Méthodes statistiques Archives | pvalue.io
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Il est parfois surprenant de ne pouvoir réaliser une analyse multivariée en raison d'un effectif trop faible alors que le fichier comporte plusieurs centaines d'observations (patients, sujets). Cas des régressions linéaires Pour les régressions linéaires, c'est-à dire-les analyses multivariées pour lesquelles la variable à expliquer est numérique, il est nécessaire avoir au...

On distingue trois types d'analyses : les analyses descriptives, les analyses univariées et les analyses multivariées Les analyses descriptives permettent de décrire les données, et sont utiles pour détecter des problèmes dans les données Les analyses univariées et multivariées permettent des comparaisons statistiques (obtention d'une p-value), et seules les...

Lorsque la variable à expliquer est quantitative continue, le modèle statistique adapté est la régression linéaire Lorsqu'il n'existe qu'une seule variable explicative et qu'elle est qualitative, la régression linéaire donne le même résultat qu'un test de Student Dans un effort de simplification, nous appellerons Y la variable que l'on souhaite...

Lorsque la variable à expliquer est binaire et non censurée, le modèle statistique adapté est la régression logistique; Lorsqu'il n'existe qu'une seule variable explicative et que celle-ci est qualitative, la régression logistique donne le même résultat qu'un test du Chi2; Dans un effort de simplification, nous appellerons Y la variable...

Lorsqu'un paramètre n'a pas été mesuré pour tous les patients de l'étude, on parle de données manquantes Il existe peu d'études sans données manquantes En présence de données manquantes, il convient de les décrire et de choisir une stratégie pour les traiter Les données manquantes sont un problème rencontré fréquemment...