Analyse De Variance 2 Flashcards
Que permet le plan factoriel?
tester l’effet de plusieurs variables indépendantes catégorielles (facteurs) sur une variable dépendante continue à l’intérieur d’une seule analyse (d’un seul modèle).
Quels sont les avantages du plan factoriel?
- Offre plus de précision
- Permet l’étude d’interaction entre les facteurs
Qu’est-ce qu’une interaction médicamenteuse?
L’interaction médicamenteuse est l’effet conjoint de 2 facteurs (ou plus) sur une certaine variable réponse (ex.: paramètre PK). En contraste avec la modification d’effet, où l’effet des facteurs dépendait du niveau d’un autre facteur et devait donc être interprété par rapport au niveau d’un autre facteur.
Comment se manifeste une interaction médicamenteuse?
Changement dans la magnitude de la réponse
Qu’est-ce qu’une interaction synergique?
L’effet conjoint des deux médicament est supérieur à la somme des effets individuels
Qu’est-ce qu’une interaction antagoniste?
L’effet conjoint est inférieur à la somme des effets individuels
Que nous permet le devis de Williams?
Nous permet de mesurer l’effet de la formulation en contrôlant pour les autres facteurs nuisibles (période, séquence), en appliquant les mêmes méthodes d’analyse que pour le chassé-croisé.
Qu’est-ce que la régression linéaire simple?
La régression linéaire simple est utilisée lorsqu’on veut expliquer la variation d’une variable dépendante (réponse) continue à partir d’une variable indépendante continue ou catégorique. On suppose alors que la relation entre les variables dépendante et indépendante est linéaire.
La régression linéaire est la généralisation de la comparaison de deux moyenne
En quoi consiste la méthode des moindres carrés?
Minimiser la somme du carré des résidus
Qu’est-ce que le Rcarré?
Le R2 est une mesure qui permet de quantifier l’adéquation de la régression linéaire simple. Il mesure à quel point la droite de régression est adaptée pour décrire la distribution des points.
Pourquoi utilise-t-on le R2 ajusté?
Plus on ajoute de variables dans le modèle de régression, plus la valeur de R2 sera élevée, donnant une fausse impression d’un ajustement adéquat. Il est alors recommandé d’utiliser une mesure qui tient compte de ce problème: le R2-ajusté, une version modifiée du R2 qui tient compte du nombre de variables indépendantes dans le modèle
Quels sont les postulats du modèle de régression linéaire?
- Y est une variable continue
- Résidus suivent une loi Normale.
- Les observations provenant de l’échantillon sont indépendantes et identiquement distribuées.
- La variance de Y ne varie pas en fonction des variables indépendantes Xj. (Homoscédasticité)
- La relation entre Y et chacun des Xj est linéaire.
Quand utilise-t-on la régression non polynomiale?
Lorsque la relation etre la variable dépendante et une variable explicative n’est pas linéaire
