cassionAnalyse de données

Retour à la leçonLeçon 8 sur 8Ce que la comparaison peut affirmer

La phrase à laquelle cette analyse a droit

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  1. Diapositive 1 / 17

    Ce que couvre cette leçon

    • Quatre phrases, un seul jeu de nombres
    • Pourquoi les trois premières échouent
    • Les quatre éléments d'une affirmation
    • Force de la preuve, et où se situe la donnée de routine
    • Écrivez la limite comme une décision, non comme une excuse
    • L'habitude que ce cours visait
    • La suite
    Notes du présentateur
    La létalité de Nord vaut 6,30 % contre 2,00 % pour Centre, et le gradient du délai repose sur un décès parmi trente cas. Quatre affirmations pourraient en sortir, trois sont fausses, et l'écart entre elles est tout ce cours.
  2. Diapositive 2 / 17

    Quatre phrases, un seul jeu de nombres

    • « La réponse de Nord échoue : la létalité y est le triple de celle de Centre. »
    • *« La présentation tardive tue — les cas admis quatre jours ou plus après le début meurent à 3,3 % contre 1,9 % pour…
    • *« La létalité de Nord vaut 6,30 % (24 décès parmi 381 cas avec une issue enregistrée) contre 2,00 % pour Centre (8 sur…
    • « Les données ne permettent pas de comparer les districts. »
    • La troisième est la seule défendable, et c'est aussi la seule assez longue pour être utile — Comprenez pourquoi chacune…
    Notes du présentateur
    Tout ce que ce cours a calculé pointe vers une comparaison, et il y a quatre façons de la rédiger. La troisième est la seule défendable, et c'est aussi la seule assez longue pour être utile. Comprenez pourquoi chacune des autres échoue et vous avez le contenu de cette leçon.
  3. Diapositive 3 / 17

    Pourquoi les trois premières échouent

    • « La réponse de Nord échoue » — attribue un écart à une cause que les données ne distinguent pas
    • « La présentation tardive tue » — est une affirmation plus forte que le plan d'étude ne le permet, et elle repose sur…
    Notes du présentateur
    « La réponse de Nord échoue » attribue un écart à une cause que les données ne distinguent pas. Nord diffère de Centre par la structure par âge, la source d'eau, la distance au traitement, le statut de déplacement et la qualité du registre. La leçon 6 en a retiré une, la leçon 7 a nommé les autres et en a trouvé la moitié non mesurées. Une comparaison dont un seul facteur de confusion a été retiré n'est pas une comparaison sans aucun. « La présentation tardive tue » est une affirmation plus forte que le plan d'étude ne le permet, et elle repose sur deux cellules incapables de la porter. Le délai début-admission se mesure sur un champ qu'un district rétro-remplit — 80 % des cas de Nord affichent un délai nul, ce qui est le registre d'admission qui parle et non une présentation rapide. Et la bande de quatre jours ou plus, qui produit les 3,3 %, contient un décès parmi trente cas : déplacez ce seul cas et le gradient disparaît.
  4. Diapositive 4 / 17

    Pourquoi les trois premières échouent — En Python

    import pandas as pd
    
    cases = pd.read_csv("cholera-line-list-2024.v1.csv", parse_dates=["onset_date"])
    with_onset = cases[cases["onset_date"].notna()]
    
    delayed = with_onset.assign(delay=lambda d: (
        pd.to_datetime(d["admission_date"]) - d["onset_date"]).dt.days)
    
    print(delayed.groupby("district")["delay"]
          .agg(median="median", same_day=lambda s: (s == 0).mean()).round(3))
    
    band = pd.cut(delayed["delay"], [-1, 1, 3, 99], labels=["0-1", "2-3", "4+"])
    print(delayed.dropna(subset=["outcome"]).groupby(band).size())
  5. Diapositive 5 / 17

    Pourquoi les trois premières échouent — En R

    library(dplyr)
    
    cases |>
      filter(!is.na(onset_date)) |>
      mutate(delay = as.numeric(admission_date - onset_date)) |>
      summarise(median = median(delay), same_day = mean(delay == 0), .by = district)
  6. Diapositive 6 / 17

    Pourquoi les trois premières échouent

    • « Les données ne permettent pas de comparer » — est le mode d'échec de l'analyste prudent, et c'est le plus coûteux des…
    Notes du présentateur
    Le délai médian de Nord vaut zéro jour avec 80 % de cas le jour même ; ceux de Centre et de Sud valent deux jours. Et les trois bandes contiennent 372, 214 et 30 cas avec une issue. Imprimez toujours les effectifs sous un gradient, car un pourcentage s'imprime de la même façon qu'il repose sur trois cents cas ou sur un seul. « Les données ne permettent pas de comparer » est le mode d'échec de l'analyste prudent, et c'est le plus coûteux des quatre. Une réponse qui cesse de rapporter parce que ses données sont imparfaites laisse la décision se prendre sur rien, et il n'existe nulle part une épidémie aux données propres. Le métier consiste à dire ce que les données permettent, limites attachées, non à refuser.
  7. Diapositive 7 / 17

    Les quatre éléments d'une affirmation

    • Le numérateur et le dénominateur, en effectifs — « 6,30 % » est invérifiable ; « 24 décès parmi 381 cas avec une issue…
    • La référence à laquelle elle se compare — Un taux sans point de comparaison est un nombre en quête d'opinion
    • L'ajustement, ou son absence — Si vous avez standardisé, nommez le standard
    • La limite susceptible de changer le sens — Non pas un paragraphe de précautions — la ou les deux choses qui, si elles…
    Notes du présentateur
    Chacun manque à au moins une des trois premières phrases. Le numérateur et le dénominateur, en effectifs. « 6,30 % » est invérifiable ; « 24 décès parmi 381 cas avec une issue enregistrée » se contrôle et s'additionne à celui d'un autre district. Cela déclare aussi l'exclusion — 974 des 975 cas ont une issue, et dire quel dénominateur vous avez employé est ce qui permet au lecteur de savoir si le cas encore hospitalisé a été compté. La référence à laquelle elle se compare. Un taux sans point de comparaison est un nombre en quête d'opinion. Sphère place la létalité du choléra sous 1 % ; 3,90 % en vaut quatre fois plus et la phrase doit le dire. L'ajustement, ou son absence. Si vous avez standardisé, nommez le standard. Si vous ne l'avez pas fait, dites que la comparaison est brute. La limite susceptible de changer le sens. Non pas un paragraphe de précautions — la ou les deux choses qui, si elles allaient dans l'autre sens, changeraient ce que quelqu'un devrait faire. Les dates rétro-remplies de Nord en sont une. La source d'eau non mesurée est l'autre.
  8. Diapositive 8 / 17

    Les quatre éléments d'une affirmation — En Python

    claim = {
        "numerator": 24,
        "denominator": 381,
        "denominator_definition": "cases with a recorded outcome",
        "value": "6.30%",
        "benchmark": "Sphere: below 1%",
        "adjustment": "none; crude",
        "limitation": "onset dates back-filled in this district",
    }
  9. Diapositive 9 / 17

    Les quatre éléments d'une affirmation — En R

    # The same fields, in the footnote of the table.
  10. Diapositive 10 / 17

    Force de la preuve, et où se situe la donnée de routine

    Plan d'étudeCe qu'il permet d'affirmerOù il apparaît ici
    Donnée de routine, transversaleAssociation, ajustée sur ce qui a été mesuréTout ce cours
    CohorteAssociation avec l'exposition précédant le résultatLe registre PCIMA, suivi vers l'avant
    Cas-témoinsAssociation, efficacement pour des résultats raresRechercher la source d'une épidémie
    Essai randomiséCausalitéPresque jamais en suivi-évaluation de programme
    Notes du présentateur
    Tous les constats observationnels ne sont pas également faibles, et les différences ont des noms.
  11. Diapositive 11 / 17

    Force de la preuve, et où se situe la donnée de routine

    • La donnée de programme vit sur la première ligne — et cette ligne peut porter beaucoup de poids si elle est honnête sur…
    • Un constat qui survit à l'ajustement — sur tout ce que vous avez pu mesurer est plus crédible qu'un constat qui…
    • Un gradient dose-réponse — une létalité croissant régulièrement d'une bande de délai à l'autre plutôt que sautant à un…
    Notes du présentateur
    La donnée de programme vit sur la première ligne, et cette ligne peut porter beaucoup de poids si elle est honnête sur la ligne où elle se trouve. Ce qu'elle ne peut pas faire, c'est sauter à la dernière parce que l'association est grande ou le mécanisme plausible. Deux des arguments les plus solides ouverts au travail observationnel restent disponibles, et cette épidémie en fournit un exemple de chaque. Un constat qui survit à l'ajustement sur tout ce que vous avez pu mesurer est plus crédible qu'un constat qui s'évanouit. L'excès de Nord s'est resserré sous la standardisation par âge sans disparaître, et c'est le plus solide des deux résultats ici. Un gradient dose-réponse — une létalité croissant régulièrement d'une bande de délai à l'autre plutôt que sautant à un seul seuil — est plus difficile à écarter qu'un contraste isolé. C'est l'argument qui n'était pas disponible : la bande supérieure comptait trente cas, et un gradient reposant sur un décès n'est pas un gradient. Ni l'un ni l'autre, pris seul, ne rend un constat causal. Savoir lequel vous avez est ce qui dit avec quelle fermeté écrire.
  12. Diapositive 12 / 17

    Écrivez la limite comme une décision, non comme une excuse — Exemple (suite)

    Cholera case fatality, weeks 1-16
    
      Overall     3.90%   38 deaths / 974 cases with an outcome
      Nord        6.30%   24 / 381
      Sud         3.11%    6 / 193
      Centre      2.00%    8 / 400
    
      Against the Sphere threshold of 1%, every district is above standard.
    
      What this supports: prioritising treatment capacity in Nord.
      What it does not: attributing the gap to clinical management or to late
      presentation. Nord's register back-fills onset dates, so its delays are not
      comparable, and the 4+ day band holds one death among 30 cases. Water
      source and crowding, the main determinants of cholera severity, are not
      recorded at all.
      What would settle it: two weeks of prospectively recorded onset dates in
    Notes du présentateur
    Le paragraphe de limites que porte la plupart des rapports est une liste de regrets. Faites-en plutôt une liste de conséquences.
  13. Diapositive 13 / 17

    Écrivez la limite comme une décision, non comme une excuse — Exemple (suite)

      Nord, and the WASH assessment already scheduled for week 18.
  14. Diapositive 14 / 17

    Écrivez la limite comme une décision, non comme une excuse

    • « Ce qui trancherait » est la ligne qui rend la limite utile — Une limite sans issue se lit comme une excuse ; une…
    Notes du présentateur
    « Ce qui trancherait » est la ligne qui rend la limite utile. Une limite sans issue se lit comme une excuse ; une limite avec une étape suivante nommée est un plan de travail, et c'est ce qui fait d'une analyse imparfaite la première moitié d'une meilleure.
  15. Diapositive 15 / 17

    L'habitude que ce cours visait

    • Qu'ai-je compté, sur quoi ? Numérateur, dénominateur, et qui a été exclu.
    • Qu'est-ce qui pourrait aussi l'expliquer ? Le tableau de la leçon 7, écrit avant l'analyse et non après.
    • Que devrait-on faire différemment à cause de cela ? Si rien, l'analyse ne valait pas le temps passé ; si quelque…
    Notes du présentateur
    Trois questions, dans cet ordre, avant toute rédaction. Chaque mesure de ce cours — incidence et prévalence, la cascade, la courbe épidémique, les taux d'attaque, la létalité, la couverture de trois façons, le taux standardisé — répond à la première. Les deux dernières sont ce qui empêche la première d'être détournée, et c'est la part qu'aucun logiciel ne calcule à votre place.
  16. Diapositive 16 / 17

    La suite

    • Vous savez défendre un taux, ajuster une comparaison et énoncer ce qu'elle a le droit d'affirmer.
    Notes du présentateur
    Vous savez défendre un taux, ajuster une comparaison et énoncer ce qu'elle a le droit d'affirmer. Le reste du module 4 applique la même discipline à d'autres secteurs — niveaux de service EAH, assiduité scolaire, gestion de cas en protection — et Régression appliquée aux données de programme revient au problème de la leçon 7 avec un outil capable de tenir plusieurs facteurs de confusion à la fois.
  17. Diapositive 17 / 17

    La suite

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