Représentations graphiques

Variables quantitatives

Histogramme : fréquence vs classes de valeurs. Les barres sont accolées (variable continue). Permet de visualiser la forme de la distribution (normale, bimodale, asymétrique).
Diagramme en boîte (box plot) : médiane, Q1, Q3, IQR, outliers. Idéal pour comparer plusieurs groupes.
Scatter plot (nuage de points) : corrélation entre 2 variables quantitatives. Droite de régression possible.
Courbe de Kaplan-Meier : survie en fonction du temps. Marches d'escalier décroissantes. Censures marquées par un trait.

Variables qualitatives

Diagramme en barres : hauteur proportionnelle à la fréquence. Barres séparées (vs histogramme). Horizontal ou vertical.
Diagramme circulaire (camembert) : proportion de chaque catégorie. Limité à peu de catégories (≤ 6). Critiqué car difficile à lire précisément.
Diagramme en barres empilées : composition de chaque groupe. 100% stacked pour comparer les proportions.

Pièges à éviter

Axe des ordonnées tronqué : ne commence pas à 0 → amplifie visuellement les différences.
Échelle non linéaire (log) non signalée → interprétation erronée.
Diagramme 3D : distorsion perspective → catégories au premier plan semblent plus grandes.
Cherry-picking temporel : sélection d'une période favorisant une conclusion.

Point clé concours : Le forest plot (méta-analyse) et la courbe ROC (performance diagnostique) sont les graphiques les plus fréquemment demandés en LCA. Un bon graphique doit avoir un titre, des légendes d'axes, une unité, et une source.