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Anova ajusté ou régression linéaire?

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Message par Candemum le Mar 4 Nov 2014 - 11:37

Bonjour à tous,

Je cherche à savoir quelle est la meilleure méthode pour tester l'association entre une variable dépendante continue (indice de masse corporelle ou IMC) et une variable indépendante catégorielle à 3 classes (les troubles cognitifs : indemnes, MCI, dément) ajustée sur plusieurs covariables probablement facteurs de confusion de la relation testée. Je veux notamment montrer que la moyenne de mon IMC est plus faible chez les sujets ayant des troubles cognitifs que chez ceux sans trouble.

A priori, il faudrait que j'utilise une anova (ou une ancova?) car ma variable indépendante est catégorielle. Cependant, quand je regarde les infos pour stata (logiciel que j'utilise), je me rends compte qu'après l'anova (ou l'ancova) une régression linéaire est réalisée. Je suis donc un peu perdue et aurais bien besoin des lumières de statisticiens ;-)

Par ailleurs, j'ai pris connaissance d'une méthode sous stata appelée treatment effect with regression adjustment qui semble pas mal (même si je ne travaille pas à proprement parler sur un traitement!). Quelqu'un connaît-il cette méthode et si oui, pensez-vous qu'elle peut convenir à ce que je cherche à faire?

Je vous remercie par avance du temps que vous accorderez à ma demande.

Candemum.

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Message par c@ssoulet le Mar 4 Nov 2014 - 12:52

ANOVA ou régression lineaire, tu regardes la même chose avec 2 moyens à peine différents. Tu arrives aux mêmes conclusions et tu obtiens les mêmes p.

Juste pour effleurer le sujet et se faire une première idée.

http://www.theanalysisfactor.com/why-anova-and-linear-regression-are-the-same-analysis/

Je ne connais pas ces commandes treatments effects sous stata, je n'utilise pas la toute dernière version. C'est probablement similaire dans l'idée aux anciennes commandes pk pour interpréter les cross-over et essais de bioequivalence, c'est à dire de la "pré-programmation" permettant d'effectuer une analyse complexe en une seule commande simple. Fais simplement gaffe de bien comprendre l'analyse qu'il y a derrière et de ne l'utiliser que si ton plan expérimental et la structure de tes données sont parfaitement dans les clous. A defaut, une ANCOVA fera parfaitement le job

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Message par Candemum le Mar 4 Nov 2014 - 13:14

Merci beaucoup C@ssoulet pour le lien très didactique. J'avais cru comprendre cela (je ne suis pas si nulle que je le crois ;-) )

Je vais donc opter pour une régression linéaire comme cela j'aurai un coef pour chacune des modalités de ma variable indépendante (et surtout cela me parle mieux!)

Par contre, il semble qu'il y ait tout un tas d'hypothèses à vérifier notamment celles portant sur les résidus. Connaîtrais-tu à tout hasard les commandes stata pour vérifier tout cela? Je ne suis déjà pas très à l'aise avec les termes en français alors j'ai du mal à savoir quels termes anglais utilisés par stata correspondent ;-)

Merci de ton aide encore une fois.

Candemum

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Message par c@ssoulet le Mar 4 Nov 2014 - 17:54

Tu vas galérer pour programmer correctement les interactions, avec un risque important d'emmelage de crayons et d'analyse fausse. C'est plus sur et beaucoup moins prise de tete de passer par l'anova + post hoc tests.

c@ssoulet

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Message par Candemum le Mar 4 Nov 2014 - 20:07

Pourquoi parles tu d'interactions? Je n'ai pas prévu d'en prendre en compte.
Donc si je comprends bien, je peux ajuster une anova sur plusieurs facteurs. Je fais ensuite des tests post-hocs pour déterminer quelles modalités sont associées significativement si l'anova montre une p<0.05 entre ma variable dépendante et ma variable indépendante.
Néanmoins, il faut tout de même que je fasse le diagnostic de mon anova. Connaîtrais-tu les commandes sous stata?

Candemum

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Message par c@ssoulet le Mer 5 Nov 2014 - 9:45

Comme d'hab il y a plein de méthodes et chacun fait sa sauce. Perso je fais graphiquement. stata te calcule les résidus avec la commande predict residuals, puis tu sors des graphes pour vérifier la normalité des résitus, leur non prédictibilité et la répartition homogène de la variance.

Il doit y avoir un chapitre assumtions ici
http://www.unm.edu/~schrader/biostat/bio2/Spr06/lec5.pdf

c@ssoulet

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Message par Candemum le Mer 5 Nov 2014 - 14:00

Merci beaucoup c@ssoulet pour le temps que tu passes à me répondre. Il y a effectivement des commandes dans ton lien !

La question qui me reste quand je regarde toutes les docs que j'ai récupéré sur l'anova, est : est-ce que j'ai bien le droit d'ajuster l'anova sur des facteurs de confusion? Quand je regarde les exemples, je vois seulement maximum 3-4 variables explicatives mais on parle jamais d'ajustement!
Dans mon cas, mon équation serait :

IMC=intercept + troubles cognitifs + 23 covariables d'ajustement !

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Message par c@ssoulet le Mer 5 Nov 2014 - 14:27

Pour ajuster il faut que tu fasses une manova. Va voir dans l'aide, le principe est identique. Par contre 23 variables c'est énorme et très inhabituel pour des analyses d'études cliniques. C'est trop. Avec autant de covariables
- des problèmes d'effectif vont se poser
- il y aura probablement un gros risque d'autocorrélation entre certaines de tes covariables, avec le m***dier qui en découle
- et surtout, comment vas tu exprimer ces résultats? Exprimer tes conclusions en langage courant je veux dire. Ma conclusion est qu'on constate ca après ajustement sur une vingtaine de paramètres ca va pas convaincre grand monde et tu vas te faire bombarder de questions sur la pertinence et la justification du choix de tes variables d'ajustement.

En clinique, la première étape n'est pas matheuse. Elle est clinique justement. Il faut sélectionner avec un médecin très peu de covariables d'interet majeur (3 ou 4 maxi) SUR LE PLAN CLINIQUE = des variables de confusion connues, avec des résultats publiés, ou en se basant sur des recos de sociétés savantes. Et puis se lancer dans les maths après.

Le raisonnement de fond est qu'il est impossible d'ajuster sur tous les facteurs de confusion. Il faut se limiter a ceux qui sont majeurs et CLINIQUEMENT (pas mathématiquement) JUSTIFIES

c@ssoulet

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Message par Candemum le Mer 5 Nov 2014 - 14:57

Merci c@ssoulet pour ta réponse rapide.
Je ne suis pas en clinique mais en épidémiologie, la logique est un peu différente. Après, j'ai 1500 sujets donc au niveau des effectifs c'est ok. J'ai bien sûr choisi ces covariables de façon pertinente et en fonction de la littérature (avec la validation d'une épidémio et d'un clinicien).

Pour la MANOVA, il s'agirait d'une méthode à utiliser quand il y a plusieurs variables dépendantes, or, ce n'est pas mon cas ! Ou alors, je n'ai vraiment rien compris, ce qui est probable ;-)

"L'analyse de variance multivariée (ou MANOVA pour « Multivariate analysis of variance ») est un test statistique qui vise à déterminer si des facteurs qualitatifs ont des effets significatifs sur plusieurs variables dépendantes quantitatives prises collectivement." (Wikipédia)

Candemum

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Message par c@ssoulet le Jeu 6 Nov 2014 - 9:46

C'est moi qui ne comprends pas trop je pense. Ces 23 covariables me troublent beaucoup, j'ai en fait énormément de mal à imaginer comment exprimer clairement la signification clinique d'un résultat ajusté sur 23 variables de confusion. Je pensais qu'il y avait un bon gros tri préliminaire à faire pour retomber sur un schéma plus habituel, et éventuellement certaines confusions entre variables dépendantes/indépendantes.

Si c'est pas le cas et que tout est bien carré j'ai aucune expérience de ca: j'ai jamais fait d'analyses ni lu de publis avec autant de variables d'ajustement dans ma spécialité. Mais je suis très formaté recherche clinique, donc peut etre pas de très bon conseil.


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