Why are COVID cases increasing while deaths are decreasing? Ce qui compte c’est plutôt la représentativité de l’échantillon. Mais en réalité, les traitements ont été réalisés en sachant quelles étaient les tailles des calculs (comme le montrent les sous-populations très inégales), alors que le choix du patient se fait sans cette connaissance. Mon échantillon sera constitué de 200 cas dont 100 petits calculs et autant de gros. Or ici ca n’est pas le cas : le traitement B n’a pas été donné sur un échantillon représentatif des calculs rénaux, car on l’a plus souvent utilisé pour des calculs « petits ». Si on veut un truc indépendant de l’ordre des facteurs on fait « type III sum of square », alors que tel que je l’ai illustré, cest du « type I », c’est-à-dire qu’on analyse séquentiellement. Utiliser une étude prospective au lieu d'une étude rétrospective. Soit 2 conditions analogues avec une même probabilité p’ de guérison.III – y-a-t-il indépendance entre la guérison des malades traités par A et ceux traités par B ? Derrière le paradoxe de Simpson il existe une condition très importante qui ne provoque pas toujours le paradoxe si elle n’est pas réalisée mais qui enlève toute possibilité d’usage fiable du résultats du test statistique de comparaison de 2 proportion (ou de 2 moyennes).Appelons p et p’ les probabilités de guérison par les traitements A et B de votre premier exemple. Je vais illustrer cela sur un exemple fabriqué à partir d’une situation réelle avec 2 traitements A et A’ pour traiter les calculs rénaux qui n’auront pas la même efficacité sur les petits et les gros calculs, ce qui peut être un facteur caché de confusion.Je prends p1=p’2=30 % et p2=p’1=70 % qui assure p1+p2=p’1+p’2. Cela se produit tout particulièrement quand le facteur d’exposition est un délai entre une vaccination et une maladie, les témoins pouvant avoir été vaccinés pratiquement en même temps que le cas auquel ils sont associés. Une ANOVA ou une ANCOVA sont aussi des analyses mutlivariées. "Science étonnante" Le paradoxe de Simpson (TV Episode 2015) official sites, and other sites with posters, videos, photos and more. 7h37 @7h37 5/07/2020. #paradoxe_de_simpson. C’est pour ca que j’aime bien la facon de formuler en R, où justement toutes ces analyses se font avec la même commande « lm » pour « linear model ». Étonnant, non, quand on connait les positions de ces deux partis ? L’exemple type serait : les pièces de 1 et 2 euros ont-elles une même probabilité de tomber sur pile ?I- Le nombre de malades guéris par A suit-il une loi binomiale ? Dans l’étude, il y avait 582 fumeuses et 139 sont mortes (cela fait bien 24%), ainsi que 732 non-fumeuses dont 230 sont mortes (31%, pas de problème). Donc on ne reproduit pas vraiment le protocole initial. Là aussi il est essentiel de s’assurer que p et p’ existent avant de prétendre les avoir valablement comparées.Or les enfants jeunes (<10 ans) ont été vaccinés à 25% environ alors que les classes d'âges vaccinées en sixième le furent en 75 et 80% et que les adolescents ont pu avoir été vaccinés à 40-50% à l'époque. Si on fait varier plusieurs variables, on ne peut plus rien en conclure avec des données agrégées.Pour moi, votre article nous donne deux pistes d’erreurs en statistiques (alors que vous n’en parlez pas vraiment):-Cas 1: le paradoxe de Simpson: on a tout simplement un paramètre caché qui influence les résultats de notre test. Il se peut donc qu’elles s’attendaient à un traitement de faveur en raison de leur sexe et qu’elles postulaient pour des facultées plus difficiles que si elles ne s’attendaient pas à ce biais favorable.Et le biais semble bien réel, puisque Berkeley accepte effectivement plus de filles que de garçons.Il est probable que ce soit dû à la politique et non pas à la performance des filles.C’est encore pire quand on inclut la discrimination « positive » basée sur la « race ». Par exemple sur les calculs de moins de 2cm on applique le traitement A à 87 patients et le traitement B à 270 patients…..C’est pour cela que pour tirer des conclusions fiables, on essaye en général de faire des experiences randomisées. C’est donc simple dans son principe.Dans l’exemple des calculs rénaux les malades traités par A n’ont pas tous une même probabilité de guérison, ceux ayant des petits calculs ayant une probabilité de guérison estimée à 93% sur l’observation contre 73% pour les gros calculs, l’écart étant très significatif vu les effectifs. Miles Beckett sur Twitter : “The trillion dollar question. Ce test peut donc nous confirmer que l’on est dans une situation « risquée » par rapport au paradoxe, c’est à dire avec distribution inhomogène selon le facteur confondant.salut, je tenais à te feliciter pour la pertinence des articles de ton blog ! It looks like we don't have any Plot Summaries for this title yet. Il conduit à accepter p=p’ alors que p n’existe pas !! Ou encore pour attester que les filles et les garçons se répartissent différemment sur les différents départements d’enseignement à Berkeley.Donc en gros un test du khi2 peut être utile si 1) on a déjà identifié un possible facteur confondant 2) on veut savoir si la répartition de ce facteur confondant diffère d’un groupe à l’autre.
Le Paradoxe de Simpson Un peu d'histoire Edward H.Simpson (1922) George Undy C’est vrai qu’en régression linéaire on fait souvent par défaut du type III (pas d’importance de l’ordre).C’est d’ailleurs une source de confusion fréquente car d’un logiciel à l’autre, on a par défaut du type I, II ou III.J’ai quand même l’impression que c’est plus correct de faire en « type I » en prenant en compte l’ordre des facteurs. Celui traité par A’ donnera 50×70%+50×30%=50 guérisons. Il peut y avoir un facteur entrainant que p n’existe pas (la taille des calculs) et un facteur empêchant l’indépendance des guérison entre-elles.