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même groupe pour expliquer cette hétérogénéité.Ces deux phénomènes d’hétérogénéité sont traités différemment dans les analyses. Laproblématique épidémiologique sur laquelle nous souhaitions travailler nous a amenés àconsidérer essentiellement l’hétérogénéité entre groupes en la traitant par des modèles desurvie à fragilité partagée.1.3 Schémas de données corréléesNous allons exposer les différentes structures de données dans lesquelles les donnéespeuvent être corrélées.1.3.1 Données groupéesDans le cas des données groupées, on suit différents groupes de sujets simultanément.Les temps de survie sont notés T ij , i = 1, ..., G, j = 1, ..., n i où i indice le groupe et j indiceun individu du groupe i. Les temps de survie de deux sujets de groupes différents (T ij etT i ′ j ′) sont supposés indépendants, alors que les temps de survie de deux sujets d’un mêmegroupe peuvent être dépendants.Le nombre de temps d’observations (n i ) dans chaque groupe est supposé pré-spécifié,mais comme certains temps correspondent à des temps d’événements et d’autres à destemps de censure, le nombre d’événements dans chaque groupe n’est pas spécifié. Dans cetype de données, les temps de survie ne sont pas ordonnés.Les groupes de sujets considérés peuvent être des familles qui ont des gènes en commun,des usines dont les employés partagent la même exposition professionnelle, ou deshôpitaux dans le cadre d’essais cliniques multicentriques.Un exemple de données groupées est l’exemple de l’étude de l’efficacité d’un traitementchez des patients atteints de rétinopathie diabétique. Pour cela, chez chaque patient, unœil est sélectionné aléatoirement pour être traité et l’autre œil reste non traité. Les patientssont suivis plusieurs années jusqu’à la survenue d’une cécité totale. Dans cette étudeune dépendance entre les durées de survie des deux yeux d’un même patient sera présente.