L'analyse condense tes entrées en tendances et corrélations. Objectif : te montrer ce qui influence régulièrement ton humeur. Rien de tout cela ne remplace une appréciation clinique. Cela rend des schémas visibles.
Filtre temporel
En haut tu vois des pastilles pour 7 jours, 30 jours, 90 jours et Tout. La valeur par défaut est toujours Tout. Tu vois ainsi d'abord l'image complète, pas une semaine vide par hasard. Quand tu changes le filtre, toutes les analyses en dessous s'animent en direct.
Le hub en aperçu
Le hub est la page d'entrée de l'onglet Analyse. Il regroupe quatre zones :
- Anneau d'humeur avec tendance : anneau animé avec ta moyenne d'humeur sur la période, codé par couleur du rouge au jaune jusqu'au vert. À côté, flèche de tendance et delta par rapport à la période précédente de même longueur.
- Sparkline et pouls hebdomadaire : ligne de tendance compacte et instantané hebdomadaire avec humeur, facteurs et points de tracking par jour.
- Quatre tuiles de détail : facteurs, jours de semaine, évolution, questionnaires. Chacune mène à une sous-vue.
- Statistiques et année en pixels : anneau de régularité, min/moyenne/max et une heatmap annuelle.
Anneau d'humeur
L'anneau montre ta moyenne dans le filtre temporel actuel. La couleur suit le score : rouge pour 1 à 3, orange pour 4 à 5, jaune pour 6 à 7, vert pour 8 à 10. Avec peu d'entrées, l'anneau reste fin pour signaler que la base de données est mince.
Tendance
La vue détaillée de tendance montre l'évolution de ton humeur sous forme de ligne et superpose une ligne de régression. Tu choisis entre une fenêtre de 7, 14 ou 30 jours :
- Fenêtre courte (7 jours) : réagit vite, montre les points de retournement actuels.
- Fenêtre moyenne (14 jours) : bon compromis.
- Fenêtre longue (30 jours) : montre la tendance de fond, lisse les fluctuations de court terme.
En haut tu vois une bannière de pente, par exemple "Tendance à la hausse plus 0,42 point par semaine" (vert) ou "Tendance à la baisse" (rouge) ou "Stable" (gris). Tu reconnais ainsi les tendances de fond, même quand la volatilité quotidienne est forte.
Influence des facteurs
La vue détaillée des facteurs montre par facteur une capsule horizontale avec deux barres :
- Barre grise = humeur moyenne les jours sans le facteur.
- Barre colorée = humeur moyenne les jours avec le facteur. Vert pour un effet positif, rouge pour un effet négatif.
La différence est l'impact. À côté figure la confiance en pourcentage. Si un facteur est trop rare ou si le groupe de comparaison est trop petit, l'app atténue la tuile et écrit "Trop peu de données pour une conclusion".
Facteurs de base contre facteurs d'impact
InnerPulse distingue deux types :
- Facteurs de base sont des choses qui apparaissent dans au moins 60 pour cent de tes entrées. Ils sont ton arrière-plan normal. Peu de variance, faible influence visible. Ils sont affichés séparément.
- Facteurs d'impact sont des choses qui arrivent plus rarement mais qui agissent alors nettement. Thérapie, conflit, longue course le week-end.
Un facteur qui n'apparaît que dix fois mais fait toujours une grande différence est plus important qu'un qui survient chaque jour et change à peine quelque chose. Plus de détails sur la logique des facteurs dans le chapitre Facteurs.
Confiance
La confiance mesure à quel point une influence est statistiquement sûre. Pas combien de fois elle apparaît. L'app prend en compte la taille de l'échantillon, la taille de l'effet et la dispersion via un test t de Welch avec variance shrinkage. Une valeur de confiance élevée veut dire : la différence a peu de chances d'être du hasard.
Trois grandeurs entrent en jeu
- Taille de l'effet : quelle est la différence entre les jours avec et sans le facteur ?
- Taille de l'échantillon : combien d'occurrences par groupe ?
- Dispersion : les valeurs d'humeur sont-elles serrées ou étalées autour de leur moyenne respective ?
Un exemple à calculer ensemble
Imagine que tu as 30 entrées. Sur 8 jours, tu as marqué Fait du sport comme facteur. Sur les 22 jours restants, non.
- Jours sport : 8 entrées, moyenne 7,4, écart-type 2,2 (donc valeurs entre 5 et 9 avec quelques variations).
- Jours sans sport : 22 entrées, moyenne 5,8, écart-type 2,7 (valeurs entre 3 et 9, plus grande fluctuation).
- Différence des moyennes : 1,6 point.
L'app insère ces valeurs dans la formule du test t de Welch. La formule est :
t = (M1 - M2) / racine carrée de (s1² / n1 + s2² / n2)
On remplace :
- s1² / n1 = 2,2² / 8 = 4,84 / 8 = 0,605
- s2² / n2 = 2,7² / 22 = 7,29 / 22 = 0,331
- Somme : 0,605 + 0,331 = 0,936
- Racine carrée : 0,968 (c'est l'erreur standard de la différence)
- t = 1,6 / 0,968 = 1,65
À côté, le test de Welch calcule les degrés de liberté effectifs via l'approximation de Welch-Satterthwaite. Pour notre exemple, on arrive à environ 15 degrés de liberté.
Dans une distribution t standard avec 15 degrés de liberté, une valeur t de 1,65 correspond à une p-valeur bilatérale d'environ 0,12. L'app calcule la confiance comme 1 moins p, soit environ 88 pour cent.
Elle t'affiche "Confiance 88 pour cent" avec un indicateur vert. Traduction : sur environ 12 sur 100 échantillons, cet effet apparaîtrait par hasard, dans 88 cas le lien est réel.
Si la même différence reposait seulement sur deux jours de sport, l'erreur standard serait si grande que la valeur t tomberait sous 1. La confiance descendrait à environ 40 pour cent. Trop peu pour s'y fier. L'app atténue alors la tuile et écrit "Trop peu de données pour une conclusion".
Le variance shrinkage tire en plus les très petites ou très grandes dispersions vers une moyenne, pour que des échantillons aberrants ne fassent pas dérailler le résultat.
Avec trois à cinq observations par facteur, la confiance reste basse. À partir de dix observations et d'un effet net, elle grimpe vite. Si la confiance reste durablement basse malgré des occurrences fréquentes, l'effet est probablement petit ou sujet à des fluctuations.
Schéma par jour de semaine
L'analyse par jour de semaine montre pour chaque jour de la semaine une bande grise du min au max et un point pour la médiane. En dessous figure le nombre d'entrées sur ce jour. Une Insight-Card en fin résume, par exemple "Meilleur jour jeudi (moyenne 7,2), jour le plus difficile lundi (moyenne 5,1)".
Pratique pour planifier ses soins personnels. Si les lundis sont difficiles, n'y place pas exprès tes rendez-vous importants.
Évolution des questionnaires
Ici tu vois PHQ-9, GAD-7, K10 et PHQ-4 dans un même graphique. Pour que les tests soient comparables, les scores sont normalisés sur une échelle commune de 0 (aucune charge) à 1 (charge maximale). Chaque test a sa propre couleur : PHQ-9 bleu, GAD-7 orange, K10 teal, PHQ-4 indigo.
Derrière les courbes se trouvent des rubans de sévérité comme des bandes dégradées par couleur. Tu vois ainsi d'un coup d'œil dans quelle zone de sévérité tu te situes, sans avoir besoin de connaître la valeur chiffrée.
Année en pixels
La dernière tuile ouvre une heatmap de l'année. Chaque jour a son propre rectangle. Couleur égale moyenne : gris pour les jours sans entrée, rouge à jaune et vert pour la plage d'humeur.
Pratique pour voir d'un coup d'œil les périodes de tracking creuses et les bonnes ou difficiles phases. Particulièrement marquant si tu veux montrer à ta thérapeute ou à ton médecin ce qui s'est passé sur l'année. Un tap sur un jour ouvre l'entrée correspondante.
Régularité
L'anneau de régularité montre sur combien de jours de la période choisie tu as tracké. Avec "Tout" comme filtre, l'anneau compte à partir de ta première entrée. Il n'y a pas de séries, pas de badges, pas de notification pour te signaler que tu as raté quelque chose. L'anneau est une information, pas une pression.
Ce qu'il faut savoir
- Les analyses sont recalculées à chaque ouverture. Pas de cache qui devient obsolète.
- Il faut au moins trois entrées pour des tendances utiles. Avec moins, l'app montre des tuiles vides ou discrètement atténuées.
- Corrélation n'est pas causalité. L'app montre des liens. L'interprétation t'appartient, parfois avec ta thérapeute.
- Si tu veux exporter des analyses, par exemple en PDF pour le prochain rendez-vous, regarde Exporter les données.
- Pour mieux comprendre les résultats des questionnaires, combine ce chapitre avec Questionnaires de Check-in.