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MCI, AD respectivement.

Nous souhaitons savoir si le coefficient de chaąue covariable est significatif et nous fixons le risąue de premiere espece k 5%. L’hypothese nulle du test s’ecrit

Ho : faj = 0,    V*’

ou j est la covariable, et k 1’indice de categorie (AD, MCI, CN).

Nous utilisons le test de rapport de vraisemblance. Nous calculons la deviance du modele reduit et nous la comparons a celle du modele complet. L’ensemble des variables explicatives specifiees dans le modele complet sont l’age, 1’education et te sexe. La statistiąue du test suit une loi de x² & ddl degres de liberte (c’est la difference entre le nombre de parametres dans le modele complet et le nombre de param^tres dans le modele reduit). Le calcul est fait avec le logiciel R avec package "nnet". Avec un

Modele complet	647.8685
Modele Reduit (Sexe)	651.7697	3.9012	0.1421887
Modele Reduit (Education)	652.9918	5.1233	0.07717
Modele Reduit (Age)	666.3147	18.4462	9.873214e~^s

X²(ddl = 1), nous avons une {>valeur=l-pc/i25ę(Ćcart de deviance, ddl). Nous reje-tons 1’hypothese nulle pour la covariable Age, le coefficient n’est pas simultanement nul dans 1’ensemble des logit. Par contrę, les covariables Sexe et Education ne sont pas significatives dans 1’ensemble des logit.

5.3 Contróle ąualite de la base de dormees (matrice du genotype)

Les donnees genotypiąues dont nous disposons se presentent sous la formę d’une matrice 'sujets x SNPs'. L’echantillon est compose de 416 sujets genotypes sur un