4 - régression logistique 2

Question 1

dans quel cas utiliser la régression logistique multiple

Answer 1

lorsque y est binaire et est expliqué par plusieurs variables indépendantes (x)

Question 2

régression logistique multiple dans le cas des essais cliniques

Answer 2

estimer l’effet du tx X1 sur la probabilité Pr(Y=1) en ajustant pour d’autres variables indep

Question 3

V ou F : les variables indépendantes X peuvent être quantitatives ou qualitatives

Answer 3

V

Question 4

types de modélisation de la régression logistique multiple

Answer 4

• fct logistique
• fct logit

Question 5

fct logistique

Answer 5

probabilité de développer l’outcome (Y=1, ex : douleur) en fct de plusieurs variables indep (ex : X1 = tx, X2 = âge, X3 = sexe)

Question 6

fct logit

Answer 6

relation linéaire liant les variables indep (X) à la variable dép Y)

Question 7

B0

Answer 7

Probabilité de Y = 1 quand tout X = 0
Ordonnée à l’origine de la fonction logit

Question 8

v ou f : B0 représente directement le risque de Y = 1

Answer 8

f, c’est l’exponentiel de Bo et non Bo

Question 9

interprétation de B0 > 0

Answer 9

probabilité d’événement > 0,5

Question 10

interprétation de B0 < 0

Answer 10

probabilité d’événement < 0,5

Question 11

B1

Answer 11

Accroissement de logit par unité de Xi, p ajusté pour les autres variables (autres facteurs sont fixes)

Question 12

vraisemblance

Answer 12

probabilité d’observer des données

Question 13

test de significativité : hypothèse nulle

Answer 13

Ho : Bk = 0
- pour évaluer la contribution individuelle : H0 est qu’il n’y a pas d’effet
- pour évaluer la présence d’une interaction entre X1 et X2 : H0 est qu’il n’y a pas d’interaction

Question 14

Test de stat Z

Answer 14

1. calculer bk/sk (pour risque alpha de 5%)
   si la valeur obtenue > 1,96, on rejette l’hypothèse nulle (bk = 0)

Question 15

test de wald

Answer 15

1. calculer (bk/sk)^2 (pour risque alpha de 5%)
   si la valeur obtenue > 3,84, on rejette l’hypothèse nulle (bk = 0)

Question 16

test de significativité : valeur p

Answer 16

seuil de significativité, si en bas de p (0,05), valeur est significative

Question 17

test de significativité : test LRT

Answer 17

se fait en comparant le log de vraisemblance de deux modèles
- M1 : B0 + B1X1 (modèle réduit)
- M2 : B0 + B1X1 + B2X2

si le résultat > 3,84 –> on rejette H0

Question 18

ddl

Answer 18

répresente le nbr de paramètres à estimer

Question 19

définition d’interaction

Answer 19

l’effet d’une variable explicative sur la variable dépendante dépend du niveau d’une autre variable explicative (effet de X sur Y dépend d’un autre X)

Question 20

formule OR avec interactions si les deux variables explicatives sont binaires

Answer 20

pour X1 = 1 (tx donné)
> si x2 = 0 : OR = e^B1
> si x2 = 1 : OR = e^B1+B12

Question 21

formule OR avec interactions si une variable explicative est binaire et l’autre est continue

Answer 21

OR = e^(B1+B12)

Question 22

formule OR avec interactions si les deux variables explicatives sont continues

Answer 22

OR = e^B12