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138 Biostatistiques pour le clinicien
covariables renseignent sur la même information à décider celle qu’il est
le plus intéressant d’inclure dans le modèle. Il peut s’agir, par exemple, de
celle qui est la plus simple à mesurer, la plus compréhensible, etc.
2) Permettre d’élaborer des scores prédictifs. C’est du moins le cas
des méthodes qui sont dites prédictives et qui, pour cette raison, sont
les plus intéressantes et les plus utiles en médecine. Dans ce cas, des
variables plus simples à mesurer, et en plus petit nombre, permettront
de garantir une meilleure utilisation des scores.
3) Il existe cependant des analyses multifactorielles qui reposent sur
des méthodes descriptives.
S’il est possible de faire des analyses unifactorielles assez facilement ou
à l’aide de logiciels simples, dès qu’il y a de nombreuses covariables,
ce qui est le cas des analyses multifactorielles, l’aide de l’informatique
devient indispensable.
Le principe des analyses multifactorielles
Pour faire comprendre le principe des analyses multifactorielles,
nous prendrons comme exemple la connaissance du poids du nouveau-né à la naissance que l’on cherche à expliquer par l’âge et la parité
de la mère (fig. 1). En effet, des études unifactorielles ont montré qu’il
existait un lien entre l’âge de la mère et le poids du nouveau-né à la
naissance. Plus la mère est âgée, plus le nouveau-né pèse lourd. Mais
il existe aussi une liaison significative entre la parité et le poids à la
naissance. Plus la parité est élevée, plus le nouveau-né pèse lourd, les
Fig. 1 – En néonatologie, il existe une corrélation entre l’âge de la mère, le poids
de l’enfant à la naissance et la parité. Il existe également une corrélation entre
la parité et le poids de l’enfant.
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covariables renseignent sur la même information à décider celle qu’il est
le plus intéressant d’inclure dans le modèle. Il peut s’agir, par exemple, de
celle qui est la plus simple à mesurer, la plus compréhensible, etc.
2) Permettre d’élaborer des scores prédictifs. C’est du moins le cas
des méthodes qui sont dites prédictives et qui, pour cette raison, sont
les plus intéressantes et les plus utiles en médecine. Dans ce cas, des
variables plus simples à mesurer, et en plus petit nombre, permettront
de garantir une meilleure utilisation des scores.
3) Il existe cependant des analyses multifactorielles qui reposent sur
des méthodes descriptives.
S’il est possible de faire des analyses unifactorielles assez facilement ou
à l’aide de logiciels simples, dès qu’il y a de nombreuses covariables,
ce qui est le cas des analyses multifactorielles, l’aide de l’informatique
devient indispensable.
Le principe des analyses multifactorielles
Pour faire comprendre le principe des analyses multifactorielles,
nous prendrons comme exemple la connaissance du poids du nouveau-né à la naissance que l’on cherche à expliquer par l’âge et la parité
de la mère (fig. 1). En effet, des études unifactorielles ont montré qu’il
existait un lien entre l’âge de la mère et le poids du nouveau-né à la
naissance. Plus la mère est âgée, plus le nouveau-né pèse lourd. Mais
il existe aussi une liaison significative entre la parité et le poids à la
naissance. Plus la parité est élevée, plus le nouveau-né pèse lourd, les
Fig. 1 – En néonatologie, il existe une corrélation entre l’âge de la mère, le poids
de l’enfant à la naissance et la parité. Il existe également une corrélation entre
la parité et le poids de l’enfant.