Quel logiciel utiliser pour les statistiques d’une thèse de médecine ?

Choisir un logiciel pour les statistiques d’une thèse de médecine ne consiste pas à trouver “le meilleur logiciel”. Le bon choix dépend de votre question de recherche, de votre niveau en statistiques, du type d’analyse prévu, du temps disponible et de l’aide dont vous disposez.

Pour une thèse simple, un outil guidé peut suffire. Pour une étude plus complexe, le logiciel ne remplace pas la méthode : il faut parfois revoir le plan d’analyse ou demander l’aide d’un statisticien.

Cet article vous aide à choisir un outil réaliste pour votre thèse. Il complète la section statistiques du guide complet de la thèse de médecine et l’article sur la question de savoir s’il faut faire ses statistiques soi-même ou faire appel à un expert.

La réponse courte : quel logiciel choisir selon votre situation ?

Situation	Logiciels à regarder en priorité	Pourquoi
Analyses descriptives et comparaisons courantes	TablR, Jamovi, JASP	Interface guidée, prise en main rapide
Vous voulez rester dans un tableur	Excel, LibreOffice Calc, éventuellement XLSTAT	Pratique pour préparer les données, plus limité pour analyser
Votre établissement possède une licence	SPSS, Stata, SAS	Outils solides, souvent utilisés par les équipes de recherche
Vous voulez apprendre sérieusement les statistiques	R	Gratuit, reproductible, très riche, mais demande du temps
Data science, automatisation, machine learning	Python	Très puissant hors statistiques médicales courantes
Analyses complexes ou enjeu de publication	Statisticien + outil adapté	Le choix méthodologique compte plus que le logiciel

Avant de choisir, vérifiez aussi que votre base est propre : variables codées, dates correctes, valeurs manquantes déclarées, une ligne par sujet. Si besoin, commencez par préparer votre tableur de recueil et par clarifier les valeurs manquantes dans votre tableur.

Pour aller vite : TablR, Jamovi et JASP

TablR : pour les statistiques de thèse sans installation

TablR est l’outil statistique de These-Medecine.fr. Son intérêt principal est pratique : vous importez un fichier tabulaire, vous déclarez si besoin les codes de valeurs manquantes, puis vous réalisez des analyses courantes sans installer de logiciel.

Il est adapté si vous voulez :

• décrire une population ;
• comparer deux groupes ou plus ;
• produire des tableaux de résultats lisibles ;
• éviter de passer du temps à apprendre un logiciel complet ;
• vérifier rapidement qu’un tableur est importable.

Sa limite est logique : si votre étude nécessite une modélisation complexe, une stratégie d’analyse sur mesure ou des choix méthodologiques délicats, l’outil ne remplace pas l’avis d’un statisticien.

Jamovi : simple, gratuit et proche d’un tableur

Jamovi est un logiciel statistique gratuit et open source. Son interface se rapproche d’un tableur, ce qui le rend rassurant pour un étudiant qui découvre les analyses.

Jamovi est construit sur R, mais vous n’avez pas besoin d’écrire du code pour l’utiliser. C’est une bonne option si vous voulez réaliser des analyses classiques avec un outil installé sur votre ordinateur.

Il convient bien pour :

• statistiques descriptives ;
• comparaisons de groupes ;
• corrélations ;
• régressions simples ;
• analyses académiques courantes.

JASP : interface accessible et analyses bayésiennes

JASP est aussi un logiciel gratuit et open source. Il propose une interface intuitive, des analyses fréquentistes classiques et des analyses bayésiennes.

Pour une thèse de médecine, JASP peut être un bon choix si vous voulez une interface claire, des sorties bien présentées et des options un peu plus avancées que les besoins strictement descriptifs.

Jamovi et JASP sont proches dans l’esprit. Le meilleur choix est souvent celui que vous arrivez à prendre en main le plus vite avec votre propre jeu de données.

Pour rester dans Excel : possible, mais avec des limites

Excel ou LibreOffice Calc

Excel et LibreOffice Calc sont très utiles pour préparer une base : nettoyer les colonnes, vérifier les doublons, contrôler les formats, recoder certaines variables.

Ils peuvent aussi suffire pour quelques calculs simples :

• effectif ;
• pourcentage ;
• moyenne ;
• médiane ;
• minimum et maximum ;
• calcul d’un score ou d’un délai.

En revanche, ils ne sont pas le choix le plus robuste pour une analyse statistique complète : tests, intervalles de confiance, modèles multivariés, gestion structurée des valeurs manquantes. Même quand c’est techniquement possible, le risque d’erreur manuelle est important.

XLSTAT : quand on veut rester dans Excel avec plus de fonctions

XLSTAT ajoute des fonctions statistiques à Excel. L’intérêt est clair : vous gardez l’environnement Excel, avec des outils analytiques plus complets.

C’est une option à envisager si :

• vous êtes très à l’aise dans Excel ;
• votre établissement ou votre formation vous donne accès à une licence ;
• vous voulez éviter un changement complet d’environnement.

Avant de choisir, vérifiez les fonctionnalités disponibles dans la licence et les conditions tarifaires. Elles peuvent évoluer selon les offres, le statut étudiant et le pays.

Les outils souvent disponibles dans les institutions

SPSS : fréquent en sciences sociales et santé

IBM SPSS Statistics est très utilisé en sciences sociales, psychologie, santé publique et recherche clinique. Son interface graphique permet de réaliser de nombreuses analyses sans coder.

Il peut être intéressant si votre université ou votre établissement dispose déjà d’une licence. Pour une utilisation individuelle, le coût et les modalités de licence doivent être vérifiés sur le site officiel ou auprès de votre institution.

Stata : solide pour l’épidémiologie et les données de santé

Stata est utilisé en économie, épidémiologie, santé publique et recherche médicale. Il combine commandes, menus et documentation solide.

Il est pertinent si vous avez accès à une licence institutionnelle ou si quelqu’un dans votre équipe le maîtrise. Pour une première thèse, il peut être plus exigeant que Jamovi ou JASP, mais il reste plus accessible que du code R pur pour certains utilisateurs.

SAS : puissant, mais pas toujours nécessaire pour une thèse simple

SAS est un environnement statistique très puissant, utilisé dans des contextes institutionnels, industriels et réglementaires. Il peut gérer des analyses avancées et des volumes de données importants.

Pour une première thèse clinique simple, SAS est rarement le choix le plus naturel si vous partez de zéro. En revanche, il peut être pertinent si votre équipe l’utilise déjà. SAS propose aussi SAS OnDemand for Academics, accessible via le cloud pour l’enseignement et l’apprentissage.

Pour apprendre et aller plus loin : R et Python

R : la référence open source pour les statistiques

R est un environnement gratuit pour le calcul statistique et les graphiques. Il est extrêmement riche, très utilisé en recherche, et permet de produire des analyses reproductibles.

Son principal coût n’est pas financier : c’est le temps d’apprentissage. Pour une thèse courte avec des analyses simples, apprendre R depuis zéro peut être disproportionné. Pour un interne qui veut poursuivre en recherche, épidémiologie, santé publique ou data science, c’est un investissement très rentable.

R devient particulièrement intéressant si vous voulez :

• documenter exactement vos analyses ;
• refaire les mêmes analyses après correction de la base ;
• produire des graphiques personnalisés ;
• utiliser des méthodes avancées ;
• automatiser des tableaux et sorties.

Python : utile pour data science, moins naturel pour les statistiques médicales courantes

Python est un langage de programmation généraliste. Il est très utilisé en data science, automatisation, machine learning et intelligence artificielle.

Pour une thèse médicale classique avec des analyses descriptives et quelques tests, Python n’est généralement pas le chemin le plus direct. Il devient pertinent si votre projet implique :

• traitement automatisé de fichiers ;
• données volumineuses ;
• machine learning ;
• extraction ou transformation complexe ;
• analyses reproductibles dans un environnement de programmation.

Quand le logiciel ne suffit pas

Le logiciel ne décide pas :

• quel test est adapté ;
• quelle population analyser ;
• comment traiter les données manquantes ;
• quelles variables ajuster dans un modèle ;
• comment interpréter un résultat non significatif ;
• comment présenter les résultats dans le manuscrit.

Si votre analyse dépasse les descriptifs et comparaisons simples, demandez conseil tôt. L’article faut-il réaliser ses statistiques soi-même ou faire appel à un expert détaille ce point.

Vous pouvez aussi commencer par clarifier le test ou la stratégie attendue : comparer deux groupes ou plus, gérer des données appariées ou comprendre les limites d’un score prédictif.

Checklist pour choisir

Avant de choisir votre logiciel, répondez à ces questions :

• Ai-je seulement besoin de décrire ma population ?
• Dois-je comparer deux groupes, plusieurs groupes ou des mesures répétées ?
• Mes données sont-elles propres et importables ?
• Ai-je des valeurs manquantes à déclarer ?
• Ai-je besoin d’un modèle multivarié ?
• Est-ce que quelqu’un autour de moi maîtrise déjà un outil ?
• Est-ce que mon établissement propose une licence ?
• Ai-je le temps d’apprendre un nouvel environnement ?
• L’analyse doit-elle être reproductible ou publiée ?

En pratique, pour beaucoup de thèses, le meilleur choix est celui qui vous permet de faire correctement les analyses prévues sans perdre de temps dans l’outil. Si ce choix devient trop compliqué, c’est souvent le signe qu’il faut demander un avis méthodologique.

Questions fréquentes

Quel logiciel choisir pour des statistiques simples de thèse ?

Pour des analyses descriptives et des comparaisons courantes, TablR, Jamovi ou JASP sont souvent les choix les plus accessibles. Le bon choix dépend surtout de votre besoin d’autonomie, de votre tableur et des analyses prévues.

Excel suffit-il pour les statistiques d’une thèse ?

Excel ou LibreOffice Calc peuvent suffire pour préparer les données et réaliser quelques calculs descriptifs. Ils ne sont pas le meilleur choix pour des tests statistiques, intervalles de confiance ou analyses plus structurées.

Jamovi ou JASP : lequel choisir ?

Jamovi est souvent très confortable pour les analyses classiques avec une interface proche d’un tableur. JASP est également accessible et intéressant si vous voulez explorer des analyses bayésiennes ou produire des sorties bien présentées.

Faut-il apprendre R pour une thèse de médecine ?

Pas forcément. R est puissant, gratuit et très utilisé en recherche, mais il demande du temps d’apprentissage. Il devient pertinent si vous voulez aller plus loin en statistiques, automatiser vos analyses ou poursuivre une activité de recherche.

Quand faut-il demander l’aide d’un statisticien ?

Il faut demander de l’aide si le plan d’analyse est complexe, si les données sont longitudinales, appariées, très incomplètes, ou si vous avez besoin d’un modèle multivarié que vous ne maîtrisez pas.