Régression logistique

L’analyse de régression logistique est plus complexe que celle de régression linéaire, car le modèle logistique est non-linéaire et la variable dépendante n’est pas quantitative mais qualitative. Afin de bien comprendre les différences fondamentales, nous allons tout au long de ce cours faire un parallèle entre l’analyse de régression linéaire et celle de régression logistique.

Thématiques abordées

  • Principes de l’analyse de régression
  • Concepts fondamentaux de la modélisation des variables qualitatives dichotomiques
  • Formulation mathématique du modèle et son estimation, ainsi que les différentes procédures de tests
  • Interprétation des coefficients de régression (sur l’échelle logit)
  • Calcul des mesures de risque les plus utilisées en épidémiologie (Odds Ratio, Risque Relatif, différence de risque, etc.)
  • Calcul du risque associé aux différentes covariables
  • Stratégie de modélisation, analyse des résidus et évaluation de la qualité de l’ajustement du modèle aux données

Cette formation, qui est un module dispensé dans le cadre du Certificate of Advanced Studies (CAS) en Recherche clinique, est ouverte aux professionnels de la santé non inscrits au CAS en Recherche clinique.

Il est également dispensé comme module optionnel dans le cadre du CAS en Gouvernance des systèmes de santé.

Ce module sera proposé pour la prochaine session du 23 au 25 juin 2021

CAS en recherche clinique - Module Régression logistique
Thèmes

Statistiques, Recherche clinique

Objectifs

Acquérir les bases de la problématique de la modélisation des variables qualitatives dichotomiques (i.e. comportant deux catégories comme « sain » et « malade ») au moyen de la régression logistique.

Il s’agit d’un cours de régression logistique appliquée de sorte que l’accent est mis avant tout sur l’explication des concepts fondamentaux, les hypothèses du modèle et l’interprétation des résultats.

Public cible

Ce module de formation s'adresse à tous les professionnels de la santé intéressés par la recherche clinique.

 

Description

L’analyse de régression logistique est plus complexe que celle de régression linéaire, car le modèle logistique est non-linéaire et la variable dépendante n’est pas quantitative mais qualitative. Afin de bien comprendre les différences fondamentales, nous allons tout au long de ce cours faire un parallèle entre l’analyse de régression linéaire et celle de régression logistique.

Thématiques abordées

  • Principes de l’analyse de régression
  • Concepts fondamentaux de la modélisation des variables qualitatives dichotomiques
  • Formulation mathématique du modèle et son estimation, ainsi que les différentes procédures de tests
  • Interprétation des coefficients de régression (sur l’échelle logit)
  • Calcul des mesures de risque les plus utilisées en épidémiologie (Odds Ratio, Risque Relatif, différence de risque, etc.)
  • Calcul du risque associé aux différentes covariables
  • Stratégie de modélisation, analyse des résidus et évaluation de la qualité de l’ajustement du modèle aux données

Cette formation, qui est un module dispensé dans le cadre du Certificate of Advanced Studies (CAS) en Recherche clinique, est ouverte aux professionnels de la santé non inscrits au CAS en Recherche clinique.

Il est également dispensé comme module optionnel dans le cadre du CAS en Gouvernance des systèmes de santé.

Ce module sera proposé pour la prochaine session du 23 au 25 juin 2021

Du 24.06.2020 au 26.06.2020

Description

Cours : 24-26 juin
Examen : 29 juin
Horaires détaillés à télécharger depuis la page du CAS en Recherche clinique ou du CAS en Gouvernance des systèmes de santé ou sur la page du CAS en recherche clinique.

Voir les pré-requis dans MODALITÉS

Date de début : 24.06.2020
Date de fin : 26.06.2020
Horaire : 08:30 - 17:30
Lieu : Les cours ont lieu en ligne sur Zoom
Inscription

Conditions de participation

Pré-requis
Connaissances de base en statistiques, incluant la théorie des tests statiques pour la comparaison de variables continues ou catégorielles entre deux ou plusieurs groupes indépendants; familiarité avec les méthodes de régression; maîtrise d’un logiciel de statistiques (Stata sera utilisé dans le cadre du cours).

Niveau de langue

La formation est donnée en français. Pour la compréhension du matériel pédagogique, une bonne connaissance de l’anglais est exigée.

Matériel
Les cours impliquent l’utilisation d’un ordinateur portable (matériel non fourni).

Coûts

800 CHF

Intervenants

Patrick Taffé

Contact

Entités organisatrices
Faculté de Biologie et de Médecine (FBM), Université de Lausanne
Unisanté 

Coordination de programme
Unité des formations, Unisanté
Dominique Actis-Datta, responsable
Tel : 021 314 33 63
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