Titre : Modèles économétriques

Modèles économétriques : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Multilevel Analysis
{ "@context": "https://schema.org", "@graph": [ { "@type": "MedicalWebPage", "name": "Modèles économétriques : Questions médicales les plus fréquentes", "headline": "Modèles économétriques : Comprendre les symptômes, diagnostics et traitements", "description": "Guide complet et accessible sur les Modèles économétriques : explications, diagnostics, traitements et prévention. 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et s'assurer de la qualité et de la fiabilité des données." } }, { "@type": "Question", "name": "Comment choisir les bonnes variables ?", "position": 13, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "En se basant sur la théorie, des études antérieures et des tests de significativité." } }, { "@type": "Question", "name": "Quelles sont les bonnes pratiques de modélisation ?", "position": 14, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Utiliser des diagnostics appropriés, tester les hypothèses et valider le modèle sur des données nouvelles." } }, { "@type": "Question", "name": "Comment éviter le surajustement ?", "position": 15, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "En utilisant des techniques de validation croisée et en limitant la complexité du modèle." } }, { "@type": "Question", "name": "Comment corriger l'hétéroscédasticité ?", "position": 16, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "En utilisant des transformations de données ou des modèles de régression robustes." } }, { "@type": "Question", "name": "Quelles méthodes pour traiter la multicolinéarité ?", "position": 17, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "On peut utiliser la sélection de variables, la régularisation ou l'analyse en composantes principales." } }, { "@type": "Question", "name": "Comment améliorer un modèle économétrique ?", "position": 18, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "En ajoutant des variables pertinentes, en transformant les données ou en utilisant des modèles non linéaires." } }, { "@type": "Question", "name": "Qu'est-ce que la régularisation ?", "position": 19, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "C'est une technique pour prévenir le surajustement en ajoutant une pénalité aux coefficients." } }, { "@type": "Question", "name": "Comment utiliser des modèles de séries temporelles ?", "position": 20, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Pour analyser des données chronologiques et prévoir des tendances futures à l'aide 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Sources (10000 au total)

The role of collective integration and parental involvement on adolescent anxiety-A multilevel analysis.

Adolescent anxiety should receive more attention than it currently does since it might have long-term impacts that develop across the entire lifespan. We aim to clarify how school-, class- and individ... We used data from the China Education Panel Survey (CEPS), which is a longitudinal survey. A total of 7582 students aged 14-15 years (in 257 classes within 98 schools) were followed across two survey ... A higher share of interprovincial migrant students in the school, greater respect for teachers in the classroom, and greater self-confidence in one's personal appearance all reduce adolescent anxiety.... Most of the variables were self-reported by the students. The findings of this study should be applied with caution to cross-cultural contexts.... We advocate for a multipronged approach, particularly an approach that uses different strategies at school, class, and individual levels, to help students develop the skills needed to enhance their so...

Determinants of spousal physical violence against women in Zambia: a multilevel analysis.

Violence against women and girls is a major public health issue, a violation of human rights, and is linked to a number of harmful effects on one's physical, mental, sexual, and reproductive health. S... Data from the most recent Zambia Demographic and Health Survey conducted in 2018 was used. A sample of 7,358 ever-married women aged 15-49 years was used in the analysis. Two level multilevel binary l... The prevalence of spousal physical violence against women in Zambia was 21.1% [95% CI, 19.8, 22.5]. Women aged 15-19 [aOR = 2.36, 95% CI = 1.34-4.14] and 20-24 [aOR = 2.11, 95% CI = 1.38-3.22], who di... Both individual and community-level factors influenced spousal physical violence in Zambia. Integrating community level factors when designing interventions to address gender-based would be key to red...

Alcohol-induced blackouts among college student drinkers: A multilevel analysis.

To identify factors (manner of drinking, combined alcohol and other substance use, physiology) that are associated with alcohol-induced blackouts (AIBs) over and above estimated blood alcohol concentr... Students (N = 462, 51.7 % female, 87.7 % White, M... Protective behavioral strategies (PBS) were associated with decreased odds of AIBs on the daily (OR = 0.64, 95 % CI: 0.53, 0.77), weekly (OR = 0.84, 95 % CI: 0.72, 0.98), and person-levels (OR = 0.62,... We identified a number of daily-, weekly-, and person-level factors that uniquely contribute to the prediction of AIBs even at equivalent eBACs. Many of these factors were behavioral, suggesting that ...

Impact of socioeconomic inequalities on dental caries in deprived children: a multilevel analysis.

Inequalities have been reported between high, middle and low socioeconomic position (SEP) children. However, the effect of contextual and individual SEP on existing inequalities among socioeconomicall... Cross-sectional multilevel analysis of data from the 2015 electronic register of the National Board of School Aid and Scholarships (JUNAEB) of Chile. The contextual variables were the municipality Hum... 112,429 children in 255 municipalities were included. Overall, contextual SEP (HDI) was not associated with caries experience in the primary or permanent dentition. Individual SEP (living in extreme p... These findings could support the development of health strategies focused on individual SEP to efficiently reduce oral health inequalities among socioeconomically deprived children....

Mapping geographical inequalities of incomplete immunization in Ethiopia: a spatial with multilevel analysis.

Immunization is one of the most cost-effective interventions, averting 3.5-5 million deaths every year worldwide. However, incomplete immunization remains a major public health concern, particularly i... A secondary analysis of the mini-Ethiopian Demographic Health Survey (EDHS 2019) was performed, utilizing a weighted sample of 3,865 children aged 12-23 months. A spatial auto-correlation (Global Mora... Overall, in Ethiopia, more than half (54%, 95% CI: 48-58%) of children aged 12-23 months were not fully immunized. The spatial analysis revealed that the distribution of incomplete immunization was hi... In Ethiopia, incomplete immunization is not randomly distributed. Various factors at both individual and community levels significantly influence childhood immunization status in the country. It is cr...