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^L.n-L-i- Cette procćdure de test contróle 1’erreur globale de type 1, tout en evitant d’une part 1’utilisation d’une mśthode de fractionnement de 1’echantillon compliąuśe et d’autre part un temps de calcul long. Plus de details sur cette techniąue sont donnes dans la section suivante.

3.2 Test de permutation

Le test d^łassociation entre le marąueur et le phenotype porte sur le param&tre de rśgression /? (/? = 0 vs &    0). Sous l’hypoth&se nulle Ho (fi = 0), il n’y a pas

d’association entre le marąueur et le phćnotype et = pj. Pour faire ce type de test, on a besoin de determiner la distribution de la statistiąue de test sous Ho. Cependant, la distribution de cette statistiąue sous l’hypoth&se nulle peut s’averer compliąuee. Ainsi, le calcul de la puissance et de 1’erreur de type 1 s’avere difficile. Pour remedier a un tel probl&me, nous pouvons faire appel a des techniąues de rećchantillonage, comme par exemple les techniąues de Bootstrap et de permutation. Dans ce qui suit, nous allons introduire des techniąues de permutation pour estimer la distribution d’une statistiąue de test sous l’hypoth&se nulle. Une telle techniąue est utilisśe pour le calcul de la puissance de notre statistiąue, F$^s, proposee dans ce chapitre. Les tests de permutation que nous presentons ici sont des procedures basees sur des rearrangements des śtiąuettes d’un ensemble de donnees (Eklgington, 1980) et ąui peuvent etre utilisees pour approximer la distribution de la statistiąue du test sous 1’hypothese nulle. Nous illustrons la methodologie de cette approche dans un cadre gćneral. Dans un test de permutation, la statistiąue observśe du test, Qoba, est obtenue a partir des donnees observees, et comparóe a des statistiąues Qb obtenues a partir de B jeux de donnees permutees. Autrement dit, on effectue B permutations pour les donnees originales et on calcule B statistiąues du test de