La régression logistique est la méthode la plus utilisée en épidémiologie lorsque la maladie (Y) est caractérisée par une variable en 2 classes ou plus. Elle permet de rechercher et d’analyser des facteurs de risque de la maladie ou ses facteurs pronostics (X), quelle que soit leur nature, qualitative ou quantitative. Les logiciels d’analyse statistique rendent sa mise en oeuvre très facile en pratique, mais n’évitent pas les risques de mésusages ni d’erreurs d’interprétation.

Ce livre détaille le modèle logistique pour caractériser et quantifier la relation entre Y et les variables X. Grâce à ses qualités pédagogiques, la présentation n’est pas réservée aux biostatisticiens, tout en donnant aux épidémiologistes les moyens nécessaires à une bonne compréhension. L’intérêt et les moyens d’intégrer dans un modèle logistique des variables X quantitatives sans les transformer en classes sont largement développés. La modélisation des variables quantitatives par des polynômes fractionnaires ou des fonctions splines est détaillée et accompagnée de fonctions en Stata et en R destinées à présenter les résultats obtenus de façon compréhensible pour le lecteur.

Le choix des variables à inclure dans un modèle logistique, une des questions cruciales de l’analyse des enquêtes épidémiologiques, est longuement présenté et discuté. Cela permet d’aborder la plupart des notions et discussions rencontrées lors de l’analyse des enquêtes épidémiologiques.

Le contenu de ce livre est issu d’un cours intitulé « Épidémiologie quantitative » donné dans le cadre du Master 2 Recherche de Santé publique de la faculté de médecine de l’université Paris-Sud, devenue ensuite université Paris-Saclay. Il s’adresse aux personnes ayant une formation de base en statistique et en épidémiologie (Master 1 de Santé Publique ou CESAM par exemple).