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P2013


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Bonjour, j'aurais plusieurs questions su cet annales (dsl si c'est long)

 

https://zupimages.net/viewer.php?id=20/51/m1pu.png je n'ai pas compris la A pour moi elle est fausse (par rapport à l'ITT)

https://zupimages.net/viewer.php?id=20/51/hn6e.png j'ai pas très bien compris la C (fausse)

https://zupimages.net/viewer.php?id=20/51/fan8.png A fausse mais ça me gene un peut car il y a écrit "peuvent" et c'est possible non ? ou c'est vraiment que pour les études descriptives ?

https://zupimages.net/viewer.php?id=20/51/6if8.png D j'ai pas tres bien compris pourquoi on fait alpha/2, si c'était un test unilatéral on aurait aussi eu alpha/2 et donc 2,5

 

 

Voilà, merci d'avance ☺️

  • Ancien Responsable Matière
  • Solution
Posted (edited)
  1. l'itt c'est le fait de continuer l'essai de la manière la plus représentative possible donc en gardant les patients perdus de vus/ décédés/ qui changent de groupe comme fait par la randomisation parce que dans la vraie vie ces évènements arrivent aussi donc c'est pour maintenir la représentativité de l'essai et effectivement l'item est vrai pour cette raison
  2. la définition donnée est celle de la p-value (p) et si p>alpha on ne rejette pas : faux
  3. je te conseille de retenir de façon assez compartimentée les études et comme c'est les études transversales qui permettent de voir les prévalences c'est faux
  4. quand tu fais un test bilatéral c'est alpha/2 et unilatéral alpha (ça te fait un distribution sous H0 sous forme de loi normale mais qui prend un côté ou les 2 côtés par rapport à 0 si tu veux donc tu divises ou non le risque)

Bonne soirée @Lilou !

 

Edited by saraahh
Posted
il y a 14 minutes, saraahh a dit :

l'itt c'est le fait de continuer l'essai de la manière la plus représentative possible donc en gardant les patients perdus de vus/ décédés/ qui changent de groupe comme fait par la randomisation parce que dans la vraie vie ces évènements arrivent aussi donc c'est pour maintenir la représentativité de l'essai et effectivement l'item est faux pour cette raison

Il est compté vrai 😭

il y a 14 minutes, saraahh a dit :
  • la définition donnée est celle de la p-value (p) et si p>alpha on ne rejette pas : faux
  • je te conseille de retenir de façon assez compartimentée les études et comme c'est les études transversales qui permettent de voir les prévalences c'est faux
  • quand tu fais un test bilatéral c'est alpha/2 et unilatéral alpha (ça te fait un distribution sous H0 sous forme de loi normale mais qui prend un côté ou les 2 côtés par rapport à 0 si tu veux donc tu divises ou non le risque)

Nickel, j'ai compris merci bcp Saraah

  • Ancien Responsable Matière
Posted

@Lilou oui oui pardon il est VRAI pour cette raison j'étais à fond dans mon truc j'ai pas vérifié si tu veux que je te réexplique si t'as pas compris dis moi c'est peut-être pas très clair 

Posted (edited)
il y a 11 minutes, saraahh a dit :

oui oui pardon il est VRAI pour cette raison j'étais à fond dans mon truc j'ai pas vérifié si tu veux que je te réexplique si t'as pas compris dis moi c'est peut-être pas très clair 

Yess je veux bien si ça te dérange pas; car pour moi justement il est recommandé réaffecter les patients, vu qu'on veux tous les analyser  

ahhh attends, je crois avoir compris enfaite 😅

merci à toi du coup 

Edited by Lilou
Posted
il y a une heure, saraahh a dit :

je te conseille de retenir de façon assez compartimentée les études et comme c'est les études transversales qui permettent de voir les prévalences c'est faux

pour y rajouter un peu de logique, dans un cas/témoin tu crées toi même les proportions donc tu ne peux juger la prévalence dans la pop générale @Lilou

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