Mon statisticien m’a envoyé ses analyses pour ma thèse et je ne sais pas comment les interpréter. L’objectif de ma thèse était de trouver des facteurs associés à l’amélioration d’un score de dépression (Hamilton). Pour chaque facteur on m’a donné une valeur de beta avec un intervalle de confiance et une p-avlue
Est-ce que quelqu’un peut m’aider ?
Un coefficient Beta est le résultat d’une régression linéaire. Dans la mesure du possible, essayez d’obtenir une interprétation de vos résultats directement auprès de lui.
Si vous cherchiez les facteurs associés à l’évolution d’un score, votre statisticien a probablement calculé vos coefficients de la façon suivante :
score Hamilton = Beta x facteur + intercept
Quelques exemples :
- si vous avez obtenu un coefficient beta de 0,1 pour l’âge, cela signifie que votre score Hamilton augmente (car beta positif) en moyenne de 0,1 point pour chaque année de vie supplémentaire (Hamilton = 0,1 x âge + intercept)
- si vous avez obtenu un coefficient beta de -2 pour le nombre de thérapeutiques, cela signifie que voter score Hamilton diminue (car beta négatif) de 2 points pour chaque thérapeutique supplémentaire prescrite (Hamilton = -2 x nb_thérapeutiques + intercept)
- si vous avez obtenu un coefficient beta de 3 pour le sexe masculin, cela signifie que les hommes ont en moyenne un score plus élevé de 3 points que les femmes (Hamilton = 3*sexe_masculin + intercept, avec sexe_masculin qui vaut 1 s’il s’agit d’un homme et 0 sinon)
L’intercept (s’il vous est donné, parfois exprimé « ordonnée à l’origine ») est simplement la valeur moyenne obtenue pour le score Hamilton lorsque le facteur vaut 0. Cela n’a pas toujours de sens particulier. Pour le sexe, cela représente le score chez les femmes (Hamilton = 3*0 + intercept).
Ensuite, vous pouvez interpréter l’intervalle de confiance à 95% et la p-value comme pour tout autre résultat statistique. Notez que, pour un OR, RR ou HR on perd la significativité dès lors que l’intervalle de confiance croise 1 (ex : OR [0,2 ; 1,4] n’est pas significatif mais OR [0,2 ; 0,8] l’est). Pour un coefficient Beta c’est le fait de croiser 0 qui équivaut à l’absence de significativité (ex : Beta [-0,2 ; 0,2] n’est pas significatif mais Beta [0,2 ; 1,4] l’est).
Merci beaucoup. Juste un point ecnore que je comprend pas sur les analyse de mon statisticien. J’ai une variable lieu d’exercice avec comem valeur possible rural, urbain et semirural. J’ai un beta pour rural et semi rural mais rien pour urbain. Est ce que c’est normal ? Qu’est ce que je peux dire avec les deux beta ?
Pour les variables multinomiales comme ici (c’est à dire qualitative avec plus de 2 valeurs possible), on doit prendre comme référence l’une des valeurs et calculer des coefficients beta par rapport à celle-ci.
Comme vous n’avez pas de coefficient beta calculé pour « urbain », c’est que cette valeur a été prise comme référence. Ainsi si vous avez beta=2 pour semirural et beta=4 pour rural, vous pouvez en déduire que par rapport à une prise en charge dans un cabinet en milieu urbain :
- une prise en charge dans un cabient en milieu semi-rural donne en moyenne un score de Hamilton augmenté de 2 points (car beta=2)
- et qu’une prise en charge dans un cabient en milieu rural donne en moyenne un score de Hamilton augmenté de 4 points (car beta=4)
Si vous deviez le formuler dans l’autre sens, vous pourriez dire que par rapport à une prise en charge dans un cabinet en milieu rural :
- une prise en charge dans un cabient en milieu semi-rural donne en moyenne un score de Hamilton réduit de 2 points
- et qu’une prise en charge dans un cabient en milieu urbain donne en moyenne un score de Hamilton réduit de 4 points