Etude scientifique: interprétation des resultats, besoin d'aide

Salut à tous, je dois décrire une étude scientifique mais je suis pas sur de comprendre.
On mesure une valeur Semaine 0 et on prétend qu'elle vaut 100%
Puis on remesure la valeur à 2 semaines, 4 semaines etc et on veut voir l'évolution
Sauf que les nombres me paraissent suspects
A la semaine 4, on a 430 + ou - 308% (avec P<0.001)
De un le 308% c'est bien l'écart type ??
Et de deux, cette valeur est cohérente ou pas ? parce que ça me parait énorme non ? Le résultat semble significatif ou pas selon vous ? j'ai du mal à saisir

je suis quasi sur de bider

putain j'ai oublier de mettre une balise [cul]dans le titre

On a aucune connaissance de tes variables et de tes traitements statistiques, on ne peut pas te répondre.

Tu n'expliques rien.

Le 16 avril 2022 à 12:42:13 :
On a aucune connaissance de tes variables et de tes traitements statistiques, on ne peut pas te répondre.

Tu n'expliques rien.

ah
tanpis je meurs

C'est incompréhensible ton truc
En général on donne un intervalle de confiance à 95% soit +- 2 écarts types dans le cas gaussien, mais c'est une pure extrapolation vu qu'on sait pas du tout sur quoi tu travailles

[430 - 308; 430 + 308] est l'intervalle de confiance. La probabilité que le résultat réel se retrouve effectivement dans cet intervalle est ici de 99,9 % (P < 0.001).

Bah ça veut dire qu’y a 999 chances sur 1000 que la valeur réelle soit comprise entre -308% et +308%. Plus l’incertitude est faible plus tu vas avoir des bornes élevées.

A l’inverse si tu veux des bornes genre +- 20% tu auras un p plus élevé.

Non ?

Le 16 avril 2022 à 12:44:40 :
[430 - 308; 430 + 308] est l'intervalle de confiance. La probabilité que le résultat réel se retrouve effectivement dans cet intervalle est ici de 99,9 % (P < 0.001).

Donc entre 122 et 738 C'est l'augmentation d'une population de bactérie
Ducoup dans le pire des cas, celle-ci a augmenté de 22 %

après dans l'étude n= 15 pour chaque groupe donc c'est surment pour ça que l'écart-type est si elevé

ptn l'étude est à chier
Les résultats sont non significatif et quand ils le sont ce qu'ils comparent n'a pas de sens

Le 16 avril 2022 à 12:44:40 :
[430 - 308; 430 + 308] est l'intervalle de confiance. La probabilité que le résultat réel se retrouve effectivement dans cet intervalle est ici de 99,9 % (P < 0.001).

On a pas le seuil de confiance de l'intervalle

Le 16 avril 2022 à 12:51:43 :

Le 16 avril 2022 à 12:44:40 :
[430 - 308; 430 + 308] est l'intervalle de confiance. La probabilité que le résultat réel se retrouve effectivement dans cet intervalle est ici de 99,9 % (P < 0.001).

On a pas le seuil de confiance de l'intervalle

C'est pas donné par la P-valeur justement ? Le P<0.001 ?

Le 16 avril 2022 à 12:38:32 :
Salut à tous, je dois décrire une étude scientifique mais je suis pas sur de comprendre.
On mesure une valeur Semaine 0 et on prétend qu'elle vaut 100%
Puis on remesure la valeur à 2 semaines, 4 semaines etc et on veut voir l'évolution
Sauf que les nombres me paraissent suspects
A la semaine 4, on a 430 + ou - 308% (avec P<0.001)
De un le 308% c'est bien l'écart type ??
Et de deux, cette valeur est cohérente ou pas ? parce que ça me parait énorme non ? Le résultat semble significatif ou pas selon vous ? j'ai du mal à saisir

Généralement c'est comme ca que ca se présente : moyenne +/- écart-type. 430 +/- 308 %, et on considère si P <0.001 que la différence est significative (= non due au hasard)
Pour savoir si cette valeur est cohérente, il faut le contexte. Si tu dis que c'est une population de bactéries, et qu'elle est 430 % plus élevée qu'à la baseline, c'est pas déconnant.

Le 16 avril 2022 à 12:54:11 :

Le 16 avril 2022 à 12:51:43 :

Le 16 avril 2022 à 12:44:40 :
[430 - 308; 430 + 308] est l'intervalle de confiance. La probabilité que le résultat réel se retrouve effectivement dans cet intervalle est ici de 99,9 % (P < 0.001).

On a pas le seuil de confiance de l'intervalle

C'est pas donné par la P-valeur justement ? Le P<0.001 ?

L'intervalle de confiance sert à encadrer ton estimation (avec un certain seuil de confiance) et donne un intervalle dans lequel il est très probable que se trouve la valeur du paramètre, alors que la p-value est une probabilité associée au test d'une hypothèse (par exemple un test pour savoir s'il y a une évolution "significative" c'est à dire non nulle).
Il faudrait voir l'article et être sûr que tu as bien retranscrit les résultats...