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How to perform a multivariate analysis correctly?


Why perform a multivariate analysis?

There are two main reasons for performing multivariate analysis in biomedical research:


  1. Look for risk factors or predictive factors: of a pathology, a clinical result, belonging to a group, ...
  2. Take into account several parameters simultaneously: for example when you compare two groups but they have demographic differences which impact the result (confounding factors)


In general, when several parameters (variables) can influence the result, a multivariate analysis makes it possible to adjust the results to take these parameters into account simultaneously.


Let's take a simple example: you want to compare cardiovascular risk in men and women in the general population. It is known that men have a higher cardiovascular risk. However, you may find only a small difference between the two sexes. This may be due to a confusion bias: women live longer than men on average. And an older age is also a cardiovascular risk factor. Your study population could be older in the female group, which would artificially increase the cardiovascular risk in the female group. By including both gender and age in your model, you correct this confusion bias.

How to perform a multivariate analysis?

  1. Choose the variable to study Y
  2. Define the type of model to use: linear regression, logistic regression or Cox model
  3. Define the predictive variables X
  4. Check that there is no link between the predictive variables (multicollinearity)
  5. Check the regression assumptions


We will now detail these steps.

1. Choice of the study variable Y

This is usually the easiest step. It corresponds to your research hypothesis.


If you are looking for predictors of post-operative complications, your study variable Y is "post-operative complication".

2. Define the model type

It directly depends on the first stage.


EasyMedStat automatically chooses the type of model for you according to the type of the variable to be studied Y:



Note that if you transform a continuous numeric variable into a binary variable, you will need to use logistic regression. For example, if you are looking to predict when a pain score is greater than 5/10, you are actually analyzing a binary variable (> 5/10 = yes, ≤ 5/10 = no).


3. Define the predictive variables X

Choose the right variables!

This is the most crucial step in your multivariate analysis!


This is where everything is played out. And the good news is, you don't need to have advanced statistical knowledge to choose these variables. On the other hand, you need a good knowledge of the pathology you are studying.


There are 2 types of variables that should generally be chosen as predictive variables:

  1. The variables corresponding to your hypothesis
  2. Variables known to influence the variable to be studied Y


Let us take a simplified example of a study on a new anti-aggregating treatment aimed at preventing the risk of myocardial infarction in patients who have never had a heart attack (primary prevention). You are testing this new treatment against a placebo. Your hypothesis is that there will be less myocardial infarction in the treatment group than in the placebo group.

  • Your study variable Y is therefore the occurrence of a myocardial infarction.
  • The variable X corresponding to your hypothesis is the treatment followed by the patient (antiaggregant or placebo).
  • The X variables known to influence Y are the cardiovascular risk factors: age, male sex, diabetes, ...


You must therefore include in your model not only the treatment followed but also the age, the sex, the presence of diabetes, etc ...

The right number of variables

As often, the correct answer is "neither too much nor too little".


The number of variables in the model must be adapted to the number of patients you have available for your analysis. A generally accepted rule is to have at least 10 patients for each variable in the model. However, different opinions on the matter exist.


This 10 patient rule differs somewhat if you are performing logistic or linear regression. For linear regression, it is heard directly: if you analyze 70 patients, you can put up to 7 predictor variables in the model. For a logistic regression, we expect 10 patients in each group. So if you have a binary variable (yes / no) known for 70 patients with 30 patients who have the value "Yes" and 40 patients who have the value "No", we consider the smallest number, that is to say 30 patients. You can then only include 3 variables in the model.

Once again, this 10 patient rule is not entirely consensual. But this is a frequently accepted rule.


When you perform your multivariate analysis on EasyMedStat, the number of predictive variables is automatically checked.


It is also important not to include too few variables in the model. Otherwise, your analysis could be incomplete or even wrong. If you do not include the variable "diabetes" in a study to predict cardiovascular risk, it may be biased.


As you understand, you have to include enough variables to draw a model as close as possible to reality, but also to analyze enough patients. This is why multivariate analyzes are generally performed on relatively large samples, usually at least 100 patients (although this number is very arbitrary and can vary greatly depending on your data).

4. Check for multicollinearity

Behind this barbaric word hides a relatively simple concept. This is to make sure that your explanatory variables X are not statistically related to each other in too important a way.


For example, you should not include the weight variable in a model along with the BMI variable because there is a direct relationship between these two variables (BMI = weight / height squared).


EasyMedStat automatically checks the multicollinearity of your variables when you include them to avoid this problem.

5. Check the regression assumptions

The statistical veracity of your results depends on compliance with the assumptions of the model you are using. If you violate these assumptions, your results may be wrong.


These assumptions depend on the type of model you are using. They can include, among other things, linearity, absence of heteroskedasticity, normality of residues, etc.


However, these advanced concepts are checked automatically when you perform multivariate analysis with EasyMedStat. In the event of a violation of one of the assumptions, you are automatically informed and a solution is offered to you if possible.

Start your multivariate analysis now!

As you have understood, multivariate analysis is an advanced statistical technique but its use is facilitated by using suitable software.


This is precisely the case with EasyMedStat. You are guided throughout your analysis and you avoid the classic pitfalls in which you might otherwise fall.

Start using EasyMedStat

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February 18, 2025
Quoi de neuf ? Auparavant, il n'était possible de signer, vérifier ou verrouiller (SVL) qu’un formulaire patient entier. Désormais, vous avez plus de flexibilité ! Vous pouvez : βœ… Signer, vérifier ou verrouiller des catégories individuelles (ex : une visite spécifique) βœ… Signer, vérifier ou verrouiller des variables individuelles (ex : un seul point de données) Cela signifie que les moniteurs et les chercheurs n'ont plus besoin d'attendre la fin du formulaire patient pour valider les données. Vous pouvez maintenant vérifier et approuver les informations au fur et à mesure qu'elles sont saisies ! Pourquoi est-ce utile ? πŸ”Ή Validation des données plus rapide et plus précise – Validez les informations progressivement, sans attendre la fin du formulaire patient. πŸ”Ή Meilleur suivi et traçabilité – Chaque action (signer, vérifier, verrouiller) est horodatée et enregistrée . πŸ”Ή Intégrité des données renforcée – Verrouillez des points de données critiques ou des visites pour éviter toute modification non souhaitée. Comment ça fonctionne ? 1️⃣ Activer le SVL par Catégorie ou par Variable Allez dans Paramètres de la série > Monitoring Activez "Autoriser la signature, la vérification et le verrouillage par catégorie" ou "Autoriser la signature, la vérification et le verrouillage par variable" Ces options sont désactivées par défaut 2️⃣ Nouvelles icônes pour chaque catégorie et variable Si l'option est activée, vous verrez trois nouveaux icônes (Signer βœ…, Vérifier βœ”οΈ, Verrouiller πŸ”’) sur chaque catégorie et variable. Cliquez sur une icône pour signer, vérifier ou verrouiller les données correspondantes. 3️⃣ Sécurité & Audit Trail Une fenêtre de confirmation apparaît pour la signature et la vérification (pas pour le verrouillage). Vous devez entrer votre mot de passe pour confirmer. Toutes les actions sont enregistrées dans l'audit trail pour une traçabilité complète. 4️⃣ Permissions & Visibilité Seuls les utilisateurs ayant les autorisations de signature, de vérification ou de verrouillage peuvent effectuer ces actions. Tous les utilisateurs ayant accès au formulaire patient peuvent voir les statuts SVL. À noter πŸ”Έ Une variable ou une catégorie verrouillée ne peut pas être modifiée via l'API ou l'ePRO πŸ”Έ Supprimer et restaurer un patient conserve les statuts SVL πŸ”Έ Les statuts SVL des patients, des catégories et des variables sont indépendants (ex : déverrouiller un patient ne déverrouille pas une catégorie ou une variable) Qui peut utiliser cette fonctionnalité ? Disponible pour tous les plans payants et les essais gratuits Peut être activée dans toute étude où le SVL par catégorie/variable est activé ο»Ώ πŸš€ Cette nouvelle fonctionnalité rend le monitoring plus efficace et structuré, garantissant une meilleure conformité et une fiabilité accrue des données en recherche clinique !
By Mikael Chelli February 18, 2025
What’s new? Previously, you could only Sign, Verify, or Lock (SVL) an entire patient form at once. Now, you have more flexibility ! You can: βœ… Sign, verify, or lock individual categories (e.g., a specific visit) βœ… Sign, verify, or lock individual variables (e.g., a single data point) This means monitors and researchers no longer have to wait until the entire patient form is complete to start validating data. You can now review and confirm data as it becomes available ! Why is this useful? πŸ”Ή Faster and more precise data validation – Approve data progressively instead of waiting for the full patient form. πŸ”Ή Better tracking and accountability – Each signed, verified, or locked variable/category is timestamped and logged. πŸ”Ή Stronger data integrity – Lock critical data points or visits to prevent unintended changes. How does it work? 1️⃣ Enable SVL per Category or Variable Go to Series Settings > Monitoring Activate "Allow sign, verify, and lock for each category" or "Allow sign, verify, and lock for each variable" These settings are OFF by default 2️⃣ New Icons for Each Category & Variable When enabled, you’ll see three new icons (Sign βœ…, Verify βœ”οΈ, Lock πŸ”’) on each category and variable. Click an icon to sign, verify, or lock the corresponding data. 3️⃣ Security & Audit Trail A confirmation popup will appear when signing or verifying (not when locking). You must enter your password to confirm. All actions are logged in the audit trail for full traceability. 4️⃣ Permissions & Visibility Only users with Sign, Verify, or Lock permissions can perform these actions. All users with access to the patient form can see SVL statuses. Important Notes πŸ”Έ Locking a variable or category prevents changes via API and ePRO πŸ”Έ Deleting and restoring a patient keeps SVL statuses intact πŸ”Έ SVL for patients, categories, and variables are independent (e.g., unlocking a patient won’t unlock a category or variable) Who can use this feature? Available to all paid plans and free trials Can be used in any study where SVL per category/variable is enabled ο»Ώ πŸš€ This feature makes data monitoring more efficient and structured, ensuring better compliance and reliability in clinical research!
By Mikael Chelli September 30, 2024
Dans le cadre d’un essai clinique, chaque inclusion de patient ou déclaration d’événement indésirable représente un moment clé nécessitant une vigilance accrue. Chez EasyMedStat, nous avons à cœur de vous aider à optimiser vos processus en introduisant une nouvelle fonctionnalité : les Monitoring Automations. Pourquoi cette fonctionnalité est-elle importante ? Gérer plusieurs études cliniques simultanément peut être complexe. Dans ce contexte, il est facile de passer à côté d’une information essentielle, comme l’inclusion d’un nouveau patient ou la déclaration d’un événement indésirable. Grâce à notre nouvelle fonctionnalité, vous pouvez automatiser des notifications par email dès qu’un patient est inclus ou qu’un événement indésirable est déclaré, vous permettant ainsi de gagner en réactivité tout en évitant les erreurs humaines. Comment cela fonctionne-t-il ? L’Automatisation de Monitoring repose sur un principe simple : vous définissez une action qui est automatiquement déclenchée par un événement spécifique, comme l’inclusion d’un patient ou la déclaration d’un événement indésirable. Prenons deux exemples d’utilisation : Inclusion d’un nouveau patient : Lorsque l’inclusion d’un nouveau patient est validée dans votre eCRF, un email est automatiquement envoyé à l’équipe de recherche clinique. Vous pouvez personnaliser ce message avec des variables liées au patient, à l’utilisateur ou encore au site d’inclusion, ce qui permet de contextualiser l’email selon vos besoins spécifiques. Déclaration d’un événement indésirable : Lorsqu’un événement indésirable est déclaré, un email peut être envoyé à l’équipe des affaires réglementaires. Il est également possible de définir une condition basée sur la gravité de l’événement. Par exemple, seuls les événements graves peuvent déclencher une notification. Un gain de temps précieux pour vos équipes Les Automatisations de Monitoring offrent une souplesse incroyable. Au lieu de devoir constamment vérifier manuellement les inclusions et les événements dans vos différentes études, vous pouvez désormais compter sur ces notifications automatiques qui vous tiendront informé en temps réel. Cette fonctionnalité permet non seulement d’améliorer la réactivité de vos équipes, mais aussi d’éviter des oublis ou des retards dans le traitement des données critiques. Personnalisation et souplesse d’utilisation L’un des grands avantages de cette fonctionnalité réside dans sa personnalisation. Que ce soit pour l’objet du message, le contenu de l’email ou encore les destinataires, tout peut être adapté à vos besoins. Vous pouvez insérer des variables liées aux patients (comme la date d’inclusion, l’identifiant du patient) ou aux utilisateurs (nom, prénom), afin que chaque notification contienne des informations pertinentes. De plus, il est possible de configurer des notifications spécifiques à un ou plusieurs sites , en fonction de la configuration de votre étude. Par exemple, vous pouvez choisir de recevoir des notifications uniquement pour des inclusions effectuées sur certains centres. ο»Ώ Conclusion Avec cette nouvelle fonctionnalité, EasyMedStat franchit une nouvelle étape dans l’accompagnement des équipes de recherche clinique. En automatisant des tâches essentielles comme les notifications d’inclusion ou d’événements indésirables, vous améliorez à la fois l'efficacité et la sécurité de vos essais. N’attendez plus pour découvrir et tester les Automatisations de Monitoring sur votre interface EasyMedStat ! Restez connecté, réactif, et concentrez-vous sur l’essentiel : la réussite de vos études cliniques.
By Mikael Chelli September 30, 2024
In clinical trials, each patient inclusion or adverse event declaration represents a key moment that requires heightened attention. At EasyMedStat, we are committed to helping you optimize your processes by introducing a new feature: Monitoring Automations. Why is this feature important? Managing multiple clinical studies simultaneously can be challenging. In such a context, it’s easy to miss critical information, such as the inclusion of a new patient or the declaration of an adverse event. With our new feature, you can automate email notifications as soon as a patient is included or an adverse event is declared. This allows you to react quickly while avoiding human errors. How does it work? Monitoring Automation is based on a simple principle: you define an action that is automatically triggered by a specific event, such as patient inclusion or an adverse event declaration. Let’s look at two use cases: Inclusion of a new patient: When the inclusion of a new patient is validated in your eCRF, an email is automatically sent to the clinical research team. You can customize this message with variables related to the patient, the user, or the inclusion site, allowing the email to be contextualized according to your specific needs. Adverse event declaration: When an adverse event is declared, an email can be sent to the regulatory affairs team. It is also possible to set a condition based on the severity of the event. For example, only serious adverse events can trigger a notification. A valuable time-saver for your teams Monitoring Automations offer incredible flexibility. Instead of constantly checking inclusions and events across your various studies manually, you can now rely on these automatic notifications to keep you informed in real time. This feature not only improves the responsiveness of your teams but also helps avoid oversight or delays in processing critical data. Customization and flexibility One of the main advantages of this feature lies in its customization. Whether it’s the email subject, content, or recipients, everything can be tailored to your needs. You can insert variables related to patients (such as inclusion date, patient ID) or users (first name, last name), ensuring that each notification contains relevant information. Additionally, it is possible to configure notifications specific to one or more sites , depending on the setup of your study. For example, you can choose to receive notifications only for inclusions made at certain centers. Conclusion With this new feature, EasyMedStat takes another step forward in supporting clinical research teams. By automating essential tasks such as notifications for patient inclusion or adverse events, you enhance both the efficiency and safety of your trials. Don’t wait to explore and test Monitoring Automations in your EasyMedStat interface! Stay connected, stay responsive, and focus on what matters most: the success of your clinical trials.
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