Offre de stage en statistique (six mois, alternance possible) Depuis

Offre de stage en statistique (six mois, alternance possible)
Depuis octobre 2015, le Conservatoire national des arts et métiers (Cnam) ; premier établissement
français de formation professionnelle, et Malakoff Médéric ; l’un des premiers groupes de protection
sociale français (santé, prévoyance et épargne), unissent leurs compétences et leurs moyens pour
créer, au sein de la Fondation du Cnam, la chaire « Entreprises et santé » du Pr William Dab, afin
d’accompagner les entreprises dans leur maîtrise des enjeux de la santé au travail.
Dans ce contexte, un programme de recherche a été établi, avec un projet majeur celui sur l’absence
au travail pour raisons de santé, qui représente un enjeu économique et social majeur pour les
entreprises. La complexité de la structure de telles données qui sont souvent dépendantes du temps,
corrélées par sujet, asymétriques et zero-inflated. En prenant compte ces différentes caractéristiques
de telles données, l’objectif principal de ce stage est de trouver une modélisation appropriée des
données longitudinales d’absences pour raisons de santé pour offrir une meilleure compréhension
possible des facteurs liés à l’absence pour raisons de santé.
Le stagiaire commencera par se familiariser avec une très grande base de données, déjà nettoyée et
validée, incluant un ou plusieurs épisodes d’absences par individu sur une période de temps prédéfinie.
Il doit également faire une revue de la littérature récente sur le sujet. Il sera amené à faire une analyse
descriptive approfondie pour bien comprendre les données d’absentéisme, à la fois en termes de
fréquence et de durée. Pour une analyse multifactorielle des données, le stagiaire pourra suivre le plan
de travail suivant, mais les initiatives individuelles seront très appréciées :
(a) Etablir un modèle prédictif de l’absence pour raisons de santé à partir des données
longitudinales au niveau individuel. Tester des modèles logistiques et log-linéaires mixtes.
(b) Modéliser le nombre d’épisodes d’absence par période au niveau service, en tenant compte
de l’asymétrie et de l’inflation à zéro de telles données, ainsi que la présence éventuelle de
sur-dispersion. Tester différents modèles linéaires généralisés : Poisson, Dirichlet, betabinomial ou négatif-binomial.
(c) (optionnel) Modéliser la durée d’absence à partir des données longitudinales au niveau
individuel par un modèle linéaire généralisé mixte de type GLM Gamma ou par un modèle
Tobit.
Référence
X. Lu et al. On Methodologies for Analysing Sickness Absence Data: An Insight into a New Method.
International Journal of Biological and Life Sciences 2011.
Stage rémunéré par Malakoff-Médéric. Possibilité de thèse.
Lieu du stage : 292, Rue Saint Martin 75003 Paris. Adresser CV + LM à : [email protected]