Calculateur en ligne de régression linéaire multivariée

Une meilleure façon de réaliser vos statistiques

Qu'est-ce qu'une régression linéaire ?

La régression linéaire est une technique statistique qui permet de modéliser une variable numérique en fonction d'autres variables (prédicteurs). La régression linéaire est très fréquemment utilisée dans la recherche médicale pour comprendre les facteurs prédictifs liés à un score clinique ou au résultat d'un test de laboratoire. Par exemple, si quelqu'un veut prédire la pression artérielle systolique en fonction de l'âge, de l'utilisation de médicaments contre l'hypertension, du poids, etc., il peut utiliser une régression linéaire multiple.

Pourquoi est-il nécessaire d'effectuer une régression multiple ?

Dans la recherche médicale, un résultat est difficilement prévisible par un seul facteur. De nombreux paramètres peuvent entrer en jeu: génétique, exposition environnementale, mode de vie, utilisation de médicaments, etc. suffisant. Vous devrez effectuer une régression multiple. Dans une régression multiple, nous étudions l'effet simultané de plusieurs prédicteurs sur une variable que nous voulons prédire.

Analyse multivariée ou multivariée ?

Les deux termes sont souvent utilisés de manière interchangeable dans le domaine médical. Cependant, ils sont vraiment différents et la différence est facile à comprendre. Une régression multiple (multivariée) est la méthode utilisée pour modéliser une variable en fonction de plusieurs autres variables. Par exemple, modéliser la survie à 5 ans d'un patient en fonction de l'âge, de l'IMC, du stade de la maladie, etc. L'analyse multivariée modélise également la relation entre les variables. Cependant, le résultat que vous souhaitez modéliser est mesuré pour le même individu à plusieurs moments (mesures répétées). Ainsi, au lieu d'une variable à prédire (analyse multivariée ou régression multiple), vous avez en fait plusieurs variables à prédire (analyse multivariée).