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STAT 3.3 Part I - Prédire/expliquer un phénomène - Construire un modèle de régression

STAT 3.3 Part I - Prédire/expliquer un phénomène - Construire un modèle de régression

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  • Programme title
    STAT 3.3 Part I - Prédire/expliquer un phénomène - Construire un modèle de régression
  • Programme mnemonic
    FC-583
  • Programme organised by
    • Centre de Formation Continue en Santé et Sciences de la vie
    • Université libre de Bruxelles
  • Title type
    formation continue
  • Open to returning students
    yes
  • Languages of instruction
    french
  • Programme duration
    short (2 to 5 days)

Details

General information

Title type

formation continue

Programme duration

short (2 to 5 days)

Learning language(s)

french

Organising faculty(s) and university(ies) Open to returning students

yes

Presentation

Vous souhaitez prédire la survenue d’un évènement à partir d’une ou plusieurs caractéristiques des patients ? Vous souhaitez prédire un risque opératoire ou post-opératoire en fonction d’une caractéristique physiologique et en tenant compte de l’âge et des antécédents du patient ? Vous avez besoin de quantifier l’association entre un facteur de risque et une maladie après ajustement pour d’autres variables ? Pour répondre à ces questions, vous vous familiariserez avec les différentes méthodes de régression à l’aide du logiciel SPSS

  • 25% de théorie

  • 50% de pratique

  • 25% de traitement des données

Calendar & registration

Prerequisites

Connaissances de base en statistiques et connaissance du logiciel SPSS ou avoir suivi le module «STAT 1.1 : L’analyse statistique appliquée aux sciences du vivant » et le module « STAT 2.3 :

Décrire et analyser ses données avec SPSS »

Calendar & registration

Programme

Introduction à l’analyse multivariable

  • En quoi est-ce utile ?

  • Les précautions à prendre

Méthodes de régression

  • Rappel des méthodes d’analyse univariées suivantes : Test du Chi2, coefficients de corrélation, régression linéaire simple, Odds Ratio

  • Aspects théoriques développés sur base d’exemples avec SPSS

  • La régression multiple

  • La régression logistique binaire

  • Application dans différents contextes médicaux à l’aide du logiciel SPSS

  • Modèles à problèmes et solutions possibles, interprétation des résultats

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