vous étudiez le cancer du sein, vous voudrez peut-être savoir si les femmes qui ont déjà subi une intervention chirurgicale courent un risque plus élevé que celles qui n’en ont pas subi.
Une fois que vous avez décidé quels seront vos sous-groupes, il est temps de collecter des données auprès de chaque groupe. Vous devrez recueillir des informations auprès de votre population cible. Cela peut se faire par le biais de sondages, d’enquêtes ou en collectant les dossiers médicaux des personnes diagnostiquées avec la maladie au cours de votre projet.
Une fois que vous avez recueilli des données auprès de personnes saines et de personnes atteintes de la maladie ou de l’affection étudiée, il est temps de procéder à l’analyse statistique!
L’objectif de l’analyse statistique est double : premièrement, nous devons nous assurer qu’il n’y a pas d’erreur dans la taille de notre échantillon ; deuxièmement, nous devons voir s’il y a des différences entre nos échantillons (c’est-à-dire s’il y a des différences entre des populations ayant des caractéristiques différentes).
Qu’est-ce que l’analyse de sous-groupes ?
L’analyse des sous-groupes est un processus qui vous permet d’analyser en profondeur la façon dont des variables spécifiques affectent le résultat de l’analyse des données secondaires. Les répondants sont regroupés en fonction de caractéristiques démographiques telles que la race, l’appartenance ethnique, l’âge, l’éducation ou le sexe. D’autres variables peuvent être l’identification à un parti, l’état de santé ou les attitudes à l’égard de certaines situations.
Un chercheur peut analyser les différences entre les moyennes ou les distributions des variables dans les sous-groupes afin d’identifier les disparités ou autres différences.
Par exemple, supposons que vous ayez une enquête sur les attitudes des gens à l’égard de l’utilisation d’animaux pour la recherche scientifique et que vous souhaitiez savoir s’il existe des différences entre les hommes et les femmes dans leurs opinions sur ce sujet.
Vous pouvez effectuer une analyse de sous-groupe en divisant votre échantillon en répondants masculins et féminins et en examinant leurs réponses pour voir s’il y a une différence entre eux.
Dans les analyses de sous-groupes (par exemple, une intervention ou un traitement), nous cherchons à déterminer le résultat d’un facteur dans des segments de population spécifiques ou sur des paramètres spécifiques.
Types d’analyse de sous-groupes
Les analyses de sous-groupes peuvent en effet être classées en deux types principaux en fonction du moment de leur mise en œuvre :
1. Analyse des sous-groupes pré-spécifiés
Les chercheurs définissent des sous-groupes spécifiques et leurs hypothèses correspondantes sur les effets du traitement dans des analyses de sous-groupes prédéfinies avant de collecter ou d’analyser les données.
Ces sous-groupes sont généralement choisis sur la base de connaissances préalables, de théories existantes ou de mécanismes biologiques. En déterminant à l’avance des sous-groupes et des hypothèses, les chercheurs réduisent le risque de biais liés aux données et augmentent la fiabilité de leurs résultats.
Les analyses de sous-groupes spécifiées à l’avance sont considérées comme plus rigoureuses et plus crédibles parce qu’elles évitent la tentation de rapporter de manière sélective des résultats significatifs qui sont le fruit du hasard.
2. Analyse post-hoc des sous-groupes
L’analyse post-hoc des sous-groupes, également connue sous le nom d’analyse exploratoire ou d’analyse non planifiée des sous-groupes, est réalisée après que les données ont été collectées et que les premières analyses ont été effectuées.
Les chercheurs peuvent identifier des différences potentielles entre les sous-groupes qui n’étaient pas prévues à l’origine. Si l’analyse a posteriori peut apporter de nouvelles connaissances et générer des hypothèses pour de futures recherches, elle est sujette à des faux positifs exagérés en raison des comparaisons multiples.
Par conséquent, les résultats de l’analyse post-hoc des sous-groupes doivent être considérés comme exploratoires et traités avec prudence. Ils doivent être validés par des ensembles de données indépendants avant d’être interprétés comme des résultats définitifs.
Les analyses de sous-groupes pré-spécifiées et post-hoc présentent toutes deux leurs propres avantages et difficultés. Les analyses préétablies sont plus crédibles car elles réduisent les biais et évitent le dragage des données. D’autre part, les analyses post hoc peuvent être utiles pour définir de nouvelles orientations de recherche, mais elles nécessitent une interprétation et une reproduction minutieuses.
Les chercheurs doivent indiquer de manière transparente si les analyses de sous-groupes étaient pré-spécifiées ou post-hoc afin de permettre aux lecteurs de bien comprendre le processus analytique et les limites potentielles.
APPRENEZ-EN DAVANTAGE SUR LE SUJET : Niveau d’analyse
Comment éviter les erreurs
L’exécution de tests multiples sur les mêmes données peut donner lieu à des faux positifs dans les projets à grande échelle. Certains chercheurs peuvent ignorer un grand nombre de résultats fastidieux ou répétitifs au profit d’un sous-ensemble de résultats pour lesquels ils ont tendance à avoir des préjugés.
C’est particulièrement vrai lorsqu’on travaille avec des algorithmes d’apprentissage automatique, qui sont souvent utilisés pour générer un grand nombre de résultats répétitifs qui peuvent avoir besoin d’être plus utiles à l’utilisateur. Le temps nécessaire à l’exécution de ces algorithmes peut être très long et doit être pris en compte dans le coût de l’expérience.
Ce problème peut conduire les chercheurs à s’engager dans une voie sans envisager d’autres possibilités qui peuvent exister dans leur ensemble de données ou d’autres approches qui produiraient de meilleurs résultats.
Lorsque vous analysez vos données à l’aide de sous-groupes, vous les divisez en groupes plus petits pour voir s’il existe des différences entre eux.
Si vous souhaitez étudier l’influence du sexe sur un certain résultat, vous pouvez diviser l’échantillon de votre étude en hommes et en femmes, puis comparer leurs réponses. Mais combien de personnes doivent faire partie de chaque groupe ? Et combien de comparaisons devez-vous faire ?
Il y a deux raisons principales pour lesquelles les sous-groupes peuvent conduire à des erreurs. La taille de l’échantillon peut être trop petite et trop de comparaisons peuvent être faites. Lorsque vous divisez l’échantillon de votre étude en plusieurs sous-groupes, vous risquez de vous retrouver avec trop peu de participants pour pouvoir détecter des différences ou vous assurer que les différences ne sont pas le fruit du hasard.
Pré-spécifier les sous-groupes
L’une des erreurs les plus courantes dans l’analyse des sous-groupes consiste à sélectionner des sous-groupes après l’analyse. Pour éviter cela, les chercheurs doivent préciser leurs hypothèses concernant les effets potentiels sur les sous-groupes avant le début de la collecte ou de l’analyse des données.
Signification statistique vs. signification clinique
Si les analyses de sous-groupes peuvent donner des résultats statistiquement significatifs, il est crucial de déterminer si ces différences sont cliniquement significatives. La signification statistique ne se traduit que parfois par une importance pratique.
Comparaisons multiples
La réalisation de plusieurs analyses de sous-groupes augmente la probabilité de trouver des faux positifs dus au hasard. Pour atténuer ce phénomène, il convient d’appliquer les ajustements statistiques appropriés (par exemple, la correction de Bonferroni) afin de contrôler le taux global d’erreur de type I.
Taille adéquate de l’échantillon
Les analyses de sous-groupes nécessitent une taille d’échantillon suffisante au sein de chaque sous-groupe pour produire des résultats fiables. Des sous-groupes de petite taille peuvent conduire à des estimations stables et à des conclusions précises.
Plausibilité biologique
Veiller à ce que les divisions en sous-groupes soient biologiquement ou cliniquement plausibles. Les sous-groupes créés arbitrairement sont moins susceptibles de fournir des informations utiles.
Cohortes de validation
Valider les résultats des analyses de sous-groupes dans des cohortes ou des études indépendantes. La reproductibilité renforce la solidité de vos conclusions.
Des rapports transparents
Présenter de manière transparente les méthodes, les variables testées et les résultats des analyses de sous-groupes. Cela permet aux lecteurs de comprendre la portée de votre analyse et les limites potentielles.
Avantages de l’analyse en sous-groupes
Le principal avantage de l’analyse des sous-groupes est qu’elle permet aux chercheurs de tester davantage leurs hypothèses. Ils peuvent découvrir que certains sous-groupes réagissent mieux que d’autres ou qu’il existe des différences entre les hommes et les femmes, par exemple.
Les analyses de sous-groupes sont une technique couramment utilisée dans la recherche médicale. Il s’agit d’une extension de l’approche utilisée dans une étude standard, où différents groupes sont examinés pour voir s’ils répondent différemment à un traitement. Cependant, cette technique peut être problématique pour plusieurs raisons :
- Certaines études ne définissent pas d’emblée leurs sous-groupes ou ne précisent pas combien de sous-groupes seront examinés. Si un chercheur ne le fait pas, il est difficile pour les autres de comprendre pourquoi il a choisi certains groupes et ce qu’il essayait de montrer avec chaque analyse. Un bon chercheur doit également rendre compte de tous les sous-groupes qu’il a analysés, et pas seulement de ceux qui ont donné lieu à des résultats intéressants.
- Il est possible qu’en analysant des sous-groupes, les chercheurs trouvent un élément statistiquement significatif mais cliniquement insignifiant (c’est-à-dire un élément qui n’a pas vraiment d’importance). Par exemple, si nous étudions si l’aspirine est plus efficace que l’acétaminophène pour traiter les maux de tête, nous constatons que 80 % des personnes qui ont pris de l’aspirine n’ont pas été soulagées du tout.
APPRENDRE SUR : Les méthodes d’analyse statistique
Comment effectuer une analyse de sous-groupe ?
On ne saurait trop insister sur le rôle important de l’analyse des sous-groupes dans les recherches importantes. C’est pourquoi il est essentiel que les éléments suivants soient inclus dans tout rapport :
- Une indication claire que les résultats de l’analyse sont des résultats de sous-groupes.
- Les niveaux de signification appropriés sont calculés et rapportés.
- Si la recherche était pré-spécifiée ou post-hoc, cela doit être indiqué dans le rapport.
Les analyses de sous-groupes sont une composante importante d’un projet de recherche. Vous trouverez de nombreux produits différents sur le marché. Ils ont tous été conçus pour faciliter vos travaux de recherche, mais vous devez savoir comment les utiliser efficacement.
Avantages de l’analyse des sous-groupes :
Médecine personnalisée
L’analyse des sous-groupes peut aider à identifier les groupes d’individus les plus susceptibles de bénéficier d’un traitement particulier. Cela ouvre la voie à des interventions médicales personnalisées, adaptées aux profils spécifiques des patients.
Aperçu des mécanismes
L’étude des réponses des sous-groupes permet aux chercheurs de mieux comprendre les mécanismes sous-jacents qui influencent les résultats du traitement. Ces connaissances peuvent conduire au développement de thérapies plus ciblées à l’avenir.
Optimisation des ressources
Comprendre les différences entre les sous-groupes peut aider à optimiser l’allocation des ressources en se concentrant sur les groupes les plus susceptibles de répondre positivement au traitement.
Exemples d’analyse de sous-groupes
Dans le domaine de la recherche clinique, en particulier dans les études thérapeutiques cardiovasculaires, l’importance de l’analyse des sous-groupes dans les essais contrôlés randomisés (ECR) ne peut être sous-estimée. Ces essais constituent la pierre angulaire de la médecine factuelle, et la réalisation d’analyses de sous-groupes raisonnablement crédibles dans le cadre de ces essais peut révéler des informations précieuses.
Prenons le cas d’un essai clinique randomisé à grande échelle visant à évaluer l’efficacité d’un nouveau traitement cardiovasculaire. En analysant les effets du traitement en fonction de différentes caractéristiques des patients, telles que l’âge, le sexe et l’état de santé initial, les chercheurs peuvent déterminer si certains sous-groupes réagissent plus favorablement au traitement que d’autres.
Une récente revue systématique des essais cliniques thérapeutiques cardiovasculaires a mis en évidence l’importance d’un rapport précis sur les essais cliniques et d’analyses de sous-groupes pré-spécifiés. L’étude a souligné la nécessité d’effectuer des tests d’interaction pour valider les analyses spécifiques aux sous-groupes.
Ces tests permettent de déterminer si l’effet du traitement diffère réellement entre les différents sous-groupes de patients ou si les différences observées sont le fruit du hasard.
En examinant les données de base et en utilisant des méthodes statistiques rigoureuses, les chercheurs peuvent s’assurer que les résultats des analyses de sous-groupes sont solides et fiables. Ces résultats peuvent ensuite guider des approches thérapeutiques plus personnalisées, optimisant ainsi les soins aux patients en médecine cardiovasculaire.
En résumé, l’intégration d’analyses de sous-groupes bien conçues dans les essais cliniques randomisés améliore la qualité des preuves produites et contribue à une prise de décision clinique plus éclairée.
QuestionPro pour l’analyse
L’analyse des sous-groupes est un outil puissant qui permet de découvrir des informations cachées dans des ensembles de données complexes. Lorsqu’elle est menée avec soin et transparence, elle contribue à une compréhension plus complète et plus précise des résultats de la recherche.
En adhérant à des méthodologies rigoureuses et en évitant les pièges les plus courants, les chercheurs peuvent exploiter tout le potentiel des analyses de sous-groupes pour prendre des décisions éclairées et faire progresser les connaissances scientifiques.
Chez QuestionPro, nous disposons d’une logique de contrôle des quotas que vous pouvez utiliser pour les analyses de sous-groupes. Nous pouvons fournir et distribuer des URL d’enquête avec des variables personnalisées pour différencier les sous-groupes. Vous pouvez également créer des questions spécifiques à un sous-groupe dans la même enquête en créant une logique basée sur le sous-groupe.
Par exemple, supposons que vous souhaitiez analyser 50 hommes et 50 femmes. Vous pouvez ajouter le sexe comme question à choix unique, puis ajouter une logique de contrôle des quotas pour les hommes et les femmes. Sur la base de questions de genre nous pouvons créer une logique pour les questions spécifiques aux hommes ou aux femmes.
De cette façon, vous pouvez facilement subdiviser les réponses des hommes et des femmes et, sur la base des limites de contrôle des quotas, vous assurer que vous obtenez un nombre exact de répondants.
