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Lorsque l’on étudie les différentes méthodes statistiques pour analyser les données pendant son cheminement dans l’enseignement supérieur, on a souvent la fausse idée que la plupart des méthodes classiques et simples ne s’appliqueront jamais en pratique et que l’on doit toujours analyser les données avec des méthodes statistiques complexes et plus modernes. Cependant, les méthodes classiques comme l’ANOVA ou les modèles de régression ont une longue histoire derrière elles et on fait leur preuves à de nombreuses reprises, étant donné qu’elles sont basées sur des suppositions simples à vérifier et ont toute une panoplie d’outils pour des analyses complètes. C’est le cas de la régression logistique, qui est utilisée afin d’évaluer si certaines variables indépendantes peuvent expliquer et prédire une variable dépendante binaire.

Dans cette conférence, nous présenterons les résultats d’une recherche menée dans le domaine du VIH, où l’on démontre comment 7 variables indépendantes qui reflètent 7 domaines de la vie qui rendent difficile la prise de médicaments antirétroviraux peuvent expliquer et prédire 4 variables binaires : l’adhésion au traitement pendant les 4 dernières semaines, l’adhésion au traitement pendant les 7 derniers jours, l’intention d’adhérer au traitement et la charge virale.

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