Introduction

Questions

On dispose de données dites “longitudinales”, et on cherche à appréhender l’occurence d’un évènement au sein d’une population. Les problématiques se basent sur les questions suivantes:

Observe-t-on la survenue de l’évènement pour l’ensemble des individus?
Quelle est la durée jusqu’à la survenue de l’évènement?
Quels sont les facteurs qui favorisent la survenue de cet évènement? Facteurs fixes ou facteurs pouvant apparaitre/changer au cours de la période d’observation: variables dynamiques (TVC: Time Varying Covariate)

Terminologies

Français	Anglais
Modèles de durée	Duration analysis (Econométrie)
Analyse de survie	Survival analysis (Epidémiologie, médecine, démographie)
Analyse de fiabilité	Failure time data analysis (Statistiques industrielles)
Analyse des transitions	Event-history analysis (Démographie, Sociologie)
Données de séjour	Transition analysis (Sociologie)
Histoires de vie

Exemples d’analyse

Nuptialité, Mise en couple: cohabiter, décohabiter, se marier, Rompre une union …

Logement: Changement de statut (locataire <=> propriétaire), mobilité résidentielle …

Emploi: Trouver un 1er emploi, changer d’emploi, entrée ou sortie du chômage …

Fécondité: Avoir un premier enfant, avoir un nouvel enfant …

Mortalité: Décéder après diagnostic, survivre après l’administration un traitement…

Elements nécessaire à l’analyse

Un processus temporel
- Une échelle de mesure: minutes, heures, jours, mois, années….
- Une origine définissant un évènement de départ.
- Une définition précise de l’évènement d’étude.
- Une durée entre le début et la fin de la période d’observation, si nécessaire la fin de la période d’exposition au risque.
Une population soumise au risque de connaître l’évènement (Risk Set)
Des variables explicatives ou covariables
- Fixes: genre, génération, niveau de diplôme, csp,……
- Dynamiques (TVC: Time varying covariates): Mesurées à tout moment entre le début et la sortie de l’observation: statut matrimonial, taille du ménage, statut d’activité…

Bibliographie

Les éléments bibliographiques qui figurent ci-dessous proviennent du champ des sciences sociales ou de l’économie. Quelle que soit la langue, le nombre de cours ou documents sont très nombreux dans le domaine de la médecine.

Cours Gilbert Colletaz (Université d’Orléans). Le cours est mis à jour tous les ans. Il n’est plus possible d’accéder directement à la dernière version du document, mais il est néanmoins possible de télécharger la version 2016 ( https://docplayer.fr/69359088-Modeles-de-survie-notes-de-cours-master-2-esa-voies-professionnelle-et-recherche-gilbert-colletaz.html ). Applications avec Sas.

Document de travail de Simon Quantin (Insee). Egalement un excellent document, qui couvre l’ensemble des techniques de base d’analyse des durées en temps dit continu (https://www.insee.fr/fr/statistiques/3695681 ). Il propose surement la meilleure introduction en langue française à la problématique de la fragilité. Applications avec R. On peut juste regretter que les risques concurrents ne soient pas abordés.

--- title: "Introduction" --- ```{r setup, include=FALSE} knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE) library(knitr) library (shiny) library (rsconnect) library(haven) library(pander) library(memisc) ``` # **Questions** On dispose de données dites "longitudinales", et on cherche à appréhender l'occurence d'un évènement au sein d'une population. Les problématiques se basent sur les questions suivantes: * Observe-t-on la survenue de l'évènement pour l'ensemble des individus? * Quelle est la durée jusqu'à la survenue de l'évènement? * Quels sont les facteurs qui favorisent la survenue de cet évènement? Facteurs fixes ou facteurs pouvant apparaitre/changer au cours de la période d'observation: variables dynamiques (**TVC**: *Time Varying Covariate*) # **Terminologies** | Français | Anglais | | ---------------------------- | ------------------------------------------------------- | | Modèles de durée | Duration analysis (Econométrie) | | Analyse de survie | Survival analysis (Epidémiologie, médecine, démographie)| | Analyse de fiabilité | Failure time data analysis (Statistiques industrielles) | | Analyse des transitions | Event-history analysis (Démographie, Sociologie) | | Données de séjour | Transition analysis (Sociologie) | | Histoires de vie | | # **Exemples d'analyse** **Nuptialité, Mise en couple**: cohabiter, décohabiter, se marier, Rompre une union ... **Logement**: Changement de statut (locataire <=> propriétaire), mobilité résidentielle ... **Emploi**: Trouver un 1er emploi, changer d'emploi, entrée ou sortie du chômage ... **Fécondité**: Avoir un premier enfant, avoir un nouvel enfant ... **Mortalité**: Décéder après diagnostic, survivre après l'administration un traitement... # **Elements nécessaire à l'analyse** 1. **Un processus temporel** - Une échelle de mesure: minutes, heures, jours, mois, années.... - Une origine définissant un évènement de départ. - Une définition précise de l'évènement d'étude. - Une durée entre le début et la fin de la période d'observation, si nécessaire la fin de la période d'exposition au risque. 2. **Une population soumise au risque** de connaître l'évènement (**Risk Set**) 3. ***Des variables explicatives*** ou ***covariables*** - Fixes: genre, génération, niveau de diplôme, csp,...... - Dynamiques (TVC: *Time varying covariates*): Mesurées à tout moment entre le début et la sortie de l'observation: statut matrimonial, taille du ménage, statut d'activité... # **Bibliographie** Les éléments bibliographiques qui figurent ci-dessous proviennent du champ des sciences sociales ou de l’économie. Quelle que soit la langue, le nombre de cours ou documents sont très nombreux dans le domaine de la médecine. **Cours Gilbert Colletaz** (Université d’Orléans). Le cours est mis à jour tous les ans. Il n’est plus possible d’accéder directement à la dernière version du document, mais il est néanmoins possible de télécharger la version 2016 ( https://docplayer.fr/69359088-Modeles-de-survie-notes-de-cours-master-2-esa-voies-professionnelle-et-recherche-gilbert-colletaz.html ). Applications avec Sas. **Document de travail de Simon Quantin** (Insee). Egalement un excellent document, qui couvre l’ensemble des techniques de base d’analyse des durées en temps dit continu (https://www.insee.fr/fr/statistiques/3695681 ). Il propose surement la meilleure introduction en langue française à la problématique de la fragilité. Applications avec R. On peut juste regretter que les risques concurrents ne soient pas abordés.