La recherche de données probantes pour guider sa pratique et celle de ses pairs est une activité essentielle de l'IPA. Elle nécessite de savoir analyser et comprendre la littérature scientifique, ce qui implique notamment une lecture rapide des données statistiques présentées dans les études scientifiques.
Cet article, non exhaustif, vise à présenter de façon synthétique quelques mesures de dépendance et des tests statistiques fréquemment rencontrés dans les articles. Il s'agit aussi de rappeler aux lecteurs la nécessité de rester critique à l'égard des chiffres, et surtout vis-à-vis des conclusions qui peuvent en être tirées. Aussi, et avant même de songer à comprendre les statistiques dans les articles scientifiques, il convient d'intégrer que celles-ci ne sont que des outils mathématiques et qu'il faut donc, au préalable, considérer de façon plus générale les études et travaux scientifiques (quel est le contexte de parution ? qui a fait l'étude ? qui l'a commanditée ? quels sont les éventuels conflits d'intérêts ? etc.).
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E. Montaigne et F. Ory déclarent ne pas avoir de liens d’intérêts en relation avec cet article.
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