Calcul OR, IC et pvalue à partir d'une régression logistique

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Nathan Saada
Messages : 4
Enregistré le : 28 Aoû 2023, 15:46

Calcul OR, IC et pvalue à partir d'une régression logistique

Messagepar Nathan Saada » 28 Aoû 2023, 16:10

Bonjour à tous,

Je suis en train d'étudier un model de type var_ind ~ var_dep1 + ... var_dep10, toutes mes variables sont catégorielles (avec différents facteurs).
J'utilise les fonctions glm pour des analyses univariés et multivariées et lme4::glmer pour des modèles à effets mixtes. J'essaye de récupérer les OR, intervalles de confiances et pvalue pour chaque facteur de chaque variable, sous forme de tableau (en précisant le facteur de référence).
Je galère pour créer une fonction qui fait cela pour tous ces modèles, y -t-il un package ou une fonction qui permet de le faire proprement, car par exemple je n'arrive pas à séparer le nom de la variable et le niveau avec la fonction glm (affichés comme VariableNiveau si je les appelle de la fonction glm). J'aimerai bien avoir un tableau avec une ligne avec le nom de la variable et la référence et en dessous, tous les nouveaux comparés à cette dernières (OR, borne inf, borne sup, pvalue).
Pourriez vous me conseiller sur ce sujet ?

Merci,
Nathan

Logez Maxime
Messages : 3138
Enregistré le : 26 Sep 2006, 11:35

Re: Calcul OR, IC et pvalue à partir d'une régression logistique

Messagepar Logez Maxime » 29 Aoû 2023, 06:42

Bonjour,

en cherchant un petit peu (et en anglais) sur le net je suis tombé la dessus :
https://www.danieldsjoberg.com/gtsummar ... ssion.html

Cordialement,
Maxime

Nathan Saada
Messages : 4
Enregistré le : 28 Aoû 2023, 15:46

Re: Calcul OR, IC et pvalue à partir d'une régression logistique

Messagepar Nathan Saada » 05 Sep 2023, 08:50

Bonjour,

Je vous remercie pour votre retour. Effectivement, le package gtsummary génère des tableaux d'une grande élégance. Toutefois, j'ai rencontré un problème que je détaillerai dans une question ultérieure.

Je souhaite également attirer votre attention sur un autre package : sjPlot. Vous pouvez le consulter à l'adresse suivante : https://cran.r-project.org/web/packages ... mates.html.

Cordialement,
Nathan


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