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Tutoriels : le sur-ajustement

Un modèle trop complexe

​Lorsque le nombre d’événements est trop faible comparativement au nombre de variables d'ajustement sélectionnées, nous considérons être dans une situation de sur-ajustement. Une règle approximative pour éviter le sur-ajustement consiste à avoir au moins 10 événements par covariable que ce soit un modèle logistique (Peduzzi et al. 1996) ou de Cox (Peduzzi et al. 1995) .

Des covariables sur le chemin causal

​Un facteur de confusion doit être une cause de l'exposition. Le sur-ajustement associé à considérer un facteur d'ajustement qui serait la conséquence de l'exposition aboutirait à sous-estimer le vrai effet causale de l'exposition.