Le Blog de l'Ingénieur

Hello! Monsieur! Monsieur! C’est moi la colonne B3 de ton chiffrier Excel!

Houhou! Hé ho! Regarde bien je te parle…

Combien de fois êtes vous face à des données et vous ne savez pas  quoi en faire ou par ou commencer pour les analyser?

Le pire c’est qu’après une heure à trifouiller dedans  vous vous dites bon sens! C’est moi qui ai fait cette analyse là, j’ai fait moi-même la cueillette! Je devrais être capable de comprendre! Ouais…

J’ai participé l’automne dernier à une étude avec une étudiante en ostéopathie, elle a pris mes mesures, fait faire des tests à l’effort, évaluer mon état physique après chaque tests. Elle en a recueillies des données… sur moi et sur une trentaine d’autres cobayes. On a discuté, lors de nos rencontres, de ce qu’elle tenterait de découvrir par son étude. Je lui ai proposé mon aide si jamais elle avait des questions.

Voilà quelque semaines, l’étudiante m’a écrit et m’a demandé conseil, elle ne savait pas ou donner de la tête et ses données lui donnaient mal à la tête.

J’ai donc sorti mon manuel Excel for dummies et je l’ai rencontré pour essayer de comprendre ou elle en était.

Elle avait rencontré un statisticien de l’université et lui avait demandé d’analyser ses chiffres selon ses hypothèses de bases.  Ce dernier à fait une analyse, qui finalement parlait très peu.

J’ai tripatouillé ses données et lui ai posé quelques questions pour me rendre compte qu’elle avait perdu l’essence de son étude. C’est alors que je lui ai demandé:

Tes chiffres veulent démontrer quoi?

Que l’ostéopathie évite les douleurs musculaires?

Sa réponse était positive, par contre ses données étaient complexes et il était difficile d’en faire ressortir l’information recherchée.

Ce que j’ai appris et que je retiens dans les projets d’améliorations est une chose qui selon moi est essentiels:

Les données sont les clés pour obtenir l’information qui deviendra par la suite une source de connaissances.

C’est ce que je lui ai répété en lui expliquant que les données de son étude cachent une histoire, l’histoire de son étude, ce qu’elle a fait. Nous étions trente cobayes de sexe, de taille, de poids et de niveau athlétique différent qui avons répondu a des sondages, fait de vélo stationnaire et descendu et monté des escaliers pendant trente minutes, il est évident pour elle, qu’elle aurait trente histoires…

Et c’est là qu’elle bloquait, que son statisticien ne pouvait l’amené plus loin.

Ce que je lui ai fait comprendre, c’est que chaque individu à son histoire à lui dans ses données, commençons par comparer ses données à lui avant de le comparer aux autres individus de l’étude et ensuite allons plus loin. Comparons les tests 2 avec le 1, etc.

Je lui ai suggéré qu’en plus de ses hypothèses principales de regarder des hypothèses ou des éléments plus simples qui peuvent expliquer ou faire parler certains résultats. En d’autres mots, élaborer l’histoire de ces données via des analyses simples.

Et bien devinez quoi! J’ai reçu un courriel aujourd’hui me disant que mon idée d’histoire l’a aidée à voir clair dans ses données et du même coup a aidé le statisticien à faire une analyse plus approfondies des données.

Ce que j’en retiens l’idée de faire parler les chiffres consiste d’abord à comprendre les données avant d’essayer de comprendre les résultats… ne sautons pas d’étape, ainsi on évite les heures de tripatouillage.

Bonne chance dans vos analyses. 

2 Responses to “PSST!! PSST!! C’EST MOI! JE TE PARLE…”