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STAT 3.3 La régression logistique en pratique
Accroche introductive
Vous souhaitez quantifier l’association entre un facteur de risque (ou traitement) et une maladie (ou n’importe quel évènement), après ajustement pour d’autres variables ? Vous êtes à la recherche d’une formation pratique qui vous aiderait à comprendre la technique de la régression logistique et à l’appliquer à vos données ? Vous souhaitez vous familiariser avec la régression logistique afin d’identifier si cette méthode est applicable à vos données ?
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Intitulé du programmeSTAT 3.3 La régression logistique en pratique
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mnémonique du programmeFC-720
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Programme organisé par
- Centre de Formation Continue en Santé et Sciences de la vie
- Université libre de Bruxelles
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Type de titreformation continue
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Accessible en reprise d'étudesoui
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Durée de la formationcourte (2 à 5 jours)
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CampusErasme
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Catégorie / ThématiqueSanté - Sciences de la santé publique/Santé - Sciences médicales/Santé - Sciences biomédicales et pharmaceutiques
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Complément
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E-mail de contact
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Téléphone de contact
Détails
Informations générales
Type de titreformation continue
Durée de la formationcourte (2 à 5 jours)
CampusErasme
Catégorie(s) - Thématique(s)Santé - Sciences de la santé publique/Santé - Sciences médicales/Santé - Sciences biomédicales et pharmaceutiques
Faculté(s) et université(s) organisatrice(s) Accessible en reprise d'étudesoui
TarifDoctorant ULB : 300€
Secteur public / ASBL: 500€
Entreprises: 700€
Contacts
Présentation
Objectifs de la formation
- Apprendre quand et comment utiliser la régression logistique pour analyser ses données (avec le logiciel R)
- Apprendre à interpréter correctement les résultats d’une régression logistique
Horaire
En journée
Prochaine session:
- le 27/11 de 13h à 17h & le 28/11 de 9h à 13h & le 04/12 de 13h à 17h & le 05/12 de 9h à 13h
- Présentiel ou Distanciel
Les + de la formation
Une approche pratique vous permettant d’appliquer directement la méthode à vos données
Calendrier & inscriptions
Pré-requis
Public ciblé
Calendrier & inscriptions
Programme
PROGRAMME
Quand utiliser la régression logistique
Exposition du problème :
- Variable explicative catégorielle
- Variable explicative continue