Nettoyer sa base de données ? 🧹
Une étape essentielle et souvent chronophage.

Dans toute étude clinique, la qualité des analyses statistiques dépend directement de la qualité des données. Avant de penser aux tests, modèles ou régressions, il existe une étape incontournable : le nettoyage méthodique de la base.

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Erreurs de saisie, modalités incohérentes, valeurs aberrantes, codages hétérogènes… Ces anomalies peuvent modifier les distributions, biaiser les estimateurs, ou conduire à des interprétations erronées.
C’est une étape chronophage, souvent sous-estimée, mais statistiquement essentielle. 

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👉 Bonne nouvelle : Le module Nettoyage des données de R++ a été développé pour rendre cette phase plus rapide et plus structurée, en conservant une logique rigoureuse conforme aux exigences méthodologiques des études cliniques.

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1- Le nettoyage de données en 3 exemples

 🔤 Harmonisation des modalités : corriger les erreurs de saisie 

Exemple : une variable “Féminin” / “Feminin” / “F” ?

Une source fréquente d’erreurs dans les bases cliniques concerne les catégories mal orthographiées ou hétérogènes.

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D’un point de vue statistique, ces variations artificielles augmentent le nombre de modalités et peuvent donc modifier les analyses statistiques.

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Solution : Vous pouvez facilement repérer ces incohérences, à l’aide du graphique, du typeur ou encore du code couleur et corriger cela en fusionnant d’un simple drag & drop les modalités équivalentes.

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📊  Identification des valeurs aberrantes : contrôler les extrêmes avant l’analyse

Les valeurs aberrantes (outliers) peuvent avoir un impact majeur sur :

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• les moyennes,
• les écarts-types,
• les corrélations,
• etc.

Exemple : un IMC à 220 ou un âge de 3 ans dans une cohorte adulte.

R++ propose deux approches complémentaires :

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• Visualisation graphique, permettant de repérer rapidement les observations extrêmes (boxplots, histogrammes…).
  
  
• Tri des colonnes, qui permet d’isoler les valeurs minimales ou maximales en quelques secondes.
  
  

L’objectif n’est pas de supprimer mécaniquement les valeurs extrêmes, mais de les identifier, puis de permettre au chercheur d’évaluer leur légitimité clinique ou leur caractère anormal.

🎨 Détection des variables mal codées

Un problème classique dans les bases cliniques est la présence de variables codées de façon incohérente :

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• chiffres stockés comme du texte, et inversement 
• modalités de texte mélangées avec des valeurs numériques

Ces erreurs peuvent entraîner :

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• l’impossibilité de réaliser un le bon test statistique,
• ou une mauvaise information lors de l’analyse descriptive.

Dans R++, chaque type de variable est affiché avec un code couleur intelligent permettant de repérer immédiatement les erreurs et de les corriger, avant même de lancer la moindre analyse.

2- Créer des variables dérivées ou des sous-bases : enrichir les analyses

Avant une analyse, il est souvent nécessaire de :

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• créer des indicateurs dérivés (IMC, scores, durées…),
• filtrer la base selon des critères d’inclusion pour travailler sur des sous-populations spécifiques.

Exemple : ne garder que la population féminine (ou masculine) ou n’analyser que les participants avec un IMC normal ou supérieur.

En deux clics, vous obtenez une nouvelle colonne ou une sous-base prête à être analysée.

3-  Rapport de nettoyage : documenter les actions pour garantir la traçabilité. 

En recherche clinique, la traçabilité est un élément méthodologique essentiel. Toute transformation de la base doit pouvoir être justifiée et reproduite.

Le module génère automatiquement un rapport de nettoyage qui liste :

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• les fusions de modalités,
• les filtrages appliqués,
• les valeurs modifiées ou réattribuées,
• les variables dérivées créées.

Ce rapport peut être joint à un dossier méthodologique, un rapport d’étude, ou conservé en interne pour assurer la reproductibilité des analyses.

En résumé

Le nettoyage des données est l’un des prérequis fondamentaux de toute analyse statistique robuste. Le module dédié de R++ permet de valider cette étape de manière optimale et facilité. 

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