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Méthodes statistiques d'analyse de données biomédicales

Méthodes statistiques d'analyse de données biomédicales

En pratique :

Volume horaire de cours : 12
Langue principale : français

Description du contenu de l'enseignement

Programme du module :

  • Probabilités discrètes et continues: Distributions de probabilité, changements de variable, somme de variables aléatoires, théorème limite central. Lois dérivées de la loi gaussienne. Propagation des erreurs par linéarisation.
  • Statistique descriptive: Notions d’estimateurs, moyenne, variance, médiane, quartiles, boxplot…
  • Les intervalles de confiance et leurs interprétations
  • Notions de tests statistiques : principes, P-value, puissance, test paramétriques et non paramétriques. Les écueils des tests statistiques. Quelques tests statistiques usuels, et pourquoi il est recommandé d'utiliser des intervalles de confiance plutôt que des tests statistiques.
  • Corrélation et Régression

Compétences à acquérir

Objectifs du module : Toute mesure comprend une part d'aléas, prise en compte dans la notion d'intervalle de confiance. Mais quelle est la signification d'un intervalle de confiance, comment le calculer et l'interpréter ? Peut-on dire qu'un traitement a un effet significatif, ou pas d'effet ? Deux mesures sont-elles égales ? Autant de questions qu'il faut d'abord savoir poser avant d'y répondre... Ce cours voudrait introduire les rudiments d'outils statistiques nécessaires à la gestion et au partage de données avec le milieu médical, des biologistes, des industriels.

Compétences acquises : Probabilités de base, statistique descriptive, intervalles de confiance, test statistiques rudimentaires, corrélation/régression
 


Modalités pédagogiques

  • en présence

Pré-requis

Profils attendus

Notions de probabilité, sens critique.