Objectifs
S’approprier les méthodes de régression logistique avec des applications en Biostatistique. Savoir manipuler, analyser et interpréter des données dans le cadre d'une régression logistique.
Compétences visées
- Comprendre le contexte d'utilisation de la régression logistique
- Comprendre l'intérêt du passage à la fonction logit
- Savoir interpréter les résultats de la régression et établir des intervalles de confiance autour des paramètres du modèle
- Savoir estimer les paramètres dans le cas du modèle simple et multiple
- Réaliser des tests d'hypothèse sur les paramètres du modèle
- Savoir traiter les variables explicatives (codage et interprétation)
- Connaître la modification de l’effet et confusion
- Être en mesure de comparer les modèles et de sélectionner les variables
- Examiner les étapes de validation du modèle
- Découvrir des extensions du modèle logistique
- Comprendre l'intérêt du passage à la fonction logit
- Savoir interpréter les résultats de la régression et établir des intervalles de confiance autour des paramètres du modèle
- Savoir estimer les paramètres dans le cas du modèle simple et multiple
- Réaliser des tests d'hypothèse sur les paramètres du modèle
- Savoir traiter les variables explicatives (codage et interprétation)
- Connaître la modification de l’effet et confusion
- Être en mesure de comparer les modèles et de sélectionner les variables
- Examiner les étapes de validation du modèle
- Découvrir des extensions du modèle logistique
Public
Biologistes, professionnels de santé, statisticiens …
Pré-requis
Pour suivre ce stage dans de bonnes conditions, il est recommandé d'avoir suivi en amont la formation 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
- Contexte
- Exemples
- Terminologie
- Représentations graphiques de ces données binaires
- Spécification du modèle
- Hypothèses
- Fonction logit
- Interprétation des paramètres du modèle
- Intervalle de confiance
- Estimation des paramètres du modèle simple et multiple
- Tests d’hypothèses sur les paramètres du modèle
- Codage et interprétation des variables explicatives (binaire, qualitative)
- Modification de l’effet et confusion
- Comparaison de modèles et sélection de variables
- Validation des hypothèses du modèle
- Analyse des résidus
- Etude de l’adéquation du modèle logistique
- Quelques extensions du modèle de régression logistique
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.
Qualification du formateur
Les formations DATA VALUE sont animées par des intervenants experts, alliant expérience opérationnelle et compétences pédagogiques reconnues.
Ils disposent de plus de 10 ans d’expérience professionnelle et assurent une veille constante sur les pratiques, outils et normes de leur domaine afin de garantir des contenus actualisés et adaptés aux besoins des stagiaires.
Ils disposent de plus de 10 ans d’expérience professionnelle et assurent une veille constante sur les pratiques, outils et normes de leur domaine afin de garantir des contenus actualisés et adaptés aux besoins des stagiaires.
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 France Travail dans le cadre du dispositif de l'Aide Individuelle à la Formation (soumis à accord de votre Agence)
- Ã titre personnel
Délais d'accès et modalités de formation
Les inscriptions peuvent être effectuées jusqu’à 48 heures avant le début de la formation.
Vous pourrez trouver des informations plus détaillées concernant les modalités de nos formations à cette adresse : https://www.datavalue.fr/modalites-acces-formation
Vous pourrez trouver des informations plus détaillées concernant les modalités de nos formations à cette adresse : https://www.datavalue.fr/modalites-acces-formation
Accessibilité
Vous souhaitez suivre notre formation Régression logistique - Analyse de données catégorielles 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 R̩gression logistique РAnalyse de donn̩es cat̩gorielles
M. Jean-Louis S., Ingénieur épidémiologiste à l'Agence Nationale de Santé Publique
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M. Joffrey M., Biostatisticien au Centre d'Epidémiologie et de Santé Publique des Armées
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