{"id":7986,"date":"2021-10-21T15:23:38","date_gmt":"2021-10-21T19:23:38","guid":{"rendered":"https:\/\/platform.enroll-hd.org\/?page_id=7986"},"modified":"2021-12-08T12:03:11","modified_gmt":"2021-12-08T17:03:11","slug":"before-you-begin","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.enroll-hd.org\/fr\/for-researchers\/analyzing-data\/before-you-begin\/","title":{"rendered":"Avant que tu commences"},"content":{"rendered":"<style>.elementor-7986 .elementor-element.elementor-element-c43db38 .jeg-elementor-kit.jkit-button{text-align:center;}.elementor-7986 .elementor-element.elementor-element-c43db38 .jeg-elementor-kit.jkit-button .jkit-button-wrapper{padding:0px 0px 0px 0px;font-family:var( --e-global-typography-6cb29b0-font-family ), Sans-serif;font-size:var( --e-global-typography-6cb29b0-font-size );font-weight:var( --e-global-typography-6cb29b0-font-weight );line-height:var( --e-global-typography-6cb29b0-line-height );letter-spacing:var( 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jkit-button  icon-position-after jeg_module__2_69d7fc7d67593\" ><a href=\"\/fr\/for-researchers\/analyzing-data\/\" class=\"jkit-button-wrapper\">Analyser les donn\u00e9es<i aria-hidden=\"true\" class=\"fas fa-chevron-right\"><\/i><\/a><\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e6cd407 elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-jkit_button\" data-id=\"e6cd407\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"jkit_button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div  class=\"jeg-elementor-kit jkit-button  icon-position-after jeg_module__3_69d7fc7d68538\" ><a href=\"\" class=\"jkit-button-wrapper\">Avant que vous commenciez<\/a><\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c189ef1 elementor-widget elementor-widget-premium-addon-banner\" data-id=\"c189ef1\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" 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class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6b9acd4 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"6b9acd4\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Avant que vous commenciez\u2026 <\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7a93c61 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7a93c61\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h5 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Une br\u00e8ve liste d'\u00e9l\u00e9ments que nous pensons importants \u00e0 prendre en compte avant de vous lancer dans votre analyse. <\/h5>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b673a94 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b673a94\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>\u00cates-vous au \u00ab dos d\u2019une enveloppe \u00bb de votre \u00e9tude ? Fantastique. C'est le moment id\u00e9al pour lire ceci. Plus loin ? \u00c7a va aussi. J'esp\u00e8re qu'il y aura des conseils utiles ici, pour l'instant ou la prochaine fois. Pensez-vous que vous savez d\u00e9j\u00e0 tout cela ? G\u00e9nial! Aucune des r\u00e9ponses ci-dessus? Eh bien, nous promettons que cette introduction durera moins de trois minutes.<\/p><p>D&#039;accord, voici donc notre liste de \u00e9l\u00e9ments que nous pensons importants \u00e0 prendre en compte avant de vous lancer dans votre analyse\u00a0:<\/p><p class=\"translation-block\">Tout d\u2019abord, assurez-vous de d\u00e9finir clairement votre <strong>question de recherche<\/strong> et <strong>vos objectifs<\/strong> . Cela peut para\u00eetre \u00e9vident, mais m\u00eame les professionnels chevronn\u00e9s peuvent avoir du mal \u00e0 r\u00e9pondre \u00e0 des questions et \u00e0 des objectifs vaguement d\u00e9finis. Cela peut ouvrir la porte \u00e0 toutes sortes de probl\u00e8mes plus tard (continuez \u00e0 lire).<\/p><p>Ensuite, recherchez la <strong>litt\u00e9rature<\/strong>. Cette question a-t-elle d\u00e9j\u00e0 \u00e9t\u00e9 abord\u00e9e ? Ad\u00e9quatement ? Qu\u2019ajoute la recherche que vous proposez ? Toutes les bonnes choses \u00e0 pr\u00e9senter clairement d\u00e8s le d\u00e9part (et utiles \u00e0 avoir sous la main lors de la r\u00e9daction de votre partie \u00ab Research in Context \u00bb pour des revues comme Lancet Neurology).<\/p><p>Ensuite\u00a0: quel est votre <strong>population d&#039;int\u00e9r\u00eat<\/strong>? Sur quel type ou groupe d\u2019individus souhaitez-vous pouvoir tirer des conclusions\u00a0? Par exemple, les personnes au d\u00e9but\/\u00e0 la fin de la maladie\u00a0? Et comment allez-vous op\u00e9rationnaliser (c'est-\u00e0-dire d\u00e9finir pratiquement) cette population cible\u00a0? Votre population d'int\u00e9r\u00eat peut \u00eatre tr\u00e8s restreinte (par exemple, tous les violonistes fran\u00e7ais pr\u00e9-symptomatiques, ambidextres avec une longueur de r\u00e9p\u00e9tition CAG de 47) ou tr\u00e8s large (par exemple, tous les porteurs de l'expansion du g\u00e8ne MH).<\/p><p>Et donc, les donn\u00e9es ! Mais attendez, existe-t-il\u00a0: a) des donn\u00e9es appropri\u00e9es, et b) suffisamment de donn\u00e9es, pour vous permettre de r\u00e9pondre de mani\u00e8re robuste et rigoureuse \u00e0 votre question de recherche\u00a0? C'est ce qu'on appelle une <strong>\u00e9tude de faisabilit\u00e9<\/strong>. Vous voudrez vous assurer que le nombre d&#039;individus d&#039;int\u00e9r\u00eat dans votre ensemble de donn\u00e9es (c&#039;est-\u00e0-dire la taille de votre \u00e9chantillon) est suffisamment grand pour g\u00e9n\u00e9rer des r\u00e9sultats significatifs (pas toujours faciles \u00e0 d\u00e9finir\u00a0!). Vos analyses doivent \u00eatre correctement aliment\u00e9es pour d\u00e9tecter l\u2019effet qui vous int\u00e9resse. Si une analyse de puissance n&#039;est pas appropri\u00e9e (par exemple, si l&#039;\u00e9tude est exploratoire et qu&#039;aucune statistique inf\u00e9rentielle ne sera rapport\u00e9e), cela doit \u00eatre explicitement indiqu\u00e9 dans votre plan d&#039;analyse statistique.<\/p><p>En parlant d\u2019analyses\u2026 nous recommandons fortement <strong>travailler avec un statisticien <em>tout au long du processus de recherche<\/em><\/strong> (pas seulement lorsque vous voulez que quelqu&#039;un ex\u00e9cute votre mod\u00e8le mixte lin\u00e9aire). Un statisticien peut travailler avec vous pour formuler des objectifs de recherche clairement d\u00e9finis, concevoir un plan d&#039;analyse statistique, effectuer des analyses de puissance\/taille d&#039;\u00e9chantillon et aider \u00e0 la communication et \u00e0 l&#039;interpr\u00e9tation des r\u00e9sultats, ainsi qu&#039;au traitement et \u00e0 l&#039;analyse de vos donn\u00e9es.<\/p><p>Avons-nous mentionn\u00e9 un <strong>plan d&#039;analyse statistique<\/strong>? Oui. Et nous allons en parler davantage ici car ils constituent un \u00e9l\u00e9ment essentiel de toute \u00e9tude rigoureusement men\u00e9e. Votre plan d\u2019analyse statistique (SAP) \u2013 que vous pourriez envisager <a href=\"https:\/\/www.cos.io\/initiatives\/prereg\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">pr\u00e9-enregistr\u00e9<\/a> \u2013 devrait clairement aborder les points suivants\u00a0:<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9dc6553 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9dc6553\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>Objectifs<\/strong>: Quels sont vos objectifs d\u2019\u00e9tudes (primaire, secondaire, exploratoire) ?<\/p><p><strong>Base de donn\u00e9es<\/strong>: Quel(s) ensemble(s) de donn\u00e9es utiliserez-vous et comment votre population d&#039;int\u00e9r\u00eat sera-t-elle d\u00e9finie op\u00e9rationnellement\u00a0?<\/p><p><strong>Mesures d&#039;int\u00e9r\u00eat<\/strong>: Quelles sont vos mesures d&#039;int\u00e9r\u00eat (r\u00e9sultat, exposition, covariables)\u00a0? \u00cates-vous s\u00fbr que les variables capturent les mesures d\u2019int\u00e9r\u00eat que vous envisagez\u00a0? Nous vous recommandons de vous lier d&#039;amiti\u00e9 avec le support de donn\u00e9es <a href=\"\/fr\/for-researchers\/data-support-documentation\/\">Documentation<\/a>.<\/p><p><strong>Nettoyage des donn\u00e9es<\/strong>: En quoi consisteront votre nettoyage de donn\u00e9es et votre contr\u00f4le qualit\u00e9\u00a0? Par exemple, comment allez-vous identifier les valeurs aberrantes dans votre ensemble de donn\u00e9es\u00a0? Pr\u00e9-sp\u00e9cifiez votre m\u00e9thode et envisagez de rapporter les r\u00e9sultats avec et sans valeurs aberrantes.<\/p><p><strong>Donn\u00e9es manquantes<\/strong>: Comment allez-vous g\u00e9rer les donn\u00e9es manquantes\u00a0?<\/p><p><strong>M\u00e9thodes statistiques<\/strong>: Quelles m\u00e9thodes statistiques utiliserez-vous pour votre analyse ? Les caract\u00e9ristiques de votre variable de r\u00e9sultat dictent souvent la m\u00e9thode statistique (par exemple, r\u00e9sultat continu ou binaire), tout comme le moment des mesures (par exemple, transversales ou longitudinales), ou l'atteinte d'un \u00e9v\u00e9nement marquant (par exemple, le temps \u00e9coul\u00e9 entre la naissance et le diagnostic moteur).<\/p><p><strong>Variables modificatrices et de confusion<\/strong>: Quels modificateurs importants et\/ou variables confusionnelles devriez-vous inclure dans votre analyse\u00a0? La terminologie varie, mais les modificateurs sont des variables qui interagissent les unes avec les autres (par exemple, <a href=\"\/fr\/for-researchers\/analyzing-data\/age-and-cag-length-in-hd-data-analysis\/\">la longueur des r\u00e9p\u00e9titions CAG et l'\u00e2ge<\/a> peuvent interagir de telle sorte que la combinaison d'un CAG long et d'un \u00e2ge avanc\u00e9 est associ\u00e9e \u00e0 une progression bien plus importante que ne peuvent l'expliquer les variables individuelles, c'est-\u00e0-dire les principaux effets). L'interaction entre la longueur des CAG et l'\u00e2ge est g\u00e9n\u00e9ralement mod\u00e9lis\u00e9e, alors que l'interaction des variables avec le sexe peut \u00eatre importante dans certains contextes, et l'interaction des variables avec l'\u00e9ducation pour les variables cognitives. Les facteurs de confusion sont des variables qui affectent \u00e0 la fois un r\u00e9sultat et un pr\u00e9dicteur pour provoquer une association fausse entre les deux (par exemple, les participants au programme Enroll-HD qui ont des ant\u00e9c\u00e9dents de consommation de drogues pr\u00e9sentent des signes moteurs plus l\u00e9gers que ceux qui n'ont pas d'ant\u00e9c\u00e9dents, mais l'association est fausse parce que les premiers ont tendance \u00e0 avoir des expansions CAG plus courtes. Dans ce cas, la longueur du CAG est un facteur de confusion dans la relation fausse entre les ant\u00e9c\u00e9dents de consommation de drogues et les signes moteurs). N'oubliez pas de consid\u00e9rer, le cas \u00e9ch\u00e9ant, le moment auquel les valeurs des covariables seront tir\u00e9es.<\/p><p><strong>Traitement de la multiplicit\u00e9<\/strong>. Si vous \u00e9tudiez plusieurs r\u00e9sultats\/associations, proc\u00e9derez-vous \u00e0 des ajustements pour tenir compte de plusieurs comparaisons\u00a0? D\u00e9crivez si une correction du taux d&#039;erreur par famille ou du taux de fausses d\u00e9couvertes sera effectu\u00e9e, et \u00e0 quel niveau (et assurez-vous de signaler toutes les analyses effectu\u00e9es).<\/p><p>Assurer la <strong>reproductibilit\u00e9<\/strong>. Consid\u00e9rer le <a href=\"https:\/\/www.cos.io\/initiatives\/prereg\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">pr\u00e9-enregistrement de votre plan d'analyse<\/a> et l&#039;archivage des scripts d&#039;analyse.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-22dab92 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"22dab92\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Enfin, un petit merci \u00e0 notre <a href=\"\/fr\/for-researchers\/analyzing-data\/\">Ressources d&#039;analyse<\/a> section. D\u00e9couvrez les nouvelles donn\u00e9es <a href=\"\/fr\/for-researchers\/data-support-documentation\/\">Documentation<\/a> hub, et vous pouvez \u00e9galement en savoir plus sur les ressources de conseil statistique disponibles, telles que le <a href=\"https:\/\/chdifoundation.org\/independent-statistical-standing-committee\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">l'Independent Statistical Standing Committee.<\/a>.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Pour les chercheurs Outils Analyser les donn\u00e9es avant de commencer \u00c9crit par Jen Ware et Jeff Bien avant de commencer\u2026 Une br\u00e8ve liste de \u00e9l\u00e9ments que nous pensons importants \u00e0 prendre en compte avant de vous lancer dans votre analyse. \u00cates-vous au stade \u00ab\u00a0au dos d&#039;une enveloppe\u00a0\u00bb de votre \u00e9tude\u00a0? Fantastique. 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