XLSTAT: Test de tendance Cochran Armitage dans Excel

Ce tutoriel explique comment calculer et interpréter un test de tendance Cochran Armitage avec Excel en utilisant XLSTAT  .

Principe du test de tendance de Cochran Armitage

Le test de Cochran-Armitage permet de tester si des proportions, éventuellement calculées à partir d'un tableau de contingence, peuvent être considérées comme variant linéairement en fonction d’’une variable ordinale ou continue.

Jeu de données pour un test de tendance Cochran-Armitage

Les données de ce tutoriel ont été publiées [Cochran W.G. (1954). Some methods on strengthening the common Chi-square tests. Biometrics, 10, 417-451], et [Agresti A.(1990), Categorical Data Analysis. Wiley]. Les données correspondent à l'étude des effets du dosage d'un traitement sur des patients atteints de la lèpre, avec des niveaux de dose différents (Faible/Haut).

L'effet clinique des médicaments est enregistré sur une échelle à 5 niveaux (Pire, Stationnaire, Amélioration légère, Amélioration modérée, Amélioration marquée). Le but de cette analyse est de déterminer s'il y a une dépendance linéaire entre l'effet clinique et la quantité de médicament administrée.

Paramétrer un test de tendance Cochran-Armitage

Pour activer le test de tendance Cochran-Armitage, ouvrez XLSTAT, sélectionnez le menu Tests de Corrélation/Association puis cliquez sur la fonctionnalité Test de tendance Cochran-Armitage.

Une fois que vous avez sélectionné la fonction, la boîte de dialogue apparaît.

Vous devez sélectionner les données correspondant aux deux colonnes qui indiquent le nombre de patients par effet clinique en fonction du niveau de dosage du traitement. Ce format de données  est une table de contingence.

Les réponses (effets cliniques) sont des données ordinales qui sont déjà mises dans l'ordre croissant. Il n'y a donc pas besoin de sélectionner de nouvelles données.

Les colonnes présentent un libellé, il faut donc sélectionner l'option Libellés des colonnes.

Dans l'onglet Options , sélectionnez le test bilatéral en sélectionnant l'hypothèse alternative z ≠ 0,** comme nous voulons déterminer s'il y a un effet linéaire et pas son signe.

Activez l'option Méthode Monte Carlo, pour obtenir des résultats plus proches d'un test exact (le test de tendance Cochran-Armitage classique est une approximation).

Cliquez sur OK et regardez les résultats qui sont placés sur une nouvelle feuille Excel.

Interpréter les résultats d'un test de tendance Cochran-Armitage

Le premier résultat est un tableau de statistiques descriptives présentant les proportions par niveau de réponse.

Ensuite vous obtenez un graphique en nuage de points ou scatter plot qui présente la relation entre les proportions et les scores (résultats). Il est ainsi possible de visualiser la tendance quasiment linéaire de la relation.

  

Finalement, vous obtenez les résultats des deux tests de tendance de Cochran-Armitage (approximation et sur les simulations). Les deux résultats sont proches et permettent de conclure avec un faible risque de se tromper qu'il y a une tendance dans les proportions.