Vous êtes ici

  1. Accueil
  2. Méthodes statistiques avancées en épidémiologie

Méthodes statistiques avancées en épidémiologie

Méthodes statistiques avancées en épidémiologie

En pratique :

Volume horaire de cours : 24
Volume horaire global de TP : 6
Langue principale : français

Description du contenu de l'enseignement

Les modèles à effets aléatoires et leurs applications en épidémiologie : Modèles à effets aléatoires (variations intra et inter individuelles), modèles à effets mixtes, étapes de validation des modèles, prédiction BLUP, Les modèles pour données répétées, les modèles pour données hiérarchiques. Exemples d’application de modèles à effets aléatoires en épidémiologie
Méthodes avancées d’analyse de survenue d’événements : Les modèles de fragilité (évènements récurrents, données non-indépendantes), la survie relative additive, le modèle de Cox avec covariables dépendant du temps, les modèles de vie accélérée, les modèles à risque compétitifs, exemples d’applications en épidémiologie
Le traitement des données manquantes : La classification de Rubin (données manquantes complètement au hasard, données manquantes au hasard, données manquantes non au hasard, données manquantes informatives), l’imputation simple, l’imputation multiple, exemples d’applications avec données manquantes en épidémiologie


Compétences à acquérir

Les enseignements dispensés dans le cadre de cette UE ont pour objectifs de faire découvrir des méthodes statistiques dans le domaine de l’épidémiologie, et notamment de trois grands types d’analyse de données : l’analyse de données groupées, l’analyse de survenue d’événements, et l’analyse de données en présence de données manquantes.
 


Modalités pédagogiques

  • en présence

Bibliographie, lectures recommandées

- Little, R.J.A. and Rubin, D.B. (1987) Statistical Analysis with Missing Data. J. Wiley & Sons, New York.
- Hougaard P. Analysis of Multivariate Survival Data. Springer, 2000.
- Therneau T and Grambsch P. Modeling Survival Data. Springer - Statistics for Biology and Health, 2000.
- Brown H., Prescott R. Applied Mixed Models in Medicine. Wiley, 2006.
- Verbeke, G. and Molenberghs, G. Linear Mixed Models for Longitudinal Data, corrected edn, Springer, 2000.
- Fitzmaurice, G. M., N. M. Laird, and J. H. Ware. 2004. Applied Longitudinal Analysis. Wiley.
- Goldstein H. Multilevel Statistical Models. Edward Arnold, London, 2003.