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Analyse stat design compliqué : événement et données répétée

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données - Analyse stat design compliqué : événement et données répétée Empty Analyse stat design compliqué : événement et données répétée

Message par Pabra le Sam 16 Nov 2019 - 0:13

Bonjour,

J'ai une étude dont le design a été fait sans un stat et donc je ne sais pas vraiment comment analyser ces données.

Elle se présente ainsi :

Chaque semaine les données sont collectées :

Variables :
- nom
- prénom
- âge
- sexe
- date
- catégorie
- nbe d'évenement

Les personnes sont enregistrées dans la base uniquement si au moins un événement s'est présenté. Je ne connais donc pas les caractéristiques des personnes qui n'ont pas eu l'évenement.

En résumé, ma BDD est la suivante :

NOM // PRENOM // AGE // SEXE // DATE // CATEGORIE // NB EVENEMENT
A1 // B1 // C1 // D1 // E1 // F1 // 1
A1 // B1 // C1 // D1 // E2 // F1 // 1
A1 // B1 // C1 // D1 // E3 // F2 // 1
A1 // B1 // C1 // D1 // E4 // F3 // 2
A2 // B2 // C2 // D2 // E2 // F2 // 1
A2 // B2 // C2 // D2 // E4 // F1 // 1
A3 // B3 // C3 // D1 // E7 // F3 // 1
(....)

J'ai donc des mesures répétées mais uniquement sur les événements.
De plus une même personne peut changer de catégories.

Le but de l'analyse serait de pouvoir savoir s'il y a une différence significative entre les catégories ? s'il y a une différence sign entre homme et femme ?

Je suis bloquée car certains individus peuvent apparaitre plusieurs fois, certains individus peuvent être dans différentes catégories... et donc les données ne sont pas indépendantes pour faire un test du chi deux.

Merci d'avance Smile


Pabra

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données - Analyse stat design compliqué : événement et données répétée Empty Re: Analyse stat design compliqué : événement et données répétée

Message par Ayana le Sam 16 Nov 2019 - 8:35

Bonjour,
Alors la premiere etape c'est d'enlever le nom et le prenom de la base de donnees, car ca n'a pas l'air tres legal tout ca.

Ensuite, avec les donnees que tu as, tu pourras seulement determiner si parmi les individus qui ont au moins 1 evenement, le nombre d'evenements est different entre categories.

D'un point de vue statistiques, il faudrait regarder du cote des modeles de Poisson a effets aleatoires avec variables dependantes du temps, ou du cote des modeles marginaux structuraux.

Ayana

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