At 12:02 09/09/2004 +0000, Raphaelle Pin wrote:
>Bonjour à tous,
>Je travaille sur les facteurs environnementaux de risque de Fièvre de la vallée du Rift (une maladie du bétail transmise par un moustique vecteur) au Sénégal. Voici mon problème: nous avons fait des prélèvements sur des animaux, dans une échantillon de 16 campements, dans notre zone d'étude. Le nombre d'animaux prélevés était de 50 par campement. Nous savons donc quels campements sont positifs ou négatifs, et quelle est l'incidence saisonnière de la maladie dans chaque campement. J'ai par ailleurs des données environnementales issues d'images satellites. je voudrais étudier le lien entre certaines variables environnementales (ex: distance et type des mares les plus proches, présence de végétation arborée autour du campement, etc.) et l'occurence (ou l'incidence, à voir) de la maladie. J'avais pensé à faire une régression logistique (variable expliquée = présence/absence de maladie), mais est ce possible avec seulement 16 observations? Si non, existe-t'il une autre méthode?
>Merci beaucoup,
La question contient la réponse. 16 mesures en 0-1 pour faire de la régression, c'est on ne peut plus limité.
Cela vient du fait que si p=0.5 (probabilité théorique) qu'on observe 0 ou 1, on fait une vilaine erreur (et on ne peut pas faire autrement).
Les modèles qui porte sur une fréquence, avec variable expliquée = (nombre de succès, nombre d'échecs) est évidemment plus productive. Quelques indications à
http://pbil.univ-lyon1.fr/R/fichestd/tdr34.pdf
Daniel Chessel - chessel@biomserv.univ-lyon1.fr
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