Sélection de variables en médiation causale : méthodes basées sur le changement d'estimation et sur la différence en erreur quadratique moyenne

Gervais, Jesse (2021). « Sélection de variables en médiation causale : méthodes basées sur le changement d'estimation et sur la différence en erreur quadratique moyenne » Mémoire. Montréal (Québec, Canada), Université du Québec à Montréal, Maîtrise en mathématiques.

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Résumé

Les méthodes de sélection de variables basées sur les données pour l’estimation de l’effet total de l’exposition sur la réponse, comme le changement d’estimation (CIE) et la différence de l’erreur quadratique moyenne (ΔMSE), sont fréquemment employées dans plusieurs domaines de recherche lorsque la connaissance du domaine d’application est insuffisante pour identifier un ensemble d’ajustement adéquat pour l’analyse des données. Alors que des défis de modélisation sont similairement présents en analyse de médiation causale, il n’y a actuellement que très peu de connaissances et d’outils pour la sélection de variables basées sur les données dans ce cadre d’analyse de plus en plus populaire. L’objectif principal du mémoire est de modifier les procédures CIE et ΔMSE pour qu’elles soient adaptées à la sélection de variables en médiation causale. Nous avons considéré six procédures de sélection de variables, soit quatre algorithmes qui ont été développés pour cibler les variables appropriées pour l’estimation des effets direct et indirect de l’exposition sur la réponse (CIEmax, CIEeffets, ΔMSEmax et ΔMSEeffets) et deux procédures utilisées à des fins de sélection de variables pour l’effet total (CIEtotal et ΔMSEtotal). Les six algorithmes ont été évalués par simulation Monte-Carlo et ceux-ci ont par la suite été illustrés sur les données de la vague 1999 de l’étude sur l’alcool du Harvard School of Public Health College. L’étude réalisée dans le cadre de ce mémoire a permis de montrer qu’il est possible d’utiliser des méthodes basées sur les données pour faire de la sélection de variables en médiation causale. Les résultats obtenus suggèrent qu’une des adaptations proposées du CIE (CIEmax) est appropriée si l’objectif est de rejeter un grand nombre de covariables, alors que les méthodes basées sur le ΔMSE sont préférables pour réduire la variance des estimateurs de l’effet direct et indirect de l’exposition sur la réponse. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : changement d’estimation, différence de l’erreur quadratique moyenne, médiation par inférence causale, régression, sélection de variables, simulation

Type: Mémoire accepté
Informations complémentaires: Fichier numérique reçu et enrichi en format PDF/A.
Directeur de thèse: Lefebvre, Geneviève
Mots-clés ou Sujets: Médiation statistique / Inférence causale / Variables / Estimation
Unité d'appartenance: Faculté des sciences > Département de mathématiques
Déposé par: Service des bibliothèques
Date de dépôt: 10 févr. 2022 09:00
Dernière modification: 10 févr. 2022 09:00
Adresse URL : http://archipel.uqam.ca/id/eprint/15164

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