Analyse de sous-groupe : de quoi s'agit-il + comment éviter les erreurs

La première étape de la réalisation d'une analyse de sous-groupe consiste à définir les groupes que vous souhaitez inclure dans votre étude. Votre objectif est de déterminer si l'un de ces groupes a un risque plus élevé de développer une maladie particulière que d'autres groupes. Par exemple, si vous étudiez le cancer du sein, vous voudrez peut-être savoir si les femmes qui ont déjà subi une intervention chirurgicale courent un risque plus élevé que les femmes qui n'ont pas subi d'intervention chirurgicale.

Une fois que vous avez décidé quels seront vos sous-groupes, il est temps de collecter les données de chaque groupe. Vous voudrez collecter des informations auprès de votre population cible. Cela peut se faire par le biais de sondages, d'enquêtes ou en recueillant les dossiers médicaux des personnes diagnostiquées avec la maladie au cours de votre projet.

Une fois que vous avez collecté des données auprès de personnes en bonne santé et de personnes atteintes de la maladie ou de l'état à l'étude, il est temps de procéder à une analyse statistique ! Le but de l'analyse statistique est double : premièrement, nous devons nous assurer qu'il n'y a pas d'erreurs dans la taille de notre échantillon ; deuxièmement, nous devons voir s'il existe des différences entre nos échantillons (c'est-à-dire s'il existe des différences entre des populations ayant des caractéristiques différentes).

Qu'est-ce que l'analyse de sous-groupe ?

L'analyse de sous-groupes est un processus qui vous permet d'explorer pour voir comment des variables spécifiques affectent le résultat de l'analyse des données secondaires. Les répondants sont regroupés en fonction de caractéristiques démographiques telles que la race, l'origine ethnique, l'âge, l'éducation ou le sexe. D'autres variables peuvent être l'identification au parti, l'état de santé ou les attitudes envers certaines situations.

Un chercheur peut analyser les différences dans les moyennes variables ou les distributions entre les sous-groupes pour identifier les disparités ou d'autres différences.

Par exemple, supposons que vous ayez une enquête sur les attitudes des gens envers l'utilisation des animaux pour la recherche scientifique, et que vous souhaitiez savoir s'il existe des différences entre les hommes et les femmes dans leurs opinions sur ce sujet.

Vous pouvez effectuer une analyse de sous-groupe en divisant votre échantillon en répondants masculins et féminins et en examinant leurs réponses pour voir s'il y a une différence entre eux.

Dans les analyses de sous-groupes (par exemple, une intervention ou un traitement), nous cherchons à déterminer le résultat d'un facteur dans des segments spécifiques de la population ou sur des paramètres spécifiques.

L'analyse des sous-groupes peut être classée en deux types :

1. Préspécifié
2. Post hoc.

Comment éviter les erreurs

L'exécution de plusieurs tests sur les mêmes données peut entraîner des faux positifs dans des projets à grande échelle. Il est possible que certains chercheurs ignorent un grand nombre de résultats fastidieux ou répétitifs au profit de résultats de sous-ensembles vers lesquels ils ont tendance à être biaisés.

Cela est particulièrement vrai lorsque vous travaillez avec des algorithmes d'apprentissage automatique, qui sont souvent utilisés pour générer de nombreux résultats répétitifs qui peuvent ne pas être utiles à l'utilisateur. Le temps nécessaire à l'exécution de ces algorithmes peut être très long et doit être pris en compte dans le coût d'exécution d'une expérience.

C'est un problème car cela peut conduire les chercheurs sur une voie sans tenir compte d'autres possibilités qui peuvent exister dans leur ensemble de données ou d'approches alternatives qui produiraient de meilleurs résultats.

Lorsque vous analysez vos données à l'aide de sous-groupes, vous les décomposez en groupes plus petits pour voir s'il existe des différences entre eux.

Si vous souhaitez examiner comment le sexe affecte un certain résultat, vous pouvez diviser votre échantillon d'étude en hommes et en femmes, puis comparer leurs réponses. Mais combien de personnes devraient être dans chaque groupe ? Et combien de comparaisons devez-vous faire ?

Il y a deux raisons principales pour lesquelles les sous-groupes peuvent conduire à des erreurs. La taille de l'échantillon peut être trop petite et trop de comparaisons peuvent être faites. Lorsque vous décomposez votre échantillon d'étude en plusieurs sous-groupes, vous pouvez vous retrouver avec trop peu de participants pour détecter les différences ou vous assurer que les différences ne sont pas simplement une question de chance.

Avantages de l'analyse de sous-groupes

Le principal avantage de l'analyse de sous-groupes est qu'elle permet aux chercheurs de tester leurs hypothèses plus en détail. Ils peuvent découvrir que certains sous-groupes répondent mieux que d'autres ou qu'il existe des différences entre les hommes et les femmes, par exemple.

L'analyse de sous-groupes est une technique couramment utilisée dans la recherche médicale. Cela peut être considéré comme une extension de l'approche utilisée dans une étude standard, où différents groupes sont examinés pour voir s'ils réagissent différemment à un traitement. Cependant, cette technique peut être problématique pour plusieurs raisons :

• Certaines études ne définissent pas leurs sous-groupes à l'avance ou n'indiquent pas combien de sous-groupes seront examinés. Si un chercheur ne le fait pas, il est difficile pour les autres de comprendre pourquoi ils ont choisi certains groupes et ce qu'ils essayaient de montrer avec chaque analyse. Un bon chercheur devrait également rendre compte de tous les sous-groupes qu'il a analysés, et pas seulement de ceux qui ont donné lieu à des découvertes intéressantes.
• Il est possible qu'en analysant des sous-groupes, les chercheurs trouvent quelque chose de significatif sur le plan statistique mais non significatif sur le plan clinique (c'est-à-dire quelque chose qui n'a pas vraiment d'importance). Par exemple, disons que nous étudions si l'aspirine est plus efficace que l'acétaminophène pour traiter les maux de tête ; nous constatons que 80% des personnes qui ont pris de l'aspirine n'ont eu aucun soulagement.

Comment faire une analyse de sous-groupe

Le rôle important de l'analyse des sous-groupes dans les recherches importantes ne peut être surestimé. Pour cette raison, il est essentiel que les éléments suivants soient inclus dans tout rapport :

1. Une indication claire que les résultats de l'analyse sont des résultats de sous-groupe.

2. Les niveaux de signification appropriés sont calculés et rapportés.

3. Si la recherche était pré-spécifiée ou post-hoc, cela doit être indiqué dans la rédaction.

L'analyse de sous-groupes est une composante importante d'un projet de recherche. Vous trouverez de nombreux produits différents sur le marché. Ils ont tous été conçus pour profiter à vos efforts de recherche, mais vous devez savoir comment en tirer parti efficacement.

QuestionPro pour l'analyse

Chez QuestionPro, nous avons une logique de contrôle des quotas que vous pouvez utiliser pour l'analyse des sous-groupes. Nous pouvons fournir et distribuer des URL d'enquête avec des variables personnalisées pour différencier les sous-groupes. Vous pouvez également créer des questions spécifiques à un sous-groupe dans la même enquête en créant une logique basée sur le sous-groupe.

Par exemple, supposons que vous souhaitiez analyser 50 répondants masculins et 50 répondants féminins. Vous pouvez ajouter le genre en tant que question sélectionnée, puis ajouter une logique de contrôle des quotas pour les hommes et les femmes. Sur la base des réponses aux questions de genre, nous pouvons créer une logique pour les questions spécifiques aux hommes ou aux femmes.

De cette façon, en réponse, vous pouvez facilement sous-grouper les répondants masculins et féminins avec leurs réponses et, en fonction des limites de contrôle des quotas, vous assurer d'obtenir un nombre exact de répondants.

Apprenez à utiliser les meilleures fonctionnalités de QuestionPro pour répondre à vos besoins en matière d'études de marché

Auteurs : Danielle Figueroa, Virat Harsoda