Master 1 de Santé Publique. UE de biostatistique : cours 3. Estimation. Intervalle de confiance

Documents pareils
II LES PROPRIETES DES ESTIMATEURS MCO 1. Rappel : M1 LA REGRESSION : HYPOTHESES ET TESTS Avril 2009

Cours 5 : ESTIMATION PONCTUELLE

Cours de Statistiques inférentielles

Université Victor Segalen Bordeaux 2 Institut de Santé Publique, d Épidémiologie et de Développement (ISPED) Campus Numérique SEME

STATISTIQUE AVANCÉE : MÉTHODES

STATISTIQUE : TESTS D HYPOTHESES

Principes et Méthodes Statistiques

c. Calcul pour une évolution d une proportion entre deux années non consécutives

FEUILLE D EXERCICES 17 - PROBABILITÉS SUR UN UNIVERS FINI

Dénombrement. Chapitre Enoncés des exercices

55 - EXEMPLES D UTILISATION DU TABLEUR.

Module 3 : Inversion de matrices

Intégration et probabilités ENS Paris, TD (20)13 Lois des grands nombres, théorème central limite. Corrigé :

EXERCICES : DÉNOMBREMENT

Chapitre 2 SONDAGE ALEATOIRE SIMPLE OU A PROBABILITES EGALES. 2.1 DEFINITIONS 2.2 SONDAGE ALEATOIRE SIMPLE SANS REMISE (PESR) 2.2.

UNIVERSITÉ DE SFAX École Supérieure de Commerce

Université de Bordeaux - Master MIMSE - 2ème année. Scoring. Marie Chavent machaven/

Chap. 5 : Les intérêts (Les calculs financiers)

Statistique Numérique et Analyse des Données

Le marché du café peut être segmenté en fonction de deux modes de production principaux : la torréfaction et la fabrication de café soluble.

Chap. 6 : Les principaux crédits de trésorerie et leur comptabilisation

20. Algorithmique & Mathématiques

Statistique descriptive bidimensionnelle

La France, à l écoute des entreprises innovantes, propose le meilleur crédit d impôt recherche d Europe

Université Pierre et Marie Curie. Biostatistique PACES - UE

Chap. 6 : Les principaux crédits de trésorerie et leur comptabilisation

SÉRIES STATISTIQUES À DEUX VARIABLES

2 ième partie : MATHÉMATIQUES FINANCIÈRES

Consolidation. C r é e r un nouveau classeur. Créer un groupe de travail. Saisir des données dans un groupe

Deuxième partie : LES CONTRATS D ASSURANCE VIE CLASSIQUES

LES ÉCLIPSES. Éclipser signifie «cacher». Vus depuis la Terre, deux corps célestes peuvent être éclipsés : la Lune et le Soleil.

Réseaux d ondelettes et réseaux de neurones pour la modélisation statique et dynamique de processus

Chapitre 3 : Fonctions d une variable réelle (1)

UNIVERSITE MONTESQUIEU BORDEAUX IV. Année universitaire Semestre 2. Prévisions Financières. Travaux Dirigés - Séances n 4

La maladie rénale chronique

Chapitre 3 : Transistor bipolaire à jonction

Comportement d'une suite

Dénombrement. Introduction. 1 Cardinaux d'ensembles nis. ECE3 Lycée Carnot. 12 novembre Quelques dénitions

Limites des Suites numériques

Échantillonnage et estimation

Convergences 2/2 - le théorème du point fixe - Page 1 sur 9

Statistiques appliquées à la gestion Cours d analyse de donnés Master 1

[ édité le 10 juillet 2014 Enoncés 1. Exercice 6 [ ] [correction] Si n est un entier 2, le rationnel H n =

Tempêtes : Etude des dépendances entre les branches Automobile et Incendie à l aide de la théorie des copulas Topic 1 Risk evaluation

RÈGLES ORDINALES : UNE GÉNÉRALISATION DES RÈGLES D'ASSOCIATION

Exo7. Déterminants. = 4(b + c)(c + a)(a + b). c + a c + b 2c Correction. b + a 2b b + c. Exercice 2 ** X a b c a X c b b c X a c b a X

Processus et martingales en temps continu

Probabilités et statistique pour le CAPES

Polynésie Septembre Exercice On peut traiter la question 4 sans avoir traité les questions précédentes.

4 Approximation des fonctions

RESOLUTION DES FLOW SHOP STOCHASTIQUES PAR LES ORDRES STOCHASTIQUES. DERBALA Ali *)

Groupe orthogonal d'un espace vectoriel euclidien de dimension 2, de dimension 3

Examen final pour Conseiller financier / conseillère financière avec brevet fédéral. Recueil de formules. Auteur: Iwan Brot

Risque de longévité et détermination du besoin en capital : travaux en cours

Initiation à l analyse factorielle des correspondances

1 Mesure et intégrale

. (b) Si (u n ) est une suite géométrique de raison q, q 1, on obtient : N N, S N = 1 qn+1. n+1 1 S N = 1 1

Sommaire Chapitre 1 - L interface de Windows 7 9

Exercices de mathématiques

Processus géométrique généralisé et applications en fiabilité

Télé OPTIK. Plus spectaculaire que jamais.

Divorce et séparation

One Office Voice Pack Vos appels fixes et mobiles en un seul pack

MUTUELLE D&O MUTUELLE D&O. Copilote de votre santé. AGECFA-Voyageurs CARCEPT CARCEPT-Prévoyance CRC CRIS CRPB-AFB

TRANSFERT DE CHARGE DANS UN RÉSEAU DE PROCESSEURS TOTALEMENT CONNECTÉS (*) par Maryse BÉGUIN ( 1 )

Les Nombres Parfaits.

Un nouvel opérateur de fusion adaptatif. A new adaptive operator of fusion. 1. introduction

UV SQ 20. Automne Responsable d Rémy Garandel ( m.-el. remy.garandel@utbm.fr ) page 1

STRATÉGIE DE REMPLACEMENT DE LUTTE CONTRE LA PUNAISE TERNE DANS LES FRAISERAIES DE L ONTARIO

Terminale S. Terminale S 1 F. Laroche

RECHERCHE DE CLIENTS simplifiée

Coefficient de partage

Régulation analogique industrielle ESTF- G.Thermique

LE PRINCIPE DU RAISONNEMENT PAR RÉCURRENCE

Etude Spéciale SCORING : UN GRAND PAS EN AVANT POUR LE MICROCRÉDIT?

14 Chapitre 14. Théorème du point fixe

capital en fin d'année 1 C 0 + T C 0 = C 0 (1 + T) = C 0 r en posant r = 1 + T 2 C 0 r + C 0 r T = C 0 r (1 + T) = C 0 r 2 3 C 0 r 3...

Simulations interactives de convertisseurs en électronique de puissance

* très facile ** facile *** difficulté moyenne **** difficile ***** très difficile I : Incontournable

Solutions particulières d une équation différentielle...

Tests de comparaison de moyennes. Dr Sahar BAYAT MASTER 1 année UE «Introduction à la biostatistique»

Les nouveaux relevés de compte

Séquence 5. La fonction logarithme népérien. Sommaire

Semestre : 4 Module : Méthodes Quantitatives III Elément : Mathématiques Financières Enseignant : Mme BENOMAR

Formation d un ester à partir d un acide et d un alcool

CIGI 2011 Job shop sous contraintes de disponibilité des ressources : modèle mathématique et heuristiques

RESOLUTION PAR LA METHODE DE NORTON, MILLMAN ET KENNELY

Une action! Un message!

Baccalauréat S Asie 19 juin 2014 Corrigé

Working Paper RETAIL RÉGIONAL RESPONSABLE

Exercice I ( non spé ) 1/ u 1 = u / Soit P la propriété : u n + 4. > 0 pour n 1. P est vraie au rang 1 car u 1

Opérations bancaires avec l étranger *

Dominique Tapsoba, Vincent Fortin, François Anctil et Mario Haché

INTRODUCTION AUX MATRICES ALÉATOIRES. par. Djalil Chafaï

Compte Sélect Banque Manuvie Guide du débutant

Tests non paramétriques de spécification pour densité conditionnelle : application à des modèles de choix discret

Institut de démographie

Mécanismes de protection contre les vers

x +1 + ln. Donner la valeur exacte affichée par cet algorithme lorsque l utilisateur entre la valeur n =3.

Guide des logiciels installés sur votre ordinateur portable Sony PCG-C1MHP

Transcription:

Master 1 de Saté Publique UE de biostatistique : cours 3 Estimatio Itervalle de cofiace Estimatio - Itervalle de cofiace 1

Estimatio Valeur théorique (ou vraie) Populatio Prédictio Valeur attedue Itervalle de fluctuatio Estimatio Estimatio poctuelle Itervalle de cofiace Observatios Echatillo Estimatio poctuelle O doe ue uique valeur calculée à partir des observatios faites sur l'échatillo Estimatio par itervalle O doe u itervalle qui a de "fortes chaces" de coteir la vraie valeur. M1 de Saté Publique Biostatistique - Cours 3 Estimatio - Itervalle de cofiace 1

Qualités d ue estimatio Pas de biais Variace miimum Variace faible Variace élevée Absece de biais 1 2 Présece de biais 3 4 Le choix etre 2 et 3 'est pas évidet e terme "d'éloigemet moye" etre l'échatillo et la vraie valeur (cetre de la cible). E gééral, o privilégie l'absece de biais (c'est-à-dire 2) M1 de Saté Publique Biostatistique - Cours 3 Estimatio - Itervalle de cofiace 2

Facteurs de biais d ue estimatio La formule utilisée pour calculer l'estimateur Elle repose sur des développemets mathématiques ou statistiques plus ou mois compliqués (voir par exemple pour la variace) La faço dot a été costitué l échatillo - échatilloage complexe (podératio, grappes...) adaptatio des formules Nous ous limiteros aux cas où l échatillo est obteu par tirage au sort simple - biais de sélectio healthy worker effect perdus de vue, o réposes Les erreurs liées à u mauvais choix de l échatillo ot des coséqueces d autat plus graves qu elles sot souvet beaucoup plus difficiles à déceler et à corriger que des erreurs de formules. M1 de Saté Publique Biostatistique - Cours 3 Estimatio - Itervalle de cofiace 3

Estimatio poctuelle Pricipaux estimateurs Les estimatios "ituitives" sot souvet "les boes"... Estimatio d u pourcetage P = pourcetage vrai de malades das la populatio Echatillo compreat sujets dot k malades Estimatio de P : p o = k Estimatio d ue moyee µ = moyee vraie de X Echatillo de sujets tirés au sort das la populatio valeurs observées : x 1,, x Estimatio de µ : m = i=1 x i M1 de Saté Publique Biostatistique - Cours 3 Estimatio - Itervalle de cofiace 4

mais pas toujours... Estimatio d ue variace µ = moyee vraie de X σ 2 = variace vraie de X Estimatio de σ2 : i=1 (x i µ) 2 comme µ est icoue s 2 = i=1 (x i m) 2 1 Autres expressios de s2 : s 2 = 2 x i m 2 i=1 1 ou s 2 = 2 x i 1 i=1 ( x i i=1 1 ) 2 M1 de Saté Publique Biostatistique - Cours 3 Estimatio - Itervalle de cofiace 5

Méthode du maximum de vraisemblace (Pricipale méthode d'estimatio) Vraisemblace d'u échatillo = probabilité d'observer cet échatillo coaissat les vrais paramètres das la populatio (pourcetage, moyee ou variace). L'estimatio par maximum de vraisemblace d'u paramètre à partir des observatios faites sur u échatillo cosiste à choisir la valeur qui red sa probabilité (càd sa vraisemblace) maximum. Les estimateurs précédets de P et de µ sot les estimateurs du maximum de vraisemblace. Celui de σ 2 est i=1 (x i µ) 2. Les estimatios obteues par la méthode du maximum de vraisemblace sot sas biais (asymptotiquemet) et de variace miimum. M1 de Saté Publique Biostatistique - Cours 3 Estimatio - Itervalle de cofiace 6

Doées groupées Temps de survie ( jours) 0-4 5-9 10-14 15-19 20-24 25-29 30-34 35-39 Temps de survie (cetre des 2 7 12 17 22 27 32 37 classes) Nbre de souris 4 6 25 28 20 15 0 2 x = 4 2 + 6 7 = j x j = 1745 x 2 = 4 2 2 + 6 7 2 2 = j x j = 35 355 m = x = 1745 100 = 17,45 s 2 = x 2 ( ) 2 1 x 1 = 35355 1 100 17452 99 = 49,5 m = j x j s 2 = ( j x j m) 2 1 Autres expressios de s 2 s 2 = 2 j x j m 2 1 = 2 j x j 1 ( x ) 2 j j 1 M1 de Saté Publique Biostatistique - Cours 3 Estimatio - Itervalle de cofiace 7

Estimatio par itervalle Itervalle de cofiace Valeur théorique (ou vraie) Populatio Prédictio : Itervalle de fluctuatio Estimatio : Itervalle de cofiace Observatios Echatillo Défiitio L itervalle de cofiace à (1-α) (ou au risque α) est u itervalle qui a ue probabilité (1-α) de coteir la vraie valeur (icoue) du paramètre M1 de Saté Publique Biostatistique - Cours 3 Estimatio - Itervalle de cofiace 8

Itervalle de cofiace d ue moyee 1. Grads échatillos ( 30) moyee et variace de X das la populatio : µ et σ 2 sur u échatillo de sujets : m, s 2 si est grad, Z = m µ σ 2 / ormale cetrée réduite suit approximativemet ue loi -> Itervalle de fluctuatio de Z : z α / 2 ; z α / 2 <=> P z α/2 < m µ σ 2 / < z α/2 = 1 α m µ σ 2 / < z α/2 m µ < z α/2 σ 2 / m z α/2 σ 2 / < µ z α/2 < m µ z σ 2 α/2 σ 2 / < m µ µ < m + z α/2 σ 2 / / d où : σ 2 P m z α/2 < µ < m + z α/2 σ 2 = 1 α M1 de Saté Publique Biostatistique - Cours 3 Estimatio - Itervalle de cofiace 9

σ 2 P m z α/2 < µ < m + z α/2 σ 2 = 1 α L itervalle m ± z α/2 σ 2 cotiet µ avec ue probabilité (1 α) <=> c est l itervalle de cofiace de µ à (1-α) (ou au risque α) E pratique, puisque est grad, o remplace σ 2 par s 2. Itervalle de cofiace de µ : s 2 m ± z α / 2 (si 30) M1 de Saté Publique Biostatistique - Cours 3 Estimatio - Itervalle de cofiace 10

Exemples Tesio artérielle de 41 hommes de plus de 65 as Echatillo 1 : m = 14,97 s 2 = 85,91 I.C. de µ : 14,97 ± 1,96 85,91 41 = 14,97 ± 2,84 = 12,13 ; 17,81 Echatillo 2 : m = 15,24 s 2 = 78,12 I.C. de µ : 15,24 ± 1,96 78,12 41 = 15,24 ± 2,71 = 12,53 ; 17,95 M1 de Saté Publique Biostatistique - Cours 3 Estimatio - Itervalle de cofiace 11

Autre présetatio de l itervalle de cofiace Itervalle de fluctuatio de la moyee si la vraie valeur est µ' µ' m µ i µ i : valeur miimum compatible avec l'observatio m µ s : valeur maximum compatible avec l'observatio m µ s µ i m µ s Itervalle de cofiace de µ M1 de Saté Publique Biostatistique - Cours 3 Estimatio - Itervalle de cofiace 12

Itervalle de cofiace d ue moyee 2. Petits échatillos (<30) moyee et variace de X das la populatio : µ et σ 2 sur u échatillo de sujets : m, s 2 Si la distributio de X est ormale : T 1 = m µ Studet à (-1) ddl s 2 / suit ue loi de Itervalle de fluctuatio de T -1 : t 1;α / 2 ; t 1;α / 2 <=> P t 1,α/2 < m µ s 2 / < t 1,α/2 = 1 α s 2 d où : P m t 1,α/2 < µ < m + t 1,α/2 s 2 = 1 α Itervalle de cofiace de µ : s 2 m ± t 1,α / 2 (si la distributio de X est ormale) M1 de Saté Publique Biostatistique - Cours 3 Estimatio - Itervalle de cofiace 13

Loi de Studet Défiitio Z : variable suivat ue loi ormale cetrée réduite Y : variable suivat ue loi de χ2 à k ddl idépedate de Z T = Z Y / k loi de Studet à k ddl Table 3 : Loi de Studet (T) α La table doe la valeur t α telle que α = P(T > t α ) t α α d.d.l. 0,30 0,20 0,10 0,05 0,025 0,01 0,005 0,001 0,0005 1 0,727 1,376 3,078 6,314 12,706 31,821 63,657 318,31 636,62 2 0,617 1,061 1,886 2,920 4,303 6,965 9,925 22,327 31,598 29 0,530 0,854 1,311 1,699 2,045 2,462 2,756 3,396 3,659 30 0,530 0,854 1,310 1,697 2,042 2,457 2,750 3,385 3,646 40 0,529 0,851 1,303 1,684 2,021 2,423 2,704 3,307 3,551 60 0,527 0,848 1,296 1,671 2,000 2,390 2,660 3,232 3,460 100 0,526 0,845 1,290 1,660 1,984 2,364 2,625 3,174 3,391 0,524 0,842 1,282 1,645 1,960 2,326 2,576 3,09 3,291 Exemples : P(T 2 > 22,327) = 0,001 P(T 60 > a) = 0,01 => a = 2,390 M1 de Saté Publique Biostatistique - Cours 3 Estimatio - Itervalle de cofiace 14

Table 3 : Loi de Studet (T) La table doe la valeur t α telle que α = P(T >t α ) α t α α d.d.l. 0,30 0,20 0,10 0,05 0,025 0,01 0,005 0,001 0,0005 1 0,727 1,376 3,078 6,314 12,706 31,821 63,657 318,31 636,62 2 0,617 1,061 1,886 2,920 4,303 6,965 9,925 22,327 31,598 29 0,530 0,854 1,311 1,699 2,045 2,462 2,756 3,396 3,659 30 0,530 0,854 1,310 1,697 2,042 2,457 2,750 3,385 3,646 40 0,529 0,851 1,303 1,684 2,021 2,423 2,704 3,307 3,551 60 0,527 0,848 1,296 1,671 2,000 2,390 2,660 3,232 3,460 100 0,526 0,845 1,290 1,660 1,984 2,364 2,625 3,174 3,391 0,524 0,842 1,282 1,645 1,960 2,326 2,576 3,09 3,291 Quad le ombre de degrés de liberté est élevé, t suit approximativemet ue loi ormale de moyee 0 et de variace 1. La lige ddl = cotiet les mêmes valeurs que la table de Z. M1 de Saté Publique Biostatistique - Cours 3 Estimatio - Itervalle de cofiace 15

Itervalle de cofiace d ue moyee Petits échatillos ( < 30) Itervalle de cofiace de µ : s 2 m ± t 1,α / 2 (si la distributio de X est ormale) Exemple 1 : tesio artérielle de 12 hommes de plus de 65 as m = 12,58 s 2 = 60,08 I.C. de µ à 95% : 12,58 ± 2,201 60,08 12 = 12,58 ± 4,93 = 7,66 ; 17,52 Coditio d applicatio : distributio de la tesio artérielle ormale chez les hommes de plus de 65 as. M1 de Saté Publique Biostatistique - Cours 3 Estimatio - Itervalle de cofiace 16

Exemple 2 : tesio artérielle de 41 hommes de plus de 65 as m = 14,97 s 2 = 85,91 Calcul de l itervalle de cofiace avec la loi de Studet m ± t 40,α/2 s 2 = [12,06 ; 17,88] =14,97 ± 2,021 85,91 41 = 14,97 ± 2,91 Coditio d applicatio : distributio de la tesio artérielle ormale chez les hommes de plus de 65 as. Calcul de l itervalle de cofiace avec l approximatio par la loi ormale m ± z α/2 s 2 = [12,13 ; 17,81] =14,97 ± 1,96 85,91 41 = 14,97 ± 2,84 Pas de coditio d applicatio M1 de Saté Publique Biostatistique - Cours 3 Estimatio - Itervalle de cofiace 17

Itervalle de cofiace d u pourcetage 1. Grads échatillos P : pourcetage vrai das la populatio p 0 : pourcetage observé sur u échatillo de sujets si est grad (P et Q 5), Z = p 0 P suit approximativemet PQ ue loi ormale cetrée réduite. => P z α/2 < p o P PQ / < z α/2 = 1 α D où : P p 0 z α/2 PQ < P < p 0 + z α/2 PQ = 1 α I.C. au risque α de P : p 0 ± z α/2 PQ M1 de Saté Publique Biostatistique - Cours 3 Estimatio - Itervalle de cofiace 18

I.C. de P : p 0 ± z α/2 PQ Coditios d applicatio : P et Q 5 E pratique, o remplace PQ par p 0 q 0 : I.C. de P : p 0 ± z α/2 p o q o = p i ; p s La coditio d'applicatio P et Q 5 est approchée par : p i, p s, q i et q s 5 P p i p 0 p s Itervalle de cofiace de P : p p i ; p s = p 0 ± z o q o α / 2 (si p i, p s, q i et q s 5) M1 de Saté Publique Biostatistique - Cours 3 Estimatio - Itervalle de cofiace 19

Exemples 1. = 60 sujets 18 malades => p 0 = 0,30 I.C. (à 95%) de P : 0,30 ± 1,96 0,30 0,70 60 = 0,18 ; 0,42 Coditios d applicatio : p i = 10,8 p s = 25,2 q i = 49,2 q s = 34,8 5 2. = 40 sujets 8 malades => p 0 = 0,20 I.C. (à 95%) de P : 0,20 ± 1,96 0,20 0,80 40 = 0,08 ; 0,32 Coditios d applicatio o satisfaites : p i = 40 x 0,08 = 3,2 M1 de Saté Publique Biostatistique - Cours 3 Estimatio - Itervalle de cofiace 20

Itervalle de cofiace d u pourcetage 2. Petits échatillos L approximatio par la loi ormale est plus possible -> il faut utiliser la loi biomiale E pratique, recours à des tables costruites à partir de la loi biomiale. Exemple : = 40 sujets 8 malades p o = 0,20 I.C. de P : 00,20 ± 0,20 0,80 40 = 0,08 ; 0,32 Coditios d applicatio o satisfaites : p i = 40 0,08 = 3,2 Table 5 : [9,05% ; 35,65%] Table 5 : Itervalle de cofiace d u pourcetage Pour chaque valeur du ombre de sujets N, les coloes de la table doet successivemet le ombre d évéemets, le pourcetage correspodat (multiplié par 100) et les deux bores de l itervalle de cofiace à 95% (multipliées par 100). N = 40 0 0,00 0,00-8,81 1 2,50 0,06-13,16 2 5,00 0,61-16,92 3 7,50 1,57-20,39 4 10,00 2,79-23,66 5 12,50 4,19-26,80 6 15,00 5,71-29,84 7 17,50 7,34-32,78 8 20,00 9,05-35,65 9 22,50 10,84-38,45 40 100,00 91,19-100,00 M1 de Saté Publique Biostatistique - Cours 3 Estimatio - Itervalle de cofiace 21

Exemple 2 = 60 sujets 18 malades d où : p 0 = 0,30 I.C. (à 95%) de P : 0,30 ± 1,96 0,30 0,70 60 = 0,18 ; 0,42 Coditios d applicatio satisfaites car : p i =10,8 p s =25,2 q i =49,2 q s =34,8 Table 5 : I.C. (à 95%) de P : [18,85% ; 43,21%] N = 60 0 0,00 0,00-5,96 1 1,67 0,04-8,94 2 3,33 0,41-11,53 18 30,00 18,85-43,21 59 98,33 91,06-99,96 60 100,00 94,04-100,00 M1 de Saté Publique Biostatistique - Cours 3 Estimatio - Itervalle de cofiace 22

Itervalle de cofiace d ue variace Si la distributio de X est ormale, s 2 1 σ 2 1 -> P a < s 2 < b = 1 α σ 2 2 χ 1 2 où [a ; b] = itervalle de fluctuatio à (1-α) de χ 1 1 1 a < s 2 σ 2 < s 2 σ 2 a 1 1 s 2 < b s 2 σ 2 b < σ2 D où : P 1 b s2 < σ 2 < 1 a s2 = 1 α Itervalle de cofiace de σ2 1 b s2 ; 1 a s2 (si la distributio de X est ormale) Grads échatillos ( 30) Approximatio par la loi ormale : 2s 4 s 2 ± z α/2 1 (si 30 et distributio de X ormale) M1 de Saté Publique Biostatistique - Cours 3 Estimatio - Itervalle de cofiace 23

Exemple Tesio artérielle de 41 hommes de plus de 65 as m = 14,97 s 2 = 85,91 Itervalle de cofiace de σ2 : 1 b s2 ; 1 a s2 = 40 40 85,91 ; b a 85,91 La table de χ 2 pour ddl = 40 doe : a = 24,43 (pour α = 0,975) et b = 59,34 (pour α = 0,025) I.C. de σ 2 : [57,91 ; 140,66] Coditio d applicatio : distributio de la tesio artérielle ormale chez les hommes de plus de 65 as. Approximatio par la loi ormale : 85,91± 1,96 2 85,912 40 I.C. de σ 2 : [48,26 ; 123,56] Coditios d applicatio : distributio de la tesio artérielle ormale chez les hommes de plus de 65 as 30 M1 de Saté Publique Biostatistique - Cours 3 Estimatio - Itervalle de cofiace 24

Formules de l itervalle de cofiace Grads échatillos Petits échatillos Pourcetage p 0 ± z α / 2 p o q o Tables p i,q i,p s,q s 5 Moyee m ± z α / 2 s 2 30 Variace s 2 ± z α / 2 2s 4 1 30 X = loi ormale m ± t 1,α / 2 s 2 X = loi ormale 1 b s2 ; 1 a s2 X = loi ormale M1 de Saté Publique Biostatistique - Cours 3 Estimatio - Itervalle de cofiace 25

Itervalle de cofiace et itervalle de fluctuatio Les expressios de ces itervalles sot très semblables Ils sot cepedat fodametalemet différets Itervalle de fluctuatio Calculé à partir des valeurs vraies (P, µ, σ 2 ) Fixe O parle d itervalle de fluctuatio du paramètre observé (m ou p 0 ) et o du paramètre vrai (µ ou P) Itervalle de cofiace Calculé à partir des valeurs observées Aléatoire (chage d u échatillo à l autre) O parle d itervalle de cofiace du paramètre vrai (µ ou P) et o du paramètre observé (m ou p 0 ) M1 de Saté Publique Biostatistique - Cours 3 Estimatio - Itervalle de cofiace 26

Nombre de sujets écessaire pour ue précisio doée Pourcetage p 0 ± z α / 2 p 0 q 0 Imprécisio : i = z α / 2 p 0 q 0 = z 2 α / 2 i 2 p 0 q 0 Moyee m ± z α/2 s 2 Imprécisio : i = z α/2 s 2 = z 2 α / 2 i 2 s 2 M1 de Saté Publique Biostatistique - Cours 3 Estimatio - Itervalle de cofiace 27

Exemple O voudrait estimer la prévalece de l'isuffisace réale chez les hommes. O sait qu'elle est de l'ordre de 10% et o voudrait ue précisio de ±1%. Combie faut-il de sujets? = z 2 α/2 p 0 q 0 = 1,962 0,10 0,90 = 3457 i 2 0,01 2 Si e fait la prévalece est 12% = z 2 p α/2 0 q 0 = 1,962 0,12 0,88 = 4057 i 2 0,01 2 Si o 'a pris que 3457 sujets (et que P=12%) la précisio deviet : i = z α/2 p 0 q 0 = 1,96 0,12 0,88 3547 = 0,011 M1 de Saté Publique Biostatistique - Cours 3 Estimatio - Itervalle de cofiace 28