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
Compétences visées
Comprendre les limites de l'Anova et de la régression linéaire
Connaître les stratégies de modélisation
Identifier les programmes R ou SAS adaptés à chaque modélisation
Savoir appliquer des modèles marginaux et des modèles linéaires généralisés mixtes
Identifier le modèle mixte adapté à la situation étudiée et au critère de jugement considéré
Identifier la matrice de covariance des effets aléatoires considérés
Interpréter des paramètres du modèle mixte
Savoir prédire des données à partir du modèle
Connaître les stratégies de modélisation
Identifier les programmes R ou SAS adaptés à chaque modélisation
Savoir appliquer des modèles marginaux et des modèles linéaires généralisés mixtes
Identifier le modèle mixte adapté à la situation étudiée et au critère de jugement considéré
Identifier la matrice de covariance des effets aléatoires considérés
Interpréter des paramètres du modèle mixte
Savoir prédire des données à partir du modèle
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 ou d'avoir atteint par la pratique un niveau équivalent
Méthode pédagogique
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.
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
Projet tutoré
En option, réalisez en autonomie un projet vous permettant d'appliquer les principales notions de votre formation. Le formateur vous présentera la problématique proposée et suivra votre avancement au cours de 3 séances d'1h de tutorat individuel à distance.
Modalités d'évaluation
Un formulaire d'auto-évaluation proposé en amont de la formation nous permettra d'évaluer votre niveau et de recueillir vos attentes. Ce même formulaire soumis en aval de la formation fournira une appréciation de votre progression.
Des exercices pratiques seront proposés à la fin de chaque séquence pédagogique pour l'évaluation des acquis.
En fin de formation, vous serez amené(e) à renseigner un questionnaire d'évaluation à chaud.
Une attestation de formation vous sera adressée à l'issue de la session.
Trois mois après votre formation, vous recevrez par email un formulaire d'évaluation à froid sur l'utilisation des acquis de la formation.
Des exercices pratiques seront proposés à la fin de chaque séquence pédagogique pour l'évaluation des acquis.
En fin de formation, vous serez amené(e) à renseigner un questionnaire d'évaluation à chaud.
Une attestation de formation vous sera adressée à l'issue de la session.
Trois mois après votre formation, vous recevrez par email un formulaire d'évaluation à froid sur l'utilisation des acquis de la formation.
Solutions de financement
Cette formation peut être financée :
- dans le cadre du plan de développement des compétences de votre Entreprise
- par l’OPCO (opérateur de compétences) de votre Entreprise ou le FAF (Fonds d’Assurance Formation) pour les professionnels libéraux
- par Pôle Emploi dans le cadre du dispositif de l'Aide Individuelle à la Formation (soumis à accord de votre Agence)
- à titre personnel
Accessibilité
Vous souhaitez suivre notre formation Modèles mixtes : modèles à effets aléatoires pour données longitudinales et êtes en situation de handicap ? Merci de nous contacter afin que nous puissions envisager les adaptations nécessaires et vous garantir de bonnes conditions d'apprentissage
Ce que pensent nos clients de la formation Modèles mixtes : modèles à effets aléatoires pour données longitudinales
M. Anthony P., Chargé d'études, data-manager, biostatisticien à l'Institut Pasteur de Lille
Formation riche et claire pour l'essentiel pour utilisateurs confirmés
Mme Candy G.A., Ingénieur Hospitalier – Statisticienne au CHU de Clermont-Ferrand
Très bien. Reste à mettre en pratique ! Merci
M. Pierre D., Biostatisticien chez Thermo Fisher Scientific
Formation très enrichissante, donnée de manière très pédagogique qui permet d'avoir une certaine aisance à utiliser les modèles mixtes