Pour concevoir R++, nous allons à la rencontre de médecins (une centaine à ce jour). Nous dressons la liste de leurs douleurs en statistiques : "j'ai dû mal à trouver les valeurs aberrantes" ; "je ne sais jamais quel test choisir" ; "je passe beaucoup de temps à modifier mes graphiques"... Pour chaque douleur, nous réfléchissons (avec eux) à une solution.
Après validation, les solutions sont transformées en fonctionnalités.
Une analyse statistique se déroule généralement en 4 étapes. En premier lieu, il vous faut nettoyer vos données. Elles contiennent toujours des valeurs aberrantes (un patient qui a saisi sa taille en centimètre au lieu de mètre, un interne a noté "Homme/Femme" pendant qu'un autre notait "H/F", etc). Ensuite, on regarde s'il y a des liens entre les variables. Cela se fait via des tests statistiques, et il n'est pas toujours simple de savoir quel est le bon. Pour aller plus loin, on fait des modélisations : régression linéaire et logistique, courbes ROC, modèle de Survie. Enfin, on exporte les résultats vers l'article.
À travers toutes ces étapes, R++ vous accompagne via des fonctionnalités spécifiques dont le seul but est de vous simplifier la vie.
Qu’elles soient saisies par des médecins, des internes ou directement les patients, qu’elles soient mono ou multicentriques, qu’elles soient prospectives ou rétrospectives, toutes les bases de données contiennent des valeurs aberrantes, des variables mal codées ou encore des erreurs de typage. R++ a développé une série d'outils dédiés à la correction de vos bases. Ils vous permettent le nettoyage, mais également de faire l’analyse univariée et l’enrichissement de vos données comme la création de nouvelles colonnes. Dans cette courte vidéo, on vous montre comment :
Les tests statistiques constituent le cœur de nombre d'articles ou mémoires. Ce sont eux qui fournissent le sacro-saint petit p tellement apprécié des reviewers. Vous en connaissez beaucoup : khi2, t de Student, corrélation de Pearson ou de Spearman, tests des rangs… Par contre, il n’est pas toujours évident de savoir lequel utiliser et dans quelles conditions. R++ s’en souvient pour vous. En quelques clics, il vous donne tous les tests relatifs à la variable qui vous intéresse. Vous ne pouvez plus vous tromper. Il vous donne les tests, mais aussi les graphiques, les densités, les résumés bivariés. Et si malgré tout un doute subsiste, son aide intégrée est là pour vous éclairer. Dans la vidéo, on vous montre :
Les tests permettent d’établir l’existence d’un lien entre deux variables. Pour aller plus loin, pour contrôler les biais, pour établir des interactions entre plus de deux variables, il vous faut modéliser. R++ vous donne accès aux 5 modèles les plus utilisés en médecine : régression linéaire, régression logistique, ANOVA multivarié, courbes ROC et modèle de Survie (Log-rank, Cox). À chaque fois, il vous suffit de cliquer sur les variables qui vous intéressent et le modèle se construit automatiquement, au fur et à mesure, en temps réel.
Certes, R++ est ludique. Mais quand vous faites des statistiques, vous avez généralement pour objectif de publier un article. R++ est compatible avec la suite Microsoft. D’un simple drag & drop, vous pouvez exporter tous les graphes et résultats qui vous intéressent vers Word. Vous pouvez également copier-coller les tableaux dans Excel, ou Powerpoint.
Cerise sur le gâteau, R++ inclut un éditeur de table 1. Vous savez, la table 1, nombre de revues demandent à ce que la première table de votre article soit une comparaison des caractéristiques de votre groupe intervention et de votre groupe témoin : il y a tant de femmes dans chaque groupe, la moyenne d'âge est de tant… Elle n’est pas très compliquée à construire, il faut juste calculer des tonnes de moyennes, d'écart type, d'effectifs, un par un. C'est particulièrement chronophage. Dans R++, la table 1 se construit en quelques clics… et elle est directement en forme pour votre article.
Avec R++, ne laissez plus dormir les données.
Quelque soit votre niveau en statistique, n’hésitez pas à le tester gratuitement pour
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La chose qu’on apprécie le plus dans le logiciel d’analyse R++, c’est le fait d’avoir une équipe qui est très à l’écoute de nos demandes.
Je suis nulle en stats, je déteste les stats. R++, ça m’a (presque) fait aimer les stats.
C’est simple d’utilisation et ludique. Ça vous fait gagner énormément de temps. Il ne faut pas hésiter !
Vous avez du mal à y croire ? Vous voulez vous rendre compte par vous même ? Ou vous êtes simplement curieux de voir comment l'IHM peut révolutionner les statistiques ?
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