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Formation Modèles mixtes : modèles à effets aléatoires pour données longitudinales


Objectifs

S’approprier les principaux modèles à effets aléatoires pour données longitudinales en Biostatistique. Savoir manipuler, analyser et interpréter des données dans le cadre de modèles mixtes

Public

Biologistes, professionnels de santé, statisticiens …

Pré-requis

Pour suivre ce stage dans de bonnes conditions, il est recommandé d'avoir suivi en amont les formations Biostatistique et Méthodes de régression multiple en Biostatistique

Méthode

Pédagogie active mêlant exposés, exercices et applications pratiques.
Chaque participant pourra mettre en oeuvre les applications dans le logiciel de son choix parmi SAS ou R.

Programme

- Introduction aux données groupées et longitudinales

- Rappels concernant le modèle linéaire
  • Anova et régression linéaire, conditions d’utilisation
  • Limites de ces modèles

- Les modèles linéaires à effets mixtes
  • Exemples introductifs
  • Contexte d’utilisation des différents modèles (modèles à intercept et pentes aléatoires)
  • Estimation des paramètres
  • Interprétation des paramètres du modèle mixte
  • Structure des effets aléatoires et de la matrice de covariance
  • Structure des erreurs de mesure
  • Données longitudinales incomplètes (données manquantes), classification et traitement de ces données manquantes
  • Adéquation du modèle à effets aléatoires (résidus, diagnostic d’influence)
  • Estimation des effets aléatoires
  • Prédictions de Y
  • Données manquantes (sur variables dépendantes ou explicatives)
  • Stratégie de modélisation
  • Modèles pour données groupées
  • Applications

- Les modèles marginaux
  • Modèles d’équations d’estimation généralisées
  • Applications

- Les modèles linéaires généralisés mixtes
  • Régression logistique, régression de Poisson
  • Applications