Modèles Mixtes – Avancés (MM & GLMM)

Cette formation s’adresse à des personnes souhaitant consolider leurs connaissances sur les modèles mixtes, aussi bien sur la méthodologie que sur la mise en œuvre.

• Expliquer le contexte d’application des ANOVA à mesures répétées/hiérarchisées et des modèles linéaires mixtes / mixtes généralisés.
• Écrire l’équation mathématique du modèle et faire la différence entre facteur à effets fixes et facteur à effets aléatoires.
• Vérifier les conditions de mise en œuvre d’un modèle mixte.
• Expliquer les différentes méthodes d’estimation des coefficients (sommes des carrés, ML, REML).
• Choisir la méthode d’approximation des p-values adaptée au contexte (LRT, Satterthwaite, Kenward-Rogers, Bootstrap).
• Mettre en œuvre un modèle mixte et un modèle mixte généralisé, et sélectionner le « meilleur » modèle.
• Mettre en œuvre sous R un test de comparaison multiple (post-hoc) sur un modèle mixte.
• Interpréter les sorties logiciel (coefficients des effets aléatoires, moyennes ajustées).

ANOVA, modèles mixtes, & mise en œuvre d'analyses de type modèles mixtes

Tout public

• Revoir des notions de bases sur les modèles mixtes,
• Maîtriser les modèles mixtes,
• Mettre en œuvre et interpréter les résultats d’un modèle mixte,
• Maîtriser la mise en application sous R.

Les formateurs de Seenovate sont des consultants expérimentés et certifiés. Ils appuient leur pédagogie sur leur expertise terrain en conseil et en réalisation de projet en statistique et data science.

Méthodes et moyens : 

• Une convention de formation
• Une enquête en amont sur les attentes des stagiaires
• Feuilles d’émargement signées à chaque session
• 1 vidéoprojecteur par salle / 1 poste de travail par stagiaire
• Explications théoriques suivies de pratiques guidées puis mises en autonomie

Méthode d’évaluation des acquis : 

• Quiz et exercices d’applications tout au long de la formation
• Evaluation de fin de stage
• Attestation de suivi de formation

Support stagiaire :  

• Support de cours électronique (dématérialisé) / En français