M2MASSPOP_Analyse statistique des données longitudinales

Analyse statistique de données longitudinales (24h, 3 ECTS, SMACU83C)

Responsables : L. Reboul , MCF (26ème CNU) et T. Willer, MCF (26ème CNU)

 

Objectif

Cet enseignement a pour objectif de présenter les principaux modèles de régression utilisés dans l’analyse de données longitudinales en mettant l’accent sur les caractéristiques de ce type de données. Il permettra aux étudiants d’acquérir la théorie sous-jacente à ces méthodes ainsi qu’un savoir faire dans leur mise en œuvre et l’interprétation des résultats.

Contenu

Caractéristiques des données longitudinales, le modèle linéaire généralisé, méthode GEE (Equations d’estimation généralisées), modèle linéaire mixte, régression logistique pour les données longitudinales, introduction au problème des données manquantes, étude de cas, applications avec le logiciel SAS

Références bibliographiques

P. Allison, Logistic Regression Using SAS: Theory and Application, 1999 (SAS Edition).

Joop Hox, Multilevel Analysis, Techniques and Applications, Lawrence Erlbaum Associates, Inc, 2002.

R.C. Littell, P.R. Henry, and C.B. Ammerman, Statistical Analysis of Repeated Measures Data Using SAS Procedures, J Anim Sci, 1998. 76:1216-1231

J. Singer, Using SAS PROC MIXED to Fit Multilevel Models, Hierarchical Models, and Individual Growth Models, /Journal of Educational and Behavioral Statistics/, 1998, Vol. 24 (4), pp. 323-355