Calculateur en ligne de régression logistique multivariée

Une meilleure façon de réaliser vos statistiques

Qu'est-ce qu'une régression logistique binomiale?

La régression logistique binomiale est une technique statistique qui permet de modéliser la probabilité d'une variable binaire (oui / non), en fonction d'autres variables (prédicteurs). La régression logistique est très fréquemment utilisée dans la recherche médicale pour trouver des facteurs prédictifs. Par exemple, si quelqu'un souhaite prédire les facteurs de risque de maladie cardiovasculaire dans une population, il peut utiliser une régression logistique multivariée.

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

Une maladie est difficilement prévisible par un seul facteur. De nombreuses variables peuvent influer sur la survenue d'une maladie : génétique, exposition environnementale, mode de vie, tabagisme, etc : 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. Néanmoins, 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).