{"id":325946,"date":"2022-04-23T01:00:00","date_gmt":"2022-04-22T23:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/medizinonline.com\/retour-aux-fondamentaux-lanalyse-de-regression\/"},"modified":"2022-04-23T01:00:00","modified_gmt":"2022-04-22T23:00:00","slug":"retour-aux-fondamentaux-lanalyse-de-regression","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/medizinonline.com\/fr\/retour-aux-fondamentaux-lanalyse-de-regression\/","title":{"rendered":"Retour aux fondamentaux : l&#8217;analyse de r\u00e9gression"},"content":{"rendered":"<p><strong>Dans de nombreuses \u00e9tudes cliniques, l&#8217;analyse de r\u00e9gression constitue une base importante de l&#8217;\u00e9valuation statistique &#8211; et donc des r\u00e9sultats trouv\u00e9s. Par exemple, la plupart des m\u00e9decins ont sans doute d\u00e9j\u00e0 entendu parler de la r\u00e9gression de Cox. Il est possible de d\u00e9montrer math\u00e9matiquement si les variables A et B pr\u00e9sentent une relation lin\u00e9aire depuis le d\u00e9veloppement de la r\u00e9gression par Galton \u00e0 la fin du 19e si\u00e8cle. Jusqu&#8217;\u00e0 aujourd&#8217;hui, beaucoup de choses ont \u00e9t\u00e9 faites pour pouvoir repr\u00e9senter des interactions complexes.<\/strong><\/p>\n<p> <!--more--> <\/p>\n<p>Souvent, la probl\u00e9matique d&#8217;un essai clinique est claire : x est-il li\u00e9 \u00e0 y ? Ou, pour prendre un exemple plus concret et largement utilis\u00e9 en oncologie : L&#8217;\u00e2ge du patient a-t-il un impact sur la survie globale ? Dans ce cas, l&#8217;\u00e2ge peut \u00eatre d\u00e9sign\u00e9 comme variable ind\u00e9pendante et la survie globale comme variable d\u00e9pendante. Nous \u00e9tudions donc les effets potentiels de la variable ind\u00e9pendante sur la variable d\u00e9pendante. Jusqu&#8217;ici, c&#8217;est simple. L&#8217;influence d&#8217;autres facteurs &#8211; d&#8217;autres variables ind\u00e9pendantes &#8211; vient \u00e0 chaque fois compliquer la situation. Ainsi, l&#8217;\u00e2ge n&#8217;est pas le seul facteur \u00e0 influencer les r\u00e9sultats, mais aussi, par exemple, le traitement, le sexe et peut-\u00eatre m\u00eame la phase lunaire pendant l&#8217;administration du m\u00e9dicament. Ce qui nous am\u00e8ne \u00e0 un point important \u00e0 ne jamais oublier dans l&#8217;interpr\u00e9tation des analyses de r\u00e9gression : comme chacun sait, une corr\u00e9lation n&#8217;implique pas une causalit\u00e9 !<\/p>\n<p>Id\u00e9alement, une analyse de r\u00e9gression devrait pouvoir distinguer les diff\u00e9rents effets de diff\u00e9rentes variables ind\u00e9pendantes sur la variable d\u00e9pendante. Il existe aujourd&#8217;hui un grand nombre de m\u00e9thodes statistiques qui peuvent \u00eatre utilis\u00e9es en fonction de la situation et des questions pos\u00e9es. Il est \u00e9galement important de faire la distinction entre l&#8217;analyse de r\u00e9gression et l&#8217;analyse de variance.<\/p>\n<h2 id=\"differentes-formes-danalyse-de-regression\">Diff\u00e9rentes formes d&#8217;analyse de r\u00e9gression<\/h2>\n<p>Le choix de la m\u00e9thode d&#8217;analyse la plus appropri\u00e9e d\u00e9pend du nombre de variables \u00e0 \u00e9tudier et du type d&#8217;\u00e9chelle <span style=\"font-family:franklin gothic demi\">(tableau 1) <\/span>[2]. En principe, pour une analyse de r\u00e9gression lin\u00e9aire, il doit y avoir une relation lin\u00e9aire entre les variables. Le <em>coefficient de corr\u00e9lation de Pearson <\/em>est une mesure de la lin\u00e9arit\u00e9 entre deux variables <em>. <\/em>En outre, les variables ind\u00e9pendantes ne doivent pas \u00eatre corr\u00e9l\u00e9es entre elles et doivent \u00eatre distribu\u00e9es selon une loi \u00e0 peu pr\u00e8s normale [2]. Une autre condition est l&#8217;homosc\u00e9dasticit\u00e9 : la valeur d&#8217;erreur de la variable ind\u00e9pendante doit \u00eatre la m\u00eame pour chaque valeur. Le logiciel statistique fait ensuite le reste, le &#8220;coefficient de d\u00e9termination&#8221;<sup>R2<\/sup> exprimant la mesure dans laquelle l&#8217;\u00e9quation de r\u00e9gression refl\u00e8te bien la relation entre les variables. Le test F et, dans le cas de plusieurs variables ind\u00e9pendantes, le test t [3] d\u00e9terminent si la corr\u00e9lation trouv\u00e9e est statistiquement significative &#8211; et peut donc \u00eatre transf\u00e9r\u00e9e de l&#8217;\u00e9chantillon \u00e0 la population.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\" size-full wp-image-18474\" alt=\"\" src=\"https:\/\/medizinonline.com\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/tab1_dp1_s48.png\" style=\"height:299px; width:600px\" width=\"1100\" height=\"548\"><br \/>\n<span style=\"font-size:12px\">d&#8217;apr\u00e8s [2]<\/span><\/p>\n<p>\n&nbsp;<\/p>\n<h2 id=\"et-quelle-est-la-difference-entre-et-lanalyse-de-variance-anova\">Et quelle est la diff\u00e9rence entre&nbsp;et l&#8217;analyse de variance (ANOVA) ?<\/h2>\n<p>L&#8217;analyse de r\u00e9gression et l&#8217;analyse de variance<em>( <\/em>ANOVA) sont toutes deux des m\u00e9thodes standard dans divers programmes statistiques et leurs domaines d&#8217;application se recoupent. Alors que l&#8217;analyse de r\u00e9gression a \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9e \u00e0 l&#8217;origine pour \u00e9tudier des variables m\u00e9triques ind\u00e9pendantes telles que l&#8217;\u00e2ge, l&#8217;analyse de variance a surtout servi, \u00e0 l&#8217;origine, \u00e0 analyser des variables ind\u00e9pendantes nominales telles que le choix du traitement. Les deux m\u00e9thodes d&#8217;analyse peuvent aujourd&#8217;hui \u00eatre utilis\u00e9es avec des variables ind\u00e9pendantes m\u00e9triques ou nominales [4]. Le bon choix n&#8217;est donc pas si simple, il s&#8217;agit g\u00e9n\u00e9ralement d&#8217;une question l\u00e9gitime qui doit \u00eatre discut\u00e9e avec un statisticien.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Litt\u00e9rature :<\/p>\n<ol>\n<li>Hemmerich W : StatistikGuru Version 1.96 : R\u00e9gression, analyse de r\u00e9gression. https:\/\/statistikguru.de\/lexikon\/regression-regressionsanalyse.html (dernier acc\u00e8s le 23.12.2021)<\/li>\n<li>Qualtrics : Analyse de r\u00e9gression : processus, objectifs &amp; exemples. www.qualtrics.com\/de\/erlebnismanagement\/marktforschung\/regressionsanalyse (dernier acc\u00e8s le 23.12.2021)<\/li>\n<li>Analyse de r\u00e9gression &#8211; Statista Definition https:\/\/de.statista.com\/statistik\/lexikon\/definition\/113\/regressionsanalyse\/ (dernier acc\u00e8s le 23\/12\/2021)<\/li>\n<li>Smigierski J : Quand faut-il calculer une analyse de variance et quand faut-il calculer une analyse de r\u00e9gression ? www.beratung-statistik.de\/statistik-infos\/statistik-beratung-faqs\/unterschied-varianzanalyse-regressionsanalyse (dernier acc\u00e8s le 23.12.2021)<\/li>\n<\/ol>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><em>DERMATOLOGIE PRATIQUE 2022 ; 32(1) : 48<br \/>\nInFo ONKOLOGIE &amp; H\u00c9MATOLOGIE 2022 ; 10(1) : 41<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Dans de nombreuses \u00e9tudes cliniques, l&#8217;analyse de r\u00e9gression constitue une base importante de l&#8217;\u00e9valuation statistique &#8211; et donc des r\u00e9sultats trouv\u00e9s. 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