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Les AVC au Maroc: etude des maladies à  risque et analyse des déterminants du degré d'handicap

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par Rajae TOUZANI
CERDI / LASAARE - Master 2 économie de la santé et développement international  2013
  

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B/ Les test préalables

Nous allons utiliser le test paramétrique économétrique de Wald. Il nous permet de tester la nullité de tous les coefficients sauf la constante. Les hypothèses de ce test sont donc : H0 : Les coefficients sont tous égal à 0

H1 : Au moins un des coefficients est différent de 0

TABLEAU 10: TEST DE WALD

Les variables explicatives

HTA

DIABETE

CARDIAQ

Educ

0

0

0

Age

0

0

0

Tabac

0

0

0

Sport

0

0

0

Diabète

0

0

0

Cardiaque

0

0

0

Chi-2 (6)

3477.19

2157.03

1501.84

Prob > chi-2

0.0000

0.0000

0.0000

21 Nous utilisons la variable quantitative « nombre de paquets fumés » au lieu de la variable dichotomique codée 1 pour les fumeurs et 0 pour les non fumeurs.

29

Nous obtenons un chi-2 (6) des trois modèles supérieur à chi-2 lu sur la table (11.07), nous rejetons H0 (Prob > chi2 = 0.000). Les coefficients de nos 6 variables explicatives ne sont pas tous nuls. Si nous appliquons le test à nos variables une à une nous obtenons les résultats suivants :

- Pour le modèle dont la variable à expliquer est la survenance de la maladie HTA, nous
remarquons que quasiment tous les coefficients des variables sont significativement différents de 0 à 5%. Sauf pour « Educ » et « Sport » qui ne sont pas significatives.

- Concernant la variable à expliquer le DIABETE, nous obtenons le même résultat sauf
pour le coefficient de la variable « Educ ». Au niveau de ce modèle, le coefficient de cette variable devient significativement différent de 0 à 5%.

- Pour le modèle où la variable à expliquer est la survenance des maladies cardiaques,
nous avons plutôt la variable « Tabac » et « Sport » qui ne sont pas significatives.

Nous allons effectuer un test de spécification. Ce test permet d'appréhender le pouvoir explicatif du modèle en calculant les discordances et les concordances entre les valeurs estimées et observées. Les résultats tirés du tableau de contingence sont les suivants :

TABLEAU 11: TABLEAU DE CONTINGENCE

Logistic
model for
HTA

True

Total

Logistic
model for
DIABETE

True

Total

Logistic
model for
CARDIAQ

True

Total

Classified

D

--D

Classified

D

--D

Classified

D

--D

+

213

252

465

+

11

47

58

+

1

2

3

-

2598

40561

43159

-

1740

41826

43566

-

1109

42512

43621

Total

2811

40813

43624

Total

1751

41873

43624

Total

1110

42514

43624

Positive
predictive
value

45.81%

Positive
predictive
value

18.97%

Positive
predictive
value

33.33%

Correctly
classified

93.47%

Correctly
classified

95.90%

Correctly
classified

97.45%

Le tableau ci-dessus nous permet de tester la qualité d'ajustement des modèles et le degré de prédiction. Pour chaque modèle nous allons interpréter les résultats obtenus dans le tableau de contingence.

- Pour les personnes qui ont eu l'HTA 213 ont été bien prédis sur 465. Nous obtenons 45.81% comme valeur positive prédite. Pour les non exposés à l'HTA 40 561 ont été bien prédits sur 43 159. Le seuil de prédiction de notre modèle est égal à 93.47%.

- Concernant les individus qui sont exposés au DIABETE, 11 ont été bien prédis sur 58, la valeur prédite positive est alors de 18.97%. Le seuil de prédiction du deuxième modèle est égal à 95.9%.

30

- 97.45% est le taux de prédiction du troisième modèle. Ainsi que la valeur positive prédite n'est que de 33.33% (Une personne a été bien prédite sur les trois exposés contre 42 512 des non exposés aux maladies cardiaques sur les 43 621).

Les taux de la valeur prédite positive des trois modèles ne sont pas négligeables. Ils représentent des seuils très corrects de notre échantillon.

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