Diplome Universitaire Methodes Statistiques de Regression en Epidemiologie
UNIVERSITE DE BORDEAUX - ISPED
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Objectifs
› Former aux concepts nécessaires à la compréhension et à l'utilisation des méthodes d'analyse multivariable.
› Acquérir des bases théoriques et pratiques sur les méthodes de régression les plus couramment utilisées en
épidémiologie.
› Acquérir des bases théoriques et pratiques sur les méthodes de régression les plus couramment utilisées en
épidémiologie.
Programme
Le cours est constitué de 4 modules qu'il est préférable de suivre dans l'ordre.
Dans chaque module, le cours théorique est illustré d'exemples dans le domaine de la santé et complété d'exercices permettant d'assimiler le cours et de le mettre en application.
› Module 1 : Introduction à l'analyse multivariable et aux modèles de régression :
Étude de la relation entre deux variables en tenant compte d'une troisième, notions de modification d'effet, de facteur de confusion et d'analyse stratifiée, objectifs et méthodes de l'analyse multivariable.
› Module 2 : Méthodes de régression linéaire simple et multiple :
Problématique, spécification et hypothèses du modèle linéaire, interprétation des paramètres, estimation et tests, sélection des variables, adéquation de modèles.
› Module 3 : Régression logistique :
Problématique, spécification et hypothèses du modèle linéaire, interprétation des paramètres, estimation et tests, sélection des variables, adéquation de modèles.
› Module 4 : Méthodes d'analyse de données de survie :
Spécificités des données de survie, notions de censure et de troncature, estimation et comparaison de courbes de survie, modèle des risques proportionnels de Cox.
Dans chaque module, le cours théorique est illustré d'exemples dans le domaine de la santé et complété d'exercices permettant d'assimiler le cours et de le mettre en application.
› Module 1 : Introduction à l'analyse multivariable et aux modèles de régression :
Étude de la relation entre deux variables en tenant compte d'une troisième, notions de modification d'effet, de facteur de confusion et d'analyse stratifiée, objectifs et méthodes de l'analyse multivariable.
› Module 2 : Méthodes de régression linéaire simple et multiple :
Problématique, spécification et hypothèses du modèle linéaire, interprétation des paramètres, estimation et tests, sélection des variables, adéquation de modèles.
› Module 3 : Régression logistique :
Problématique, spécification et hypothèses du modèle linéaire, interprétation des paramètres, estimation et tests, sélection des variables, adéquation de modèles.
› Module 4 : Méthodes d'analyse de données de survie :
Spécificités des données de survie, notions de censure et de troncature, estimation et comparaison de courbes de survie, modèle des risques proportionnels de Cox.
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