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Analyse Multivariée (AMV)

Le but de ce cours est de permettre aux participants d’appliquer les concepts et les méthodes utilisés lors d’une analyse multivariée (régression linéaire et logistique, analyse de survie) afin d’examiner et/ou d’évaluer les problèmes de santé et les interventions de santé et afin d’évaluer de façon critique les études épidémiologiques liées au domaine de la santé publique.
La composante de course comprend 3 module:
  • Module 1: Régression linéaire
  • Modules 2: Régression logistique
  • Module 3: Analyse de survie

Learning Objectives

Régression linéaire
  • Comprendre l’objectif et les principes de la régression linéaire simple et multiple
  • Interpréter un diagramme de dispersion
  • Utiliser l’analyse de la variance afin de faire des tests statistiques, de calculer un intervalle de confiance et des coefficients de détermination et de corrélation, et d’interpréter ces statistiques
  • Vérifier les présomptions de la régression linéaire basées sur l’analyse d’écarts
  • Utiliser des stratégies de modélisation appropriées
  • Utiliser un logiciel de statistique afin de faire des régressions linéaires simples et multiples 
  • Evaluer de façon critique un article scientifique utilisant la régression linéaire comme méthode statistique 
 
Régression logistique
  • Identifier les avantages et les inconvénients d’un modèle logistique
  • Interpréter les résultats calculés en appliquant un modèle logistique
  • Utiliser deux procédures alternatives pour tester les hypothèses concernant les paramètres dans un modèle logistique
  • Calculer les rapports de côtes de paramètres dans un modèle logistique et leur intervalle de confiance de 95%
  • Appliquer les différentes étapes d’une stratégie de modélisation recommandée
  • Appliquer les concepts de l’interaction et de la confusion à un modèle logistique
  • Identifier un modèle logistique approprié pour données appariées
  • Appliquer des arguments pour évaluer des relations causales
  • Evaluer de façon critique un article scientifique utilisant la régression logistique comme méthode statistique
  
Analyse de survie
  • Décrire des données de survie (modèle Kaplan-Meier)
  • Comparer le taux de survie de différents groupes (test logarithmique)
  • Expliquer le taux de survie avec co-variables (régression Cox)
  • Evaluer de façon critique un article scientifique basé sur l’analyse de survie

Content

Régression linéaire : régression linéaire simple, régression linéaire multiple, vérifier les présomptions, variable dummy et interaction, stratégies de modélisation
Analyse des données appariées
Régression logistique : un modèle logistique, régression logistique conditionelle, stratégies de modélisation, la régression dans les articles scientifiques
Analyse de survie : analyse de survie descriptive, tester et estimer les effets d'un traitement, sujets avancés

Teaching and learning methods

  • Cours interactifs : introduction théorique sur les concepts et les méthodes
  • Exercices en groupe : applications
  • Sessions pratiques : exercices d'analyse de données (EPI-INFO)
  • Lecture critique d'articles scientifiques à l'aide des méthodes d'analyse multivariée 

Assessment

Examen « à livre ouvert ». La capacité des participants d’appliquer les méthodes et concepts enseignés sur des problèmes spécifiques sera évaluée.

Admission requirements

Identiques aux critères d'admission du MPH
Pour les candidats qui souhaitent suivre cette composante de cours comme un cours indépendant ou comme partie d'un programme MPH flexible ou une formation PhD : preuve de maîtrise des concepts de base en Epidémiologie et Statistiques dans un pré-test (voir les objectifs d'apprentissage de CC2 - module Epidémiologie et Statistiques de Base).

Selection criteria

Identiques aux critères de sélection du MPH
Les participants supplémentaires sont sélectionnées en fonction de la pertinence du cours pour leur carrière scientifique/professionnelle (comme précisé dans une lettre de motivation).

Accreditation

This course (component) is accredited by :
NVAO

Contact

Course Leader: Kristien Verdonck
Coordinator (s): Marianne Pirard
Secretary: Marianne Hilgert
MPH-DC@itg.be
Tel: +32(0)32476471

Credits

The course study load is equivalent to 5 ECTS credits (European Credit Transfer and accumulation System credits).