Normes de déclaration statistique : Transparence des analyses
La déclaration transparente des résultats statistiques — y compris les tailles d'effet, les intervalles de confiance, les valeurs p et les hypothèses — est essentielle à l'intégrité scientifique et à la reproductibilité. De nombreuses études publiées rapportent les valeurs p isolément, sans tailles d'effet ni intervalles de confiance, rendant impossible pour les lecteurs d'évaluer l'ampleur des résultats. Les normes de déclaration statistique, mises en avant par Cumming (2013), l'American Statistical Association et l'ICMJE, exigent les tailles d'effet, les intervalles de confiance et une discussion de l'incertitude. Cela permet aux lecteurs de juger si les résultats sont pratiquement significatifs (pas seulement statistiquement significatifs) et de comparer les tailles d'effet entre les études dans les méta-analyses. Une mauvaise déclaration statistique gaspille la recherche et empêche une synthèse adéquate des preuves.
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Sources
- Cumming, G. (2013). The new statistics: Why and how. Psychological Science, 25(1), 7–29. DOI: 10.1177/0956797613504966 ↗
- Fidler, F., Thomason, N., Cumming, G., Finch, S., & Leeman, J. (2005). Editors can lead researchers to confidence intervals, but can't make them think: Statistical reform lessons from medicine. Psychological Science, 15(2), 119–126. DOI: 10.1111/j.0963-7214.2004.01502008.x ↗
- International Committee of Medical Journal Editors (2023). Recommendations for the Conduct, Reporting, Editing, and Publication of Scholarly Work in Medical Journals. link ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Guidelines for Reporting Statistical Analyses and Results. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/academic-writing/statistical-reporting-standards
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