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* autres dispositions permettent de suivre un traitement en *

hiver comme en été. En France, les stations thermales d'hiver sont Amélie-les-Bains, le Vernet. On y ajoute aussi, par analogie, des localités dépourvues de sources particulières telles que Nice, Cannes, Pau, etc., parce que la douceur de l'hiver permet à certains malades d'y séjourner avec moins d'inconvénienits que plus au nord. — Slalion maritime. Localité où les bains de mer sont pris, théra- péutiquement surtout. : | . STATIONNAIRE. ;jj. [siationarius, de stare, s'arrêter; all. orélich, angl. stationary, it. stazionario, esp. estacionario]. — Maladie stationnaire. Celle qui dépend d'un état ou d'une constitution particulière de l’atmo- . sphère, et qui règne dans une contrée pendant un certain , nombre d'années.

- STATIQUE. adj. Qui appartient à l'état, à la manière d'être. — État statique. En biologie, se dit, par opposition à dynamique, de l’état des parties organiques consi- dérées à l'état de repos et indépendamment de toute action ou activité. — Électricité statique. Celle qui est à l'état

Crainte morbide

Vu

ATISTIQUE, | 0

ks

de repos, qui réside à la surface des corps, sans les par-

Courir sous forme de courants commé l'électricité dynamique. Elle fait un effort continuel pour s'échapper, mais est retenue à la surface des corps par Ja pression atmosphérique, d'où son état de fension. V. Tension électrique. C’est le frottement qui la produit habituellement. — Sens statique. Sens de la station debout ; il est lié aux sensations fournies par les canaux semi-cireulaires qui indiquent l'orientation de la tête, et à celles venant du vesti-

bule du labyrinthe qui renseignent sur les mouvements "t

de translation.

STATISTIQUE. s.f. et adj. [de status, État ; all. Séa-

histik, statistich, angl. statistics, it. statisticà, esp. estahistica]. Science qui a pour but de faire connaître, à l'aide de la méthode numérique, la fréquence absolue et relative de phénomènes naturels ou sociologiques, normaux ou accidentels. Dans les sciences naturelles, les divers attributs qui caractérisent chaque phénomène sont le plus souvent très variables dans leur fréquence et dans leur gran-

deur. Cette mobilité, qui tient à la complexité changeante :

des causes multiples dont dépend chaque attribut, s'oppose à ce que l'on puisse reconnaître les rapports qui relient ces manifestations à leurs causes, et déterminer la part de chacune d'elles dans la production et la grandeur de chaque attribut étudié. La statistique a pour but de surmonter cet obstacle. Elle y parvient des chiffres les degrés de fréquence et d'intensité de chaque manifestation dont on se propose de reconnaître les conditions évolutrices ; en mesurant et en enregistrant le plus grand nombre possible de ces quantités, et en calculant ensuite leur grandeur moyenne. De plus, sériant par ordre de grandeur les quantités relevées, on détermine leurs écarts possibles et leurs écarts probables autour de cette moyenne (V.ce mot). Dès que, par l'emploi des méthodes appropriées, ces valeurs statistiques (écarts et moyenne) auront été déterminées, il suffira de faire varier une des causes présumées, ou, ce qui revient au même, de profiter d'une-perturbation naturelle qui fait varier l'une d'elles: alors une nouvelle enquête, conduite comme la précédente, donnera moyenne avec ses écarts ; et lèur rapport avec les valeurs correspondantes de la premièré enquête dénoncera, mesurera la part de la cause présumée. Cependant, si l'écart des deux moyennes est peu prononcé, ou si le nombre des observations de chaque enquête est petit, s'il ne s'élève pas au moins à plusieurs milliers de cas, l'écart des deux moyennes peut tenir à ce que des moyennes expérimentales, même obtenues dans des conditions identiques (comme le seraient deux tirages d'une même urne de boules noires et blanches), ne coïncident que très exceptionnellement entre elles ou avec la moyenne réelle 2n= connue et cherchée; elles ne peuvent jamais être regardées que comme des approximations de cette moyenne in-

‘connue, dont elles s’approchent d'autant plus que les

nombres des observations qui les ont formées sont plus considérables. C'est pour cela que la démographie, qui possède ces grands nombres, a montré la premiére et la

plus brillante application de la méthode statistique. Mais

aujourd'hui nous connaissons assez la théorie de ce puis-

sant instrument d'investigation pour l’appliquer à des sujets

plus difficiles. Les phénomènes de la nature et particulièrement ceux dela vie, à cause de leurs innombrables et incessantes variations, y trouvent surtout une nouvelle méthode d'analyse. A mesure que les sciences naturelles et biologiques auront épuisé la détermination de l'enchaînement des causes qui, par leur constante énergie, peuvent

. être facilement perçues et rattachées à leurs effets, il faudra

affiner l'observation et l'investigation ; on sera porté à la considération des collectivités, afin de grossir (en les mul-

: en traduisant par

une nouvelle

iibliant par un vi coefficient) les iufluences qui, Mine jt n faits isolés, sont masquées par les causes plus | énergiques. . — En médecine proprement dite, la statistique a surtout

pour objet de déterminer la nocuilé propre à chaque espèce de maladie, d’abord avec l’expectation, ensuite sous l'influence des différents modes de traitement. La nocuilé sappréciera non seulement par la fréquence

moyenne de chaque terminaison, mais aussi par la durée,

par la fréquence et la gravité moyenne des accidents secondaires. La méthode statistique est la seule qui, dans la plupart des cas, permettra dé déterminer la valeur respective des différents traitements, et leur supériorité réelle ou fictive sur la seule expectation. C’est donc une erreur ‘dé croire que les cas à additionner doivent être absolument semblables : s'ils étaient tels, la statistique serait presque inutile ; il suffit, par exemple, si c'est une in-

fluence thérapeutique que l’on veut apprécier, que les ob-

servations appartiennent à un même groupe morbide auquel le praticien croit devoir appliquer les mêmes moyens de traitement. Plus généralement, il faut et il suffit que l’ensemble des causes possibles (connues et inconnues) qui régissent le développement de l’attribut que l’on mesure reste invariable pendant toute la durée des épreuves. Ainsi, les sociétés mutuelles ont déterminé le nombre de jours que leurs membres payent chaque année à la maladie suivant leur âge : de 20 à 30 ans, 6 à 7 jours; de 55 à 60 ans, 23 jours, etc. ; les causes individuelles de maladie sont fort diverses, fort mobiles; mais tant que le même ensemble de causes qui les amène et régit leur durée reste invariable, et que le groupe de la mutualité est nombreux, les moyennes observées annuellement oscillent fort peu autour de la moyenne réelle inconnue. Au contraire, .un déplacement ou constant ou plus considérable d’un,méme côté de la moyenne accusera l’interven-

tion d’une influence nouvelle. Ainsi deux difficultés sub- :

sistent seulement. L'une consiste à circonscrire nettement chacun dés groupes morbides sur lesquels on veut faire porter l'observation, afin que, par l'admission irrégulière de cas étrangers, on n’ajoute pas, pendant la durée de l’épreuve, des causes morbides nouvelles à l’ensemble des

causes propres au groupe en observation. Ce premier point

est facile à obtenir avec précision pour les groupes morbides les plus importants. D'ailleurs, cette délimitation variera suivant le but de l’investigation : elle prendra en plus grande importance les analogies du traitement, si c'est

une influence thérapeutique qu'elle veut découvrir; de .

l'acuité ou de la chronicité, si c'est la durée, etc. La seconde difficulté repose sur l'écart que présentent presque nécessairement les moyennes résultant de plusieurs séries d'observations recueillies pendant un même ensemble de causes productrices, et sur la difficulté de distinguer cet écart de celui qui résulte de l'introduction d’une influence nouvelle. Quand les enquêtes statistiques porteront sur un

très grand nombre d'observations, il sera le plus souvent:

facile de distinguer d'abord le léger écart accidentel de l'écart considérable et significatif, on pourra d'ailleurs essayer la méthode des dédoublements des nombres (V. Moyenne) ; mais, si l'on veut plus de précision et surtout si le nombre des observations recueillies est peu considérable, s’il est de quelques centaines seulement, cette épreuve ne peut plus guère être tentée avec fruit; et c’est pourtant avec ces petits nombres d'observations que l'écart possible, compatible avec un même ensemble de causes, est assez considérable pour en imposer et faire croire à l'efrot d'une influence nouvelle. Il faut alors s’en référer aux formules de Poisson, adoptées et déjà appliquées à notre sujet par Gavarret, admettre d’abord, pour simplifier et abréger, qu'un événement qui a 112 chances de se pro- duire contre une de ne se produire pas peut être regardé

événements qui s’ *excluent, comme la mort où

Compatible avec l'invariabilité de l’ensemble des causes. 100 malades observés (u), il y a eu 25 décès. (m) et,

- comprise entre 0,19 et 0,31;

Ainsi Louis avait observé dans les

* mule précédente proùve que la différence entre ces deux

-entre les deux moyennes, quoique considérable, ne néces-

gue observation ultérieure de décider. Voilà dans quelle

nai ssances;

d'un. malade ; faisant # et n chacun égal à l’un des deux & nombres indiquant combien l’une ou l’autre terminaison 4 été observée; ét y égal à la somme de tous les cas, & e sorte que l’on ’a m+n—=vy; enfin & me à l’écart maxi-

mum possible ; dès lors l'intervalle © en E à ; sh indi-.

quera l'amplitude possible de l'oscillation dé a moyenne.

Selon Poisson, E = 2V2?.m.n. Si, par exemple, sur 15 guéris (n), la mortalité a été de 0,95 ; la formule donne” E — 0,06, et l’on pourra conclure seulement. dé ce petit. nombre d'observations, que la mortalité moyenne estu si cetté même mortalité” (0,25) résultait de 1000 malades observés, alors E —0,0387 (soit 0,04), et l’on conclura que la mortalité est certai-, nement comprise entre 0,21 et 0,29. Mais, si l'observa=. tion avait porté sur 10000 malades, E 20, 006, et la mortalité (tant qu'elle restera soumise au même ensemble“ de causes) restera certainement (à 1/112° près) comprise entre 0,244 et 0,256; et si une: seconde série de 10 0004 malades donnait, par exemple, une mortalité de 0,26, on serait déjà autorisé à conclure à l'intérvention d'une cause nouvelle défavorable. De même, d'après la séatis-, tique médicale de l'armée,en 1862 il y a éu 2514 maiades. atteints de fièvre typhoïde, dont 690 décès, soit une mor+ talité de 0,274. En -appliquant la formule ci-déssus, on. trouve E — 0,025, et par suite une mortalité que l'on doit | regarder comme vraiment comprise entre 0,299 ét 0,249. Mais si, au lieu de la seule enquête u donnant une seule” moyenne dont on fixe ainsi les limites d’oscillation, on à 4m comparer deux enquêtes y. et y’, et par suite deux moyennes; leur différence compatible avec un même ensemble déw causes productrices sera plus resserrée, et donnée par le. double de ve racine carrée de la somme des deux quo-.