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Anova "explicative"

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Anova "explicative"

Message par Florent Aubry le Lun 4 Avr 2016 - 10:22

Je profites de la question de Aliss3 (
Aliss13 a écrit:Pour être plus précise :  Comparer les 3 groupes pour voir si le thérapeute à de l'importance lors de la réalisation d'un exercice  3 groupes : Groupe A qui réalise l'exercice avec le thérapeute Groupe B qui réalise l'exercice sans le thérapeute Groupe C qui ne réalise aucun exercice = groupe contrôle  3 mesures : prise avant l'exercice, après l'exercice et 1 semaine après l'exercice
) pour lancer une discussion sur un point qui m'a toujours posé des problèmes.

En effet, si je prends l'exemple cité et je fais une Anova (mesures répétées) pour expliquer les performances en fonction du thérapeute, il se peut que je ne trouve pas de différences significatives entre thérapeutes avec les 3x15 sujets mais je sais qu'à partir d'un certain effectif, je trouverais des différences significatives entre les trois groupes pris deux à deux. Bien que ce soit la stratégie classiquement utilisée, elle n'a donc pas répondu à la question initiale qui est de savoir si le thérapeute joue un rôle dans les performances. Dans l'Anova univariée, on peut définir une taille de l'effet minimum (approche de Neyman-Pearson) mais je ne connais pas d'équivalent à l'Anova mesures répétées. Une solution que je vois et qui est utilisable dans tous les cas, est d'inverser la question : les différences de performances permettent-elles de déterminer le thérapeute ? On utilise alors une approche par régression logistique (pour être complet, avec validation croisée)

Que pensez-vous de cette approche et voyez-vous d'autres solutions ?

Merci des réponses

Florent Aubry

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Re: Anova "explicative"

Message par c@ssoulet le Mar 5 Avr 2016 - 9:09

J'ai vu que stata avait inclus une fonction "power repeated" dans ses dernières versions, adaptée aux calculs de puissance/effectif sur ce type de plans d'expérience.

Il y a des références en fin de doc

www.stata.com/manuals13/psspowerrepeated.pdf

c@ssoulet

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Re: Anova "explicative"

Message par Florent Aubry le Mar 5 Avr 2016 - 9:43

Merci c@ssoulet. Mais j'aimerais élargir le débat sur la validation des résultats. En effet, mon idée que j'ai mal exprimée était aussi de discuter de l'approche qui consiste à calculer une puissance a posteriori une fois l'analyse faite, approche discutée dans la littérature. Je vais donc reformuler ma question :
Faut-il mieux réaliser un calcul de puissance a poteriori ou tenter de valider le résultat par une solution alternative et dans ce dernier cas, laquelle est préférable ?

Florent Aubry

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Re: Anova "explicative"

Message par c@ssoulet le Mar 5 Avr 2016 - 10:32

Dans le cadre des études cliniques, on calcule toujours les effectifs à priori, c'est incontournable pour faire passer le dossier au CPP.

Sorti de ce cadre, la réponse à la question "à quoi sert un calcul de puissance à posteriori" semble faire controverse.

Ton exemple se rapproche de "l'effet centre" évalué dans les essais cliniques multicentriques. A priori, je dirais qu'une analyse répondant à la question "la mesure d'efficacité du traitement est elle prédictive du centre" est moins puissante que "existe-t-il un effet centre". Donc j'ai l'impression que cette approche ne résoudra pas le problème.

c@ssoulet

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Re: Anova "explicative"

Message par Florent Aubry le Mar 5 Avr 2016 - 12:34

c@ssoulet,

Sorti de ce cadre, la réponse à la question "à quoi sert un calcul de puissance à posteriori" semble faire controverse.
En effet, elle fait controverse et l'objectif de ma question est bien là. Y-a-t il une stratégie alternative pour l'éviter ?

Dans le cadre des études cliniques, on calcule toujours les effectifs à priori, c'est incontournable pour faire passer le dossier au CPP.
Cela est possible si on n'a que deux groupes or il existe des cas de figures d'études qu'on pourrait peut-être qualifier de pré-cliniques ou exploratoires... où ce n'est pas le cas. Comme exemple de ce cas de figure, prenons une pathologie, l'Alzheimer par exemple et intéressons nous sous certains critères à la population qui se trouve entre vieillissement normal et Alzheimer, appelée dans la littérature MCI (Mild Cognitive Impairment) L'étude nécessite d'avoir comme 'références' les deux extrémités du spectre. Strictement, le calcul d'effectifs a priori n'est plus possible sauf à déterminer une taille de l'effet du F, ce qui ne dit rien sur les différences entre groupes puisqu'on aura dans ce cas plusieurs solutions. Pour passer devant le CPP, on bricole et d'ailleurs personne n'est dupe. Dans ce cas, comment s'assurer que les différences qu'on estime entre les trois groupes ne proviennent pas d'effets de tailles d'échantillons ?

De partir de l'exemple d'Aliss13 n'était peut-être pas la bonne démarche. Je reprends donc mon exemple à trois groupes. J'ai deux façons duales d'y répondre :
1) les trois catégories (Alzheimer, MCI et normaux) expliquent-elles mes mesures, et je sais qu'à partir d'un certain effectif, la réponse sera obligatoirement il existe des différences significatives,
2) les trois catégories sont-elles expliquées par mes mesures.
C'est vrai que le second cas n'est pas strictement sur le même plan puisqu'il peut être assimilé à une prise de décision et dans ce contexte, c'est plutôt la première démarche qui risque d'être globalement moins efficace (au sens de accuracy).

Y-a-t-il un moyen de concilier ces trois vues (calcul de puissance compris) dans un cadre unique ou est-ce cela constitue des cadres irréconciliables. Jusqu'ici je n'ai jamais eu de réponses qui me satisfassent de la part des personnes à qui j'ai déjà posé le problème.

Florent Aubry

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Re: Anova "explicative"

Message par c@ssoulet le Mar 5 Avr 2016 - 14:31

A mon sens la solution est probablement méthodo et tourne autour de la définition à priori de la taille des groupes. En clair, prévoir dans l'écriture du protocole l'inclusion de X patients par groupe afin d'anticiper un déséquilibre pouvant devenir biaisant.

Dans les études de preuves de concept ou l'on part sans références solides pour calculer l'effectif, la formule consacrée est du genre

"Dans cette étude exploratoire de preuve de concept, nous ne disposons pas de données préalables suffisantes quant à la variation prévisible du critère principal pour calculer le nombre de sujets nécessaires. Les données des études pré-cliniques n’étant pas directement transposables à l’Homme, l’effectif de cette étude exploratoire a été fixé à XXX volontaires par groupe en fonction des critères suivants.... et ici tu justifies la taille... au pire, tu écris critères de faisabilité si tu es absolument sec et que tu as dimensionné ton étude uniquement en fonction du fric que tu as réussi à trouver".

Si tu te retrouves avec des groupes de taille très différentes, tellement différentes que ca peut entrainer un problème stats, c'est très probablement que tu est plutôt dans le cadre de l'interprétation de résultats d'études sur dossier. Là, d'après mon expérience, c'est tellement biaisé et le contrôle des biais est tellement difficile que la prise en compte de la taille des groupes n'est qu'un problème parmi bien d'autres.

Mais la géronto c'est pas mon domaine donc c'est peut etre différent.

c@ssoulet

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Re: Anova "explicative"

Message par Florent Aubry le Lun 25 Avr 2016 - 14:34

Je profite pour relancer une discussion qui s'est assoupie sur la validation des analyses multivariées de type Manova en sa basant sur les trois points suivants :
1) la Manova et l'analyse discriminante canonique sont deux méthodes duales, l'une expliquant les mesures à partir d'une variable nominale, l'autre expliquant la variable nominale à partir des mesures ;
2) la littérature conclue que les performances entre l'analyse discriminante et la régression logistique sont similaires, avec pour certains un léger avantage pour la régression logistique en termes de performances de classement ;
3) certains logiciels proposent de compléter la Manova par une analyse discriminante pour compléter l'interprétation. Donc, est-ce qu'utiliser une approche de régression n'est-elle pas préférable ?

Quels sont las arguments pour et ceux contre une telle approche de validation de la Manova, aussi bien par analyse discriminante que par régression logistique ? En existe-t-il d'autres ? Sans compter des questions connexes aux quelles je ne pense pas...

Merci d'alimenter cette discussion plus générale si vous avez des idées sur la question.

Florent Aubry

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Re: Anova "explicative"

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