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dc.contributor.advisorLiquet, Benoit
dc.contributor.authorRIOU, Jérémie
dc.contributor.otherLiquet, Benoit
dc.contributor.otherLafaye De Micheaux, Pierre
dc.contributor.otherMarque, Sébastien
dc.contributor.otherSaint-Pierre, Philippe
dc.contributor.otherThiébaut, Rodolphe
dc.date2013-12-11
dc.date.accessioned2020-12-14T21:27:56Z
dc.date.available2020-12-14T21:27:56Z
dc.identifier.urihttp://www.theses.fr/2013BOR22066/abes
dc.identifier.urihttps://oskar-bordeaux.fr/handle/20.500.12278/23157
dc.identifier.nnt2013BOR22066
dc.description.abstractCe travail a eu pour objectif de répondre aux problématiques inhérentes aux tests multiples dans le contexte des essais cliniques. A l’heure actuelle un nombre croissant d’essais cliniques ont pour objectif d’observer l’effet multifactoriel d’un produit, et nécessite donc l’utilisation de co-critères de jugement principaux. La significativité de l’étude est alors conclue si et seulement si nous observons le rejet d’au moins r hypothèses nulles parmi les m hypothèses nulles testées. Dans ce contexte, les statisticiens doivent prendre en compte la multiplicité induite par cette pratique. Nous nous sommes consacrés dans un premier temps à la recherche d’une correction exacte pour l’analyse des données et le calcul de taille d’échantillon pour r = 1. Puis nous avons travaillé sur le calcul de taille d’´echantillon pour toutes valeurs de r, quand les procédures en une étape, ou les procédures séquentielles sont utilisées. Finalement nous nous sommes intéressés à la correction du degré de signification engendré par la recherche d’un codage optimal d’une variable explicative continue dans un modèle linéaire généralisé
dc.description.abstractEnThis work aimed to meet multiple testing problems in clinical trials context. Nowadays, in clinical research it is increasingly common to define multiple co-primary endpoints in order to capture a multi-factorial effect of the product. The significance of the study is concluded if and only if at least r null hypotheses are rejected among the m null hypotheses. In this context, statisticians need to take into account multiplicity problems. We initially devoted our work on exact correction of the multiple testing for data analysis and sample size computation, when r = 1. Then we worked on sample size computation for any values of r, when stepwise and single step procedures are used. Finally we are interested in the correction of significance level generated by the search for an optimal coding of a continuous explanatory variable in generalized linear model.
dc.language.isofr
dc.subjectCalcul de taille d’´echantillon
dc.subjectCo-critères de jugement principaux
dc.subjectEssais cliniques
dc.subjectTests multiples
dc.subject.enClinical trials
dc.subject.enCo-primary endpoints
dc.subject.enMultiple Testing
dc.subject.enSample-size Computation
dc.titleMultiplicité des tests, et calculs de taille d'échantillon en recherche clinique
dc.title.enMultiplicity of tests, and sample size determination of clinical trials
dc.typeThèses de doctorat
dc.contributor.jurypresidentSaracco, Jérôme
bordeaux.hal.laboratoriesThèses de l'Université de Bordeaux avant 2014*
bordeaux.institutionUniversité de Bordeaux
bordeaux.type.institutionBordeaux 2
bordeaux.thesis.disciplineSociétés, Politique, Santé publique. Santé Publique. Biostatistique
bordeaux.ecole.doctoraleÉcole doctorale Sociétés, politique, santé publique (Bordeaux)
star.origin.linkhttps://www.theses.fr/2013BOR22066
dc.contributor.rapporteurBretz, Frank
dc.contributor.rapporteurBroët, Philippe
bordeaux.COinSctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info:ofi/fmt:kev:mtx:journal&rft.title=Multiplicit%C3%A9%20des%20tests,%20et%20calculs%20de%20taille%20d'%C3%A9chantillon%20en%20recherche%20clinique&rft.atitle=Multiplicit%C3%A9%20des%20tests,%20et%20calculs%20de%20taille%20d'%C3%A9chantillon%20en%20recherche%20clinique&rft.au=RIOU,%20J%C3%A9r%C3%A9mie&rft.genre=unknown


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