Biostatistiques et statistiques appliquées aux sciences expérimentales

52 Pages·2006·1.49 MB·French

Biostatistiques et statistiques appliqu´ees aux
sciences exp´erimentales
Introduction
Christophe Lalanne
[email protected]
Cogmaster 2006–2007
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Pr´esentation de l’Atelier
´
Equipe p´edagogique
P. Bessonneau ; C. Lalanne ; J. Mattout {C. Pallier}
Description
L’atelier a un triple objectif. 1. Maˆıtriser l’analyse exploratoire de donn´ees
quantitatives, et fournir des r´esum´es num´eriques et graphiques adapt´es aux
structures de donn´ees manipul´ees. 2. Formaliser une d´emarche d’analyse pertinente
pour r´epondre a` des hypoth`eses op´erationnelles pr´ecises. 3. Mettre en œuvre les
proc´edures inf´erentielles correspondantes (estimation ponctuelle et par intervalles,
mod`eles param´etriques et non-param´etriques pour les tests d’hypoth`eses, analyse de
comparaisons multiples).
Ressources
www.aliquote.org/cours/2006 cogmaster A4/
Validation
1 QCM + 1 examen final ou projet (au choix)
26h de cours/TP, 3 ECTS
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Organisation
Sommaire (provisoire)
• s´eance 1 – Introduction (CL)
• s´eances 2 et 3 – Introduction `a R, analyse num´erique et graphique (PB,
JM)
• s´eance 4 – Comparaison de moyennes, ANOVA `a 1 facteur,
Comparaisons multiples (CL, PB/JM)
• s´eance 5 – ANOVA `a 2 facteurs, ANOVA ‘`a mesures r´ep´et´ees’ (CL,
PB/JM)
• s´eance 6 – Corr´elation et R´egression lin´eaire simple (CL, PB/JM)
• s´eance 7 – R´egression lin´eaire multiple (CL, PB/JM)
• s´eance 8 – GLM (CL, PB/JM)
• s´eance 9–13 – `a d´eterminer
Principe
1h de cours + 1h de TP
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R´ef´erences
• D.C. Howell, M´ethodes Statistiques en
re
Sciences Humaines, De Boeck, 1998 [1 ed.,
e
6 tirage, 2004]
• B. Falissard, Comprendre et utiliser les
statistiques dans les sciences de la vie,
Masson, 2005
• P. Dalgaard, Introductory Statistics with
R, Springer, 2002
• W.N. Venables & B.D. Ripley, Modern
applied Statistics with S, Springer, 2002
• M.J. Crawley, Statistics, An introduction
using R, Wiley, 2005
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Outil informatique (1)
, logiciel open-source, disponible pour toutes les plateformes
(Windows, Mac, Linux), `a t´el´echarger sur cran.r-project.org (section ‘R
Binaries’).
• La documentation (abondante) se trouve dans les sections
‘Documentation’ et ‘Manuals’.
• De nombreux paquetages additionnels peuvent ˆetre install´es `a partir de R.
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Outil informatique (2)
R
Pourquoi ?
• gratuit et multi-plateformes
• possibilit´e de programmer des scripts (r´eutilisables)
• extensible
• am´elioration permanente, r´epercutant les nouvelles techniques
• importante liste de contributeurs
• capacit´es graphiques quasi illimit´ees
Le prix `a payer ?
• apprendre les rudiments du langage
• comprendre les analyses que l’on r´ealise
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Outil informatique (3)
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Objet des statistiques (1)
• r´esumer
transformer les donn´ees brutes en un ensemble d’indicateurs descriptifs
(´echantillon)
• d´ecrire
caract´eriser la distribution des observations (univari´e), comparer les
distributions (multivari´e) et analyser les effets des facteurs en fonction
du type de variable (quantitative/quantitative, quantitative/qualitative,
etc.) (´echantillon)
• expliquer/pr´edire
g´en´eraliser les r´esultats observ´es sur la population non observ´ee,
expliquer la variabilit´e, pr´edire des valeurs non observ´ees en fonction
d’un mod`ele lin´eaire (population)
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Objet des statistiques (2)
• diff´erentes m´ethodes, diff´erents domaines d’application (agronomie,
pharmaceutique, psychologie, sciences sociales, enquˆetes, finances, etc.)
• biostatistiques = sous-ensemble parmi l’ensemble des m´ethodes de
description et de mod´elisation de la statistique
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Terminologie
un peu de vocabulaire :
• observation, effectif, individu, unit´e statistique
• ´echantillon, groupe, population (parente, de r´ef´erence)
• variable, facteur, caract`ere
• niveau, modalit´e, traitement
R
Remarque : sous , on ne parle que de facteurs.
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