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chargée de recherche dans l'Unité "Epidémiologie, Santé Publique et Développement" (INSERM 330), 146 rue Léo Saignat, 33076 Bordeaux cedex, France.L'analyse des données longitudinales soulève des problèmes statistiques importants dus aux données manquantes induites par l'absence de réponse de certains sujets à certains suivis. Nous décrirons les différents types de données manquantes en distinguant les problèmes qui peuvent être traités par la méthode du maximum de vraisemblance en négligeant les données manquantes et ceux qui nécessitent une modélisation du processus de non-réponse. La méthode proposée par Diggle et Kenward pour l'analyse de données longitudinales avec données manquantes informatives (1994, Applied Statistics) sera détaillée et une étude par simulation sera présentée. Ces méthodes ont été appliquées à l'étude de l'évolution du score à un test de raisonnement logique simple, le test des codes de Wechsler, dans une cohorte de personnes âgées.