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Biostatistiques pour le clinicien
variables continues, comme la loi log-normale qui est souvent appropriée pour les dosages biologiques, ou la loi de Weibull pour la survie.
La distribution des variables quantitatives discrètes peut se rapprocher
d’une distribution normale, mais, par définition, elles suivent des lois
pour variables discrètes comme la loi binomiale ou la loi de Poisson
3 .
Représentation et mesure
Si l’on veut représenter les valeurs d’une variable quantitative continue en portant en abscisse des valeurs de la variable (par exemple le
taux sanguin d’acide urique sérique pour 100 mL chez des sujets sains)
et en ordonnées le nombre de sujets qui ont une valeur donnée de ce
taux d’acide urique, on obtiendrait ce que montre la figure 1. En effet,
la probabilité d’avoir exactement la même valeur chez deux sujets
est faible. Elle serait même nulle si l’on était capable de mesurer les
valeurs avec une précision aussi grande que possible. C’est, du reste, ce
qui définit une variable quantitative continue. En pratique, on calcule
plutôt un tableau de fréquence (ou de distribution) en comptant les
valeurs dans des classes de même largeur comme le montre le tableau I.
Tableau I – Distribution de la concentration d’acide urique sérique
chez 267 hommes sains [1].
Taux d’acide
urique
(mg/100 mL)
Nombre de sujets
Fréquence
relative
Fréquences
relatives
cumulées (%)
3,0 – 3,4
2
0,8
0,8
3,5 – 3,9
15
5,6
6,4
4,0 – 4,4
33
12,3
18,7
4,5 – 4,9
40
15,0
33,7
5,0 – 5,4
54
20,2
53,9
5,5 – 5,9
47
17,6
71,5
6,0 – 6,4
38
14,2
85,8
6,5 – 6,9
16
6,0
91,8
7,0 – 7,4
15
5,6
97,4
7,5 – 7,9
3
1,1
98,5
8,1 – 8,4
1
0,4
98,9
8,5 – 8,9
3
1,1
100,0
3 Siméon Poisson (1781-1840) était un mathématicien français.