La régression logistique est l’un des modèles d’analyse multivariée les plus couramment utilisés en épidémiologie. Elle permet de mesurer l’association entre la survenue d’un évènement (variable expliquée qualitative) et les facteurs susceptibles de l’influencer (variables explicatives). Le choix des variables explicatives intégrées au modèle de régression logistique est basé sur une connaissance préalable de la physiopathologie de la maladie et sur l’association statistique entre la variable et l’évènement, mesurée par l’odds ratio. Les principales étapes de sa réalisation, les conditions d’applications à vérifier, ainsi que les outils essentiels à son interprétation sont exposés de manière concise. Nous discutons aussi de l’importance du choix des variables à inclure et à conserver dans le modèle de régression afin de ne pas omettre des facteurs de confusion importants. Enfin, un exemple tiré de la littérature permet d’illustrer le propos et de vérifier les acquis du lecteur.