Corrélations

Bonjour,

J'ai 1 paramètre biologique A. Nous savons que ce paramètre est très corrélé à un autre paramètre biologique B.
La littérature décrit quelques modèles pour exprimer A en fonction de B. On a donc un A corrigé : Ac1=F1(B).
Pour une population de 100 sujets en appliquant la même correction (F1) j'ai donc une correlation globale entre A et B.

Le problème est que la littérature décrit aussi une autre manière de faire qui est de rechercher la meilleure corrélation pour chaque sujet en appliquant 6 modèles différents (F1, F2, ..., F6), certains étant linéaires, d'autres logarhytmiques ou exponentiels. A la sortie les 100 sujets ont un "meilleur" modèle permettant d'exprimer A de manière indépendante de B mais sans tous utiliser le même modèle.
Ma question est comment comparer au final les deux méthodes pour mes 100 sujets, dire celle qui rend le mieux A indépendant de B et comment le décrire et le quantifier.

En espérant avoir été clair , un grand merci

par définition aucune des méthodes ne te donne un A indépendant de B puisque toutes ces méthodes expriment A en fonction de B. La corrélation mesure un lien linéaire, alors peut-être que certaines des méthodes amèneront des corrélations plus faibles que les autres mais aucune ne t'apportera l'indépendance.

Merci Droopy pour cette 1ère réponse,
Effectivement je n'attends pas une indépendance totale. A est en fait un paramètre cardiaque et on sait que chez tous les individus ce paramètre est corrélé à la fréquence cardiaque (B). On cherche a exprimé A (Acorrigé) le plus juste possible indépendamment de B même si cette indépendance n'est pas total.
Ma question est comment comparer les 2 méthodes :
1) on utilise le même modèle pour tout le monde et toutes les mesures
2) on choisit pour chaque sujet le meilleur modèle entre les 6 différents
(je n'ai pas précisé que pour chaque sujet nous avons plusieurs mesures)

merci

Ca me semble étrange comme idée ou alors j'ai pas tout compris.

Si tu n'appliques pas le même modèle à chaque patient et que tu observes des différences entre les patients, comment sauras tu si les différences observées sont dues à une cause clinique ou tout simplement au modèle utilisé ?

Chercher à exprimer quelque chose indépendamment de B, ca s'appelle "ajuster sur B", non ?