Dossier 9 – Les études observationnelles

1 Introduction

2 Problématiques méthodologiques spécifiques et solutions possibles

2.1 Confusion

2.2 Autres biais

2.3 Autres éléments de méthode

2.3.1 Étude exploratoire , étude de confirmation, découverte fortuite

2.3.2 Études multibases

2.3.3 P hacking

2.3.4 Biais de publication et selective reporting

2.4 Analyse en intention de traiter

2.5 Inférence causale (causal inference)

3 Synthèses des problématiques et de leurs solutions

4 Études de cas, retour sur expérience

5 Meta-recherche

6 Synthèse, critères d’acceptabilité

Références

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2.5 Inférence causale (causal inference)

L’inférence causale est une approche récente, encore en plein développement, basée sur une théorie et des hypothèses, des designs et des techniques d’analyse qui permettent de tirer des conclusions de causalité à partir de données observationnelles [1 , 28 , 29 , 30 , 31] . Cette approche basée sur une mathématisation de la causalité permet de construire des stratégies et des modèles d’analyses des données permettant de conclure à la causalité. Cette approche est donc naturellement la plus appropriée pour des études qui essayent de se passer de l’apport de la randomisation en termes de causalité.