Comment BioRender recommande le test statistique approprié pour vos données

Choisir le test statistique adéquat est l’un des points d’incertitude les plus fréquents dans l’analyse des données. BioRender Graphing élimine cette incertitude en réalisant automatiquement des vérifications diagnostiques sur vos données et en recommandant le test le plus approprié avant que vous ne lanciez votre analyse. Cet article explique comment ce processus fonctionne, quelles vérifications sont effectuées et comment interpréter les recommandations.

Comment fonctionne le système de recommandation

Lorsque vous cliquez sur Lancer l’analyse, BioRender effectue en arrière-plan une série de vérifications des hypothèses sur vos données avant de vous présenter un formulaire de configuration de l’analyse. En fonction des résultats de ces vérifications, le test le plus approprié est marqué comme « Recommandé » dans le panneau Réviser l’analyse situé à droite.

Le panneau de recommandation affiche :

• Le test recommandé
• Les vérifications qui ont été effectuées
• La signification des résultats en langage clair
• Si les résultats des tests diagnostiques seront inclus dans votre rapport d’analyse

Exemple ci-dessous

💡 Important : Les recommandations de BioRender sont un point de départ fondé sur des bases statistiques. La décision finale vous appartient toujours. Le raisonnement est présenté de manière transparente afin que vous puissiez accepter la recommandation, la modifier ou en discuter avec un collègue.

Les vérifications des hypothèses effectuées par BioRender

Différents tests statistiques ont des exigences différentes concernant la structure et la distribution de vos données. BioRender vérifie automatiquement les plus importantes :

Test de normalité de Shapiro-Wilk

De nombreux tests statistiques courants - y compris les tests t et les ANOVA - supposent que vos données suivent une distribution normale (courbe en cloche). Le test de Shapiro-Wilk vérifie si cette hypothèse est vérifiée pour votre jeu de données.

Test de Shapiro-Wilk sur données transformées en logarithme

Si les données originales échouent au test de normalité, BioRender teste automatiquement si les données transformées en logarithme suivent une distribution normale. De nombreuses mesures biologiques - concentrations en cytokines, intensités de fluorescence, expression génique - sont de nature log-normale, de sorte que cette seconde vérification « sauve » souvent les données dans un cadre paramétrique. Si ce test est concluant, BioRender recommande la version lognormale du test t ou de l’ANOVA, qui applique le test paramétrique sur les valeurs transformées en logarithme. Cela est préférable à l’alternative non paramétrique car cela préserve plus d’informations sur la taille de l’effet.

Test de Levene pour l’égalité des variances

Les tests paramétriques supposent également que la variance entre vos groupes est approximativement égale. Le test de Levene vérifie si cette hypothèse est respectée.

Ce que vous voyez dans le panneau Réviser l’analyse

La recommandation apparaît dans le panneau Réviser l’analyse lorsque vous ouvrez la configuration de l’analyse.

Elle affiche :

• Le test recommandé, présélectionné dans le menu déroulant
• Une section « Vérifications effectuées » listant les tests diagnostiques réalisés et indiquant s’ils ont été validés ou non
• Une explication « Ce que fait cette analyse » en langage clair - par exemple : « Vos données respectent les hypothèses pour un test t non apparié » ou « Vos données ne respectent pas l’hypothèse de normalité pour la corrélation de Pearson. La corrélation de Spearman est recommandée comme alternative non paramétrique. »
• Une explication « Quand utiliser » décrivant les conditions appropriées pour le test recommandé
• Une note confirmant que les résultats des tests diagnostiques seront inclus dans votre rapport d’analyse

Les résultats des tests de Shapiro-Wilk et de Levene sont toujours inclus dans le rapport complet de l’analyse afin que vous puissiez documenter les vérifications des hypothèses dans votre section méthodes.

Modifier une recommandation

Vous n’êtes jamais obligé d’utiliser le test recommandé. Si vous souhaitez utiliser un test différent, ouvrez le menu déroulant dans le panneau Réviser l’analyse et sélectionnez votre option préférée.

Si vous sélectionnez un test qui ne correspond pas aux hypothèses de vos données - par exemple, choisir un test paramétrique alors que le test de normalité échoue - BioRender affichera un avertissement expliquant pourquoi le test recommandé reste préférable et quels compromis vous faites en le remplaçant. Cela vous donne les informations nécessaires pour prendre une décision éclairée plutôt que de simplement bloquer votre choix.

Certains tests peuvent apparaître grisés si la structure de vos données ne répond pas à leurs exigences de base. Survolez l’info-bulle pour comprendre pourquoi.

💡 Pourquoi cela est important pour les équipes : lorsque tous les membres d’une équipe utilisent l’analyse guidée de BioRender, les analyses sont réalisées de manière cohérente - en utilisant les mêmes tests, les mêmes vérifications des hypothèses et la même logique - quel que soit le niveau de connaissance statistique individuel. Cela réduit la variabilité entre les membres du laboratoire et facilite la documentation et la reproductibilité des méthodes.

Questions fréquemment posées

Puis-je toujours faire confiance à la recommandation ?

Les recommandations sont basées sur des critères statistiques bien établis et sont appropriées pour la grande majorité des jeux de données courants en recherche. Cependant, elles constituent un point de départ - vous devez toujours prendre en compte les conventions de votre domaine et votre design expérimental spécifique lors de la décision finale.

Que faire si mon jeu de données est très petit ?

Les tests de normalité comme celui de Shapiro-Wilk ont une puissance limitée avec des échantillons très petits (par exemple, n < 5 par groupe). Dans ces cas, le test peut ne pas détecter une non-normalité même si elle existe. Considérez la plausibilité biologique de la normalité dans vos données en plus du résultat du test.

Les résultats des vérifications des hypothèses apparaîtront-ils dans mon rapport d’analyse ?

Oui. Les résultats des tests de Shapiro-Wilk et de Levene sont inclus dans chaque rapport d’analyse afin que vous puissiez les mentionner dans votre section méthodes.

Quel moteur statistique utilise BioRender ?

Toutes les analyses sont réalisées avec R (version 4.5.1). Consultez l’article Analyses statistiques dans BioRender Graphing (méthodologie) pour la liste complète des packages et fonctions utilisés.