Variables Flashcards
Variables quantitatives ?
=> discrète (nombre limité de valeur)
=> Continu (nombre illimité de valeur)
Descriptif (prévalence ou incidence)
=> Calcul des fréquence : ABSOLU
=> Pourcentage : FRÉQUENCES RELATIVES
Univariée (test statistique)
=> Paramétrique : Student
=> Non paramétrique : Wilcoxon
Multivarié
=> Régression linéaire
Variables qualitatives ?
Pas notion de grandeur
=> Binaire si peux prendre 2 valeurs
Descriptif (paramètre de position + paramètre de dispersion)
- Position :
=> moyenne (si distribution normale)
=> Médiane (si pas distribution normale = moins sensible aux valeurs extrêmes)
- Dispersion
=> Écart type / variance
=> Intervalle interquartile
Univarié
=> paramétrique : Chi 2
=> Non paramétrique : Fischer
=> Régression logistique univariée (OR BRUT)
Multivariée
=> Régression logistique multivariée ( OR ajusté)
Variables censurées ?
Date d’origine (représente pour chaque patient sa date d’entrée dans l’étude)
Délai de participation : délai de participation entre date dernière nouvelles et date d’origine
Date de point (si non Evt à la date de point = censuré)
Recul d’un patient : délai entre date origine et date de point :
=> recul minimum et maximum d’une série définissent l’ancienneté de la série
Descriptif
=> Courbe de survie : Kaplan Meier : représente à chaque temps événement % n’ayant pas encore présenté l’evt
=> Courbe incidence cumulée
Univarié (test statistique)
=> Log rank
=> MODÈLE DE COX UNIVARIÉ : HR brut
Multivariée
=> Modèle de Cox : HR ajusté
Prévalence ?
Nombre de malade / Population totale moment donné
Intègre
=> Durée maladie
=> Vitesse apparition des nouveaux cas
Comme c’est mesuré dans un ÉCHANTILLON = Intervalle de confiance 95%
Incidence ?
Nombre de nouveaux cas pendant T / nombre de personne
VITESSE MOYENNE apparition
Échantillon = Calcul IC 95%
Relation entre taux incidence et prévalence ?
P = TI x d
d =durée de la maladie ++++
Hypothèses et définition ?
Hypothèse nulle H0 : PAS DE DIFFÉRENCE
Hypothèse alternative H1 : DIFFÉRENCE
Risque a : risque de conclure à une différence alors qu’elle n’existe pas
=> Accepter H1 alors que H0 vraie
Risque B : probabilité de ne pas mettre en évidence une différence qui existe
=> Accepter H0 alors que H1 vraie
Puissance : Probabilité de rejeter H0 si H1 est vraie
Mesure association entre 2 variables ?
- RR (rapport des proportions de malades chez exposés et non exposés)
- OR (rapproche du RR si prévalence faible)
- HR (RR pour les variables censurées)
Calcul de IC 95% ?
À partir de la mesure du paramètre et de la mesure de sa variabilité
Différence entre variance variable quantitative et paramètre ?
Variance variable quantitative :
=> variabilité dans population
Variance paramètre (moyenne ou RR)
=> Dans le calcul des IC 95%
Mesure association entre 2 variables quantitative ?
Calcul d’un coefficient de corrélation
Varie de -1 à 1
=> On test si le coefficient de corrélation significativement différent de 0
Facteur intermédiaire ?
Facteur qui interviens dans la chaîne causale
Facteur de confusion ?
(Peux expliquer une association ou MASQUER association)
Associé à la fois au facteur exposition et critère de jugement
Si dans chaque strate la relation disparait
Facteur d’interaction ?
Interaction quand la relation diffère selon modalité 3eme facteur : interaction
=> Quantitative (Plus élevé)
=> Qualitative (relation pas dans le meme sens)
Si dans chaque strate le résultat est différent
Prise en compte un seul facteur de confusion ?
Ajustement de Mantel Haenszel
Compare le paramètre brut au paramètre ajusté = déduire si le facteur ajustement est un facteur de confusion
