Quand negliger l'interaction entres deux paramètres?

[invite965bd8d1]

Salut,

j'ai une question sur le traitement des donnés dans une étude épidemiologique:

j'ai une popultion qui est atteinte de deux maladies:

le groupe A atteint de la maladie A
le groupe B atteint de la maladie B
le groupe A+B atteint de la maladie A et de la maladie B

maintenant je veux étudier et comparer ces effectifs. j'ai pensé personnellement à comparer les différents groupes A, B et A+B, pour voir également si par exemple A seul est différente de A associée à B.
mais quand j'ai consulté d'autres document j'ai constaté qu'il comparent souvent just A (associée ou non à B) et B (associée ou non à A), c'est comme s'ils ne prennent pas en considération l'interaction entre A et B (autrement dit ils comparent les effectifs des groupes A+(A+B) et B+(B+A).

pourquoi préféreriez-vous l'une à l'autre? Y-a-t-il des cas où l'une est plus correcte que l'autre?

vos avis m'aiderons beaucoup à me décider dans mon étude épidemiologique.
merci d'avance.
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[invite9dc7b526]

bonjour, cette question n'a pas de rapport avec ce qu'on nomme interaction en statistiques. La question que tu te poses est celle de l'indépendance entre les occurences de deux maladies. Il y a pas mal de littérature, plutôt autour des maladies infectieuses, mais la méthodologie peut s'appliquer à tout type de maladie je pense. Cherche des articles avec les mots clés "coinfection" "multiple infections", ou bien "facilitation", etc. Le point important est qu'il faut tenir compte des âges et d'une éventuelle structuration de la population étudiée.

[invite965bd8d1]

Merci pour la réponse et pour la correction. je parle effectivement de l'independance. ma question c'est que pour quoi dans certaines études il ne comparent pas juste le group atteint de la maladie A et celui atteint de B? pourquoi ils ajoutent l'effectif des personnes A+B aux deux groupes précédents. je me demande est ce que c'est plus correcte qu'étudier juste le groupe A isolé et B isolé, je me dit que le groupe A+B est un caractère différent, c'est comme un autre groupe C.

[invite51d17075]

pourquoi préféreriez-vous l'une à l'autre? Y-a-t-il des cas où l'une est plus correcte que l'autre?
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bonjour,
il me semble qu'en épidémiologie statistique, on fait des analyses en fct de ce que l'on cherche ( pardon pour la tautologie ).
donc, il paraît difficile de répondre sans savoir de quoi on parle.
je suppose que dans les études que tu cites, le "pourquoi du comment" est explicité en tête, ainsi que les résultats en conclusion.

tu dis "compare souvent" , cela entend pas toujours.
donc , il y a certainement plusieurs approches qui sont ensuite peut être recroisées, je n'en sais rien.

ps: dit autrement, ta question me semble très/trop généraliste.

[A voir en vidéo sur Futura]

[invite965bd8d1]

Merci Ansset ma question est effectivement générale. j'essaie de reformuler pour que ça devient plus claire: lorsqu'on veut comparer le paramètre A et le paramettre B dans une population est ce qu'on doit considérer "le paramètre" A+B comme un troisieme paramètre? personnelment je trouve ça logique voire evident pour mettre à part "l'inter-influance" de A et B. mais dans plusieurs études ils considèrent juste deux groupes A(A isolée+(A+B)) et B (B isolée+(B+A)), je me demandent pour quelle raison ils distribuent leur population de cette façon. si vous avez opté auparavant dans votre étude pour le deuxième choix , auriez vous une raison pour ce choix? que choisiriez vous à ma place?

[invite9dc7b526]

Est-ce que ce qui t'intéresse est d'estimer les prévalences de A et B, et de tester si elles sont égales? Ou bien est-ce que tu t'intéresses à l'indépendance de A et B? Ce sont deux questions différentes.

[invite965bd8d1]

je m'interesse plutôt aux prévalences de A et B et je me demande comment procéderiez vous à ma place?

[invite9dc7b526]

suppose que tes N individus sont classés en quatre catégories : A-B-, A-B+, A+B- et A+B+ . Alors la prévalence de A est bien (#(A+B-) + #(A+B+))/N (où # signifie "nombre de") et la prévalence de B est de même (#(A-B+) + #(A+B+))/N . Jusqu'ici tout va bien. Les difficultés commencent quand tu veux comparer les prévalences, puisque le test classique d'égalité des proportions s'applique à deux échantillons indépendants ce qui n'est pas le cas ici. La solution la plus propre consiste à ajuster un modèle log-linéaire.

[invite965bd8d1]

Merci Minushabens, là vous me comprenez parfaitement. je suis d'accord pour les deux premiers lignes de ta réponse. mais pour la solution je ne comprend pas bien (je suis plutôt biologiste et non mathématicenne) peux tu l'expliquer d'une façon plus simple? que pensez vous de ma solution, celle de comparer le A isolé et le B isolé (dans ce cas ils seront échantillons indépendants) et considérer le A+B un troisième groupe à comparer par la suite ou juste ne pas l'intégrer. est-elle correcte?

[gg0]

Attention, A seul et B seuls ne sont pas indépendants, s'il y a un lien entre A et B.

Cordialement.

[invite965bd8d1]

Merci gg0, dans mon étude il n'y a pas de lien apparent entre A et B.

[invite9dc7b526]

Attention, A seul et B seuls ne sont pas indépendants, s'il y a un lien entre A et B.

et même s'il n'y en a pas d'ailleurs.

[gg0]

Effectivement,

j'avais dans l'idée les événements A et B, alors que ce qui est en cause c'est les effectifs ...

Cependant, si les événements "être A" et "être B" sont indépendants, il n'y a aucune raison de ne pas intégrer les A+B dans le compte des A (ils ne se distinguent pas des A seuls).

Cordialement.

[invite965bd8d1]

dans ce cas ils ont eu raison (la plupart des études que j'ai consulté) de bien integrer A+B, c'est plus correct que ma suggestion. merci pour cette discussion enrichissante. maintenant si j'opte pour la comparaison des groupes A(A isolée+(A+B)) et B (B isolée+(B+A)), je le ferai en sachant bien la justification de mon choix.

Merci.