Les Modèles à Effets Aléatoires - Christophe Genolini
Les Modèles à Effets Aléatoires - Christophe Genolini
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Sommaire<br />
Préliminaires<br />
Essais multicentriques<br />
Aspects calculatoires<br />
Mesures répétées<br />
Analyse Classique<br />
<strong>Effets</strong> aléatoires<br />
Exemple d’application : Intercept aléatoire II<br />
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)<br />
(Intercept) -1.1965 0.5471 -2.187 0.0287 *<br />
TraitementCrème 0.7382 0.2963 2.491 0.0127 *<br />
---<br />
Signif. codes: 0 *** 0.001 ** 0.01 * 0.05 . 0.1 1<br />
Correlation of Fixed Effects:<br />
(Intr)<br />
TratmntCrèm -0.283<br />
Dans cette analyse, l’OR du traitement est de 2.09. La crème est<br />
significativement plus efficace que le placebo.<br />
<strong>Les</strong> résultats sont <strong>à</strong> comparer avec les estimations SAS : l’effet du<br />
traitement est estimé <strong>à</strong> ˆ β = 0, 739,sa variance <strong>à</strong> 0,300.<br />
Il est possible d’accéder <strong>à</strong> la fois aux effets fixes et aux effets<br />
aléatoires du modèle :<br />
Lionel RIOU FRANÇA <strong>Les</strong> <strong>Modèles</strong> <strong>à</strong> <strong>Effets</strong> <strong>Aléatoires</strong>
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