Graphique en entonnoir

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Un graphique en entonnoir est une représentation visuelle de données statistiques en nuage de point permettant de vérifier l'existence d'un biais de publication dans une revue systématique ou une méta-analyse d'études étudiant la même population.

Il suppose d'une part que les plus grandes études sont les plus précises. Elles donnent un résultat le plus proche de la vraie valeur et de la valeur moyenne de l'ensemble des études. Elles ont d'autre part un intervalle de confiance plus petit (limitation de la fluctuation d’échantillonnage). Elles sont représentées en haut du graphique.

Au contraire, les petites études seront réparties des deux côtés de la moyenne avec une plus grande distance à la moyenne. Elles sont représentées en bas du graphique. Quand le nuage de points représente un entonnoir symétrique, la répartition des études semble homogène. Dans le cas d'un biais de publication, il existe moins d'études publiées d'un côté de la moyenne. On a donc un entonnoir asymétrique à l’extrême une forme en triangle rectangle qui a comme côté l'axe moyen (seules les études positives ou négatives ont été publiées).

Cette représentation a été proposée par Light et Pillemenr en 1984 et discutée en détail par Egger et ses collègues. Le graphique en entonnoir est un graphique en nuage de points de la taille de l'étude en fonction de l'effet du traitement.

Une variété de choix de mesure de "la taille de l'étude" est disponible incluant la totalité de la taille de l'échantillon, l'Erreur type (en anglais:Standard error) de l'effet du traitement, et la variance inverse de l'effet du traitement (fonction de weight); Sterne et Egger ont comparé les différentes représentations et ont conclu que l'utilisation de l'erreur type doit être recommandée. Quand l'erreur type est utilisée, des lignes droites peuvent être tracées pour définir la région dans laquelle 95 % des points doivent tenir en l'absence d'études hétérogènes et de biais de publication.

Critiques

On ne peut comparer des études avec des populations différentes, des critères d'inclusion ou d'exclusion. Si c'est le cas, il y a un risque de représenter un diagramme qui donne l'aspect d'un biais de publication alors que les études ne sont juste pas comparables.
L'apparence du diagramme peut beaucoup changer en fonction de l'échelle de l'axe des ordonnées.

Voir aussi

Méta-analyse

v · m

Index du projet probabilités et statistiques

Théorie des probabilités

Bases théoriques

Principes généraux	Axiomes des probabilités Espace mesurable Probabilité Événement Tribu Indépendance Variable aléatoire Espérance Variables iid
Convergence de lois	Théorème central limite Loi des grands nombres Théorème de Borel-Cantelli
Calcul stochastique	Marche aléatoire Chaîne de Markov Processus stochastique Processus de Markov Martingale Mouvement brownien Équation différentielle stochastique

Lois de probabilité

Lois continues	Loi exponentielle Loi normale Loi uniforme Loi de Student Loi de Fisher Loi du χ²
Lois discrètes	Loi de Bernoulli Loi binomiale Loi de Poisson Loi géométrique Loi hypergéométrique

Mélange entre statistiques et probabilités

Intervalle de confiance

Interprétations de la probabilité

Bayésianisme

Théorie des statistiques

Statistiques descriptives

Bases théoriques	Une statistique Caractère Échantillon Erreur type Intervalle de confiance Fonction de répartition empirique Théorème de Glivenko-Cantelli Inférence bayésienne Régression linéaire Méthode des moindres carrés Analyse des données Corrélation
Tableaux	Tableau de contingence Tableau disjonctif complet Table de Burt
Visualisation de données	Histogramme Diagramme à barres Graphique en aires Diagramme circulaire Treemap Boîte à moustaches Nuage de points Graphique à bulles Diagramme en cascade Graphique en entonnoir Diagramme de Kiviat Corrélogramme Graphique en forêt Diagramme branche-et-feuille Heat map Sparkline
Paramètres de position	Moyenne arithmétique Mode Médiane Quantile Quartile Décile Centile
Paramètres de dispersion	Étendue Écart moyen Variance Écart type Déviation absolue moyenne Écart interquartile Coefficient de variation
Paramètres de forme	Coefficient d'asymétrie Coefficient d'aplatissement

Statistiques inductives

Bases théoriques	Hypothèse nulle Estimateur Signification statistique Sensibilité et spécificité Courbe ROC Nombre de sujets nécessaires Valeur p Contraste (statistiques) Statistique de test Taille d'effet Puissance statistique
Tests paramétriques	Test d'hypothèse Test de Bartlett Test de normalité Test de Fisher d'égalité de deux variances Test d'Hausman Test d'Anderson-Darling Test de Banerji Test de Durbin-Watson Test de Goldfeld et Quandt Test de Jarque-Bera Test de Mood Test de Lilliefors Test de Wald Test T pour des échantillons indépendants Test T pour des échantillons appariés Test de corrélation de Pearson
Tests non-paramétriques	Test U de Mann-Whitney Test de Kruskal-Wallis Test exact de Fisher Test de Kolmogorov-Smirnov Test de Shapiro-Wilk Test de Chow Test de McNemar Test de Spearman Tau de Kendall Test Gamma Test des suites de Wald-Wolfowitz Test de la médiane Test des signes ANOVA de Friedman Concordance de Kendall Test Q de Cochran Test des rangs signés de Wilcoxon Test de Sargan

Application
Économétrie Mécanique statistique Jeu de hasard Biomathématique Biostatistique Mathématiques financières

Portail des probabilités et de la statistique

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