Régression logistique à 4 paramètres et courbes logistiques parallèles dans XLSTAT

Jeu de données pour Modèle logistique à quatre ou cinq paramètres XLS218 Ko

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"Modèle logistique à quatre ou cinq paramètres" inclus dans : Télécharger L'évaluation Plus d'info Commentaires utilisateurs

  • Dose Logiciel d'analyse des effets de doses

  • Pré-requis système

    • Windows:
      • Versions : 9x/Me/NT/2000/XP/Vista/Win 7
      • Excel : 97 et supérieures
      • Processeur : 32 ou 64 bits
      • Disque dur : 150 Mo
    • Mac OS X:
      • OS : OS X
      • Excel : X, 2004 et 2011
      • Disque dur : 150 Mo

Avantages

  • Pratique et simple d'utilisation
    Pratique et simple d'utilisation XLSTAT est parfaitement intégré à Microsoft Excel qui est le tableur le plus populaire au monde. Grâce à cette intégration, et au suivi de la même philosophie qu'Excel, l'utilisation de XLSTAT est aisée. Le logiciel est accessible dans un onglet dédié qui contient le menu de chaque module. Les analyses disponibles sont regroupées en menus fonctionnels. Les boîtes de dialogues sont pratiques et leur paramétrage est simple.
  • Partage aisé des données et résultats
    Partage aisé des données et résultats Un des plus grands avantages de XLSTAT est le fait que les données et résultats peuvent être partagés sans contrainte. En effet, données et résultats sont stockés dans Microsoft Excel et donc accessibles à tous. Il n'est pas nécessaire pour le receveur d'avoir une licence XLSTAT ou tout autre visionneur additionnel. Ceci facilite votre travail d'équipe et le rend plus économique. Enfin, les résultats sont transposables dans les autres logiciels de Microsoft Office dont PowerPoint ce qui vous permet de créer des présentations avec d'excellents graphiques en quelques minutes.
  • Modulaire
    Modulaire XLSTAT est un produit modulaire articulé autour de XLSTAT-Pro qui est le logiciel de base de XLSTAT. XLSTAT-Pro inclut déjà toutes les fonctionnalités les plus courantes en statistiques et analyses de données multivariées. Des fonctions plus avancées sont aussi disponibles dans des modules additionnels qui répondent à des demandes plus spécifiques. Ainsi, vous pouvez adapter le logiciel à vos propres besoins ce qui le rend plus rentable.
  • Didactique
    Didactique Les résultats de XLSTAT sont affichés pour chaque analyse et sont toujours disponibles pour une navigation plus simple. De plus, des informations utiles sont associées aux résultats afin de faciliter votre interprétation.
  • A un juste prix
    A un juste prix XLSTAT est un logiciel de statistique et d'analyse de données complet et modulaire qui s'adapte à tous les besoins analytiques d'une organisation. Son prix est très raisonnable ce qui vous permet de le rentabiliser presque immédiatement. Toutes les licences XLSTAT incluent un support et une assistance de première qualité.
  • Accessible en de nombreuses langues
    Accessible en de nombreuses langues Nous nous sommes assurés que XLSTAT puisse être accessible au plus grand nombre en distribuant le programme dans de nombreuses langues dont le français, l'anglais, l'allemand, l'espagnol, l'italien, le portugais, le polonais, le chinois et le japonais.
  • Automatisable et personnalisable
    Automatisable et personnalisable La plupart des fonctions disponibles dans XLSTAT peuvent être directement appelées depuis l'application Visual Basic de Microsoft Excel. Elles peuvent être intégrées à vos routines pour répondre aux besoins d'une application particulière. Ajouter des tableaux de résultats, des graphiques, ou modifier l'existant est simplifié. De plus, XLSTAT inclut des outils permettant de sauvegarder ou de recharger des paramètres automatiquement, mais aussi de générer du code VBA. Ceci permet de reproduire vos analyses depuis l'éditeur VBA. Cette automatisation des analyses routinières vous fera gagner du temps.

Régression logistique 4 ou 5 paramètres

La régression logistique à 4 ou 5 paramètres permet de modéliser l'effet d'une variable quantitative sur une variable réponse (densité optique, concentration, etc.), en utilisant le modèle logistique à 4 ou 5 paramètres, et en tenant éventuellement compte de contraintes liées à l'existence d'un échantillon standard.

Si aucun groupe ou un seul échantillon a été sélectionné, les résultats sont affichés pour le modèle choisi et pour cet échantillon. Si plusieurs sous-échantillons ont été définis (option sous-échantillons dans la boîte de dialogue), le modèle est d’abord ajusté à l’échantillon standard, puis chaque sous-échantillon est comparé à l’échantillon standard.

Jeu de données pour créer un modèle de régression à quatre paramètres

Dans ce tutoriel, nous étudions un cas médical dans lequel une molécule active est injectée à différentes concentrations fixées, et l'on mesure en réponse la concentration de certaines cellules dans le sang.

Le jeu de données ainsi que les résultats sont présentés dans le fichier Excel ci-joint.

Paramétrer une régression logistique à quatre paramètres dans XLSTAT

Pour activer la boîte de dialogue de la régression logistique à quatre paramètres, lancez XLSTAT, puis sélectionnez la commande  XLSTAT-Dose / Régression logistique à 4/5 paramètres et courbes parallèles, ou cliquez sur le bouton correspondant dans la barre de menu XLSTAT-Dose.

Régression logistique à 4 ou 5 paramètres : Menu

Une fois que vous avez cliquez sur la commande, la boîte de dialogue apparaît. 

Sélectionnez alors les données dans la feuille Excel. Pour la Variable dépendantes Y, choisissez les données de la colonne C : Conc, qui représente la concentration des cellules dans le sang. La variable explicative est le logarithme de la concentration de molécules injectées qui est dans la colonne B (Log(Dose)).

Vous devez aussi choisir d'activer l'option Libellés des variables, car les colonnes contiennent des titres. Enfin renseignez le champ Sous-échantillon en sélectionnant le Cas qui se trouve dans la colonne D.

Régression logistique à 4 ou 5 paramètres : Boîte de dialogue, onglet Général

Dans l'onglet Options, désélectionnez le test de Dixon car il ne devrait pas y avoir d'outliers (échantillons aberrants) dans ce jeu de données.

Régression logistique à 4 ou 5 paramètres : Boîte de dialogue, onglet Options

Lancez les calculs en cliquant sur le bouton OK. Les résultats apparaissent dans une nouvelle feuille Excel.

Interpréter les résultats d'une régression logistique à quatre paramètres

Les premiers résultats concernent l'échantillon standard. Les coefficients d'ajustement du modèle sont bons.

Régression logistique à 4 ou 5 paramètres : Coefficients d'ajustement

Les paramètres du modèle sont présentés ci-dessous.

Régression logistique à 4 ou 5 paramètres : Coefficients d'ajustement

Finalement la courbe du modèle peut aussi être analysée.

Régression logistique à 4 ou 5 paramètres : Coefficients d'ajustement

 

Une fois ces premières sorties affichées, on s'intéresse à l'effet de deux sous-échantillons.

L'un des résultats importants de cette analyse est le test de Fisher pour tester le parallélisme entre les courbes. Regardez la valeur de la p-value.

Régression logistique à 4 ou 5 paramètres : Test de Fisher du parallélisme entre les courbes

L'hypothèse H0 peut être rejetée, les courbes ne sont donc pas parallèles. Il y a donc une différence significative entre les deux échantillons. 

Cependant les coefficients d'ajustement du modèle sont bons. Le modèle rend donc bien compte de la différence entre les échantillons grâce aux paramètres c1 et c2.

Régression logistique à 4 ou 5 paramètres : Coefficients d'ajustement

Les paramètres du modèle sont présentés ci-dessous. On peut voir que les coefficients c1 et c2 présentent une variation faible. 

Régression logistique à 4 ou 5 paramètres : Paramètres du modèle

Le graphique qui se trouve après les résultats numériques, les courbes logistiques parallèles, permet de visualiser les courbes des régressions et la différence entre les deux échantillons. 

Régression logistique à 4 ou 5 paramètres : Courbes logistiques parallèles

Les différences entre les deux échantillons sont les plus importantes pour un Log(Dose) entre 1.3 et 2.