Formation

Modèles Mixtes – Perfectionnement

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Niveau

Expert

Durée

3 jours(s)

Modalités

Présentiel

Public

Tout public

La formation en quelques mots

Cette formation s'adresse à des personnes souhaitant consolider leurs connaissances sur les modèles mixtes, aussi bien sur la méthodologie que sur la mise en œuvre.

La formation conviendra tout à fait à un public venant chercher du savoir statistique sur :

-La compréhension générale des modèles mixtes
-Les concepts mathématiques inhérents aux modèles mixtes
- Les contextes d’utilisation des différents modèles
- La comparaison des modèles
- Les différentes méthodes d’approximation des p-values sur les facteurs à effets fixes
- La mise en œuvre et l’interprétation des résultats de ces modèles

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Pré-requis

Très bonnes connaissances sur l'ANOVA, quelques connaissances sur les modèles mixtes. Mise en œuvre d'analyses de type modèle mixte.
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Programme pédagogique simplifié

Cette formation s’adresse à des personnes souhaitant consolider leurs connaissances sur les modèles mixtes, aussi bien sur la méthodologie que sur la mise en œuvre.

La formation conviendra tout à fait à un public venant chercher du savoir statistique sur :

  • La compréhension générale des modèles mixtes,
  • Les concepts mathématiques inhérents aux modèles mixtes,
  • Les contextes d’utilisation des différents modèles et la comparaison des modèles,
  • Les différentes méthodes d’approximation des p-values sur les facteurs à effets fixes,
  • La mise en œuvre et l’interprétation des résultats de ces modèles.

Objectifs pédagogiques

A l’issue de cette formation, le stagiaire sera capable de :

  • Expliquer le contexte d’application des différents modèles (des ANOVA à mesures répétées aux modèles mixtes généralisés),
  • Vérifier les conditions de mise en œuvre d’un modèle mixte,
  • Expliquer la différence entre les différentes méthodes d’estimation des coefficients du modèle : sommes des carrés, ML, REML,
  • Choisir la méthode d’approximation des p-values la plus adaptée à son contexte : LRT, Satterthwaite, Kenward-Rogers, Bootstrap,
  • Ecrire l’équation mathématique du modèle,
  • Mettre en œuvre un modèle mixte et un modèle mixte généralisé, sélectionner le « meilleur » modèle,
  • Mettre en œuvre sous R un test de comparaison multiple (test post-Hoc) sur un modèle mixte,
  • Interpréter les sorties logicielles.

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