At 12:52 29/01/2004 +0100, Nicolas VOIRIN wrote:
>Le problème me semble-t-il est le design hiérarchique de l'étude. Je m'explique. Il s'agit de données de 127 médecins ayant reçu en consultation un certain nombre de patients. Nous possédons un 1er questionnaire pour chaque médecin (âge, sexe, ... du médecin) et un 2e questionnaire (prescription en fonction patient) rempli à chaque fois qu'il voit un patient. L'objectif est de caractériser la pratique médicale (2e questionnaire) des médecins (à chaque fois qu'il voient un patient) en fonction des caractéristiques (1er questionnaire) de ces médecins.
>Une analyse des correspondances multiple (ACM) simple n'est pas adaptée à cause du plan hiérarchique et bien évidemment , le design est désiquilibré puisque chaque médecin n'a pas vu le même nombre de patients. Qu'en serait-il de la méthode "Inertie intra-classes et mesures de diversité" (Thema38) avec une ACM ?
L'individu statistique est le médecin. On enregistre des variables X (tableau médecin-variables) sur cet individu. Chacun de ces médecin est caractérisé par un ensemble de patients sur lesquels sont enregistrés d'autres variables Y (tableau patients-pratiques avec des classes de patients par médecin).
Quelle est la question ? On ne sait pas.
Du point de vue statistique, on peut en poser 2.
1) Les variables traitements Y sont liées "en moyenne" aux variables X. Répertorier les pratiques par classes de patients (une ligne par médecins) et faire de la typologie de médecins par Analyse des correspondances floues. Faire de la typologie de médecins par les variables X (vraisemblablement ACM). Tester le couple par une co-inertie.
2) La variabilité du comportement du médecin (diversité des pratiques) est liée aux variables X. C'est parfaitement antinomique au précédent. On veut lier le variabilité intra-classe de Y avec la variabilité inter-individus de X.
On peut pendre l'inertie intra-classes comme mesure de diversité, ce qui est la même chose qu'additionner les indices de Simpson par variables. Les mesures de variabilité (variance) sont plus instables que les mesures typologiques (moyenne) et il faudra faire des test du genre diversité = fonction(variables de X) avec le modèle linéaire (par exemple)
Ce qui est important : assurer la primauté des objectifs sur les contraintes (l'intendance suivra, c'est un stratège qui disait ça)
Daniel Chessel - chessel@biomserv.univ-lyon1.fr
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