CU - Stat 1.1 : Statistiques de base appliquées aux sciences du vivant

Accroche introductive

CERTIFICAT EN BIOSTATISTIQUE - notions fondamentales

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  • Intitulé du programme
    CU - Stat 1.1 : Statistiques de base appliquées aux sciences du vivant
  • mnémonique du programme
    FC-693
  • Programme organisé par
    • Centre de Formation Continue en Santé et Sciences de la vie
    • Université libre de Bruxelles
  • Type de titre
    formation continue
  • Accessible en reprise d'études
    oui
  • Type d'horaire
    En journée
  • Langues d'enseignement
    français
  • Durée de la formation
    courte (2 à 5 jours)
  • Catégorie / Thématique
    Santé - Sciences biomédicales et pharmaceutiques/Santé - Sciences médicales/Santé - Sciences de la santé publique
  • Complément
    Marie LEBACQ
    Ingénieure de formation
    ULB HeLSci - BIOPS

Présentation

Détails

Informations générales

Type de titre

formation continue

Durée de la formation

courte (2 à 5 jours)

Langue(s) d'enseignement

français

Type d'horaire

En journée

Catégorie(s) - Thématique(s)

Santé - Sciences biomédicales et pharmaceutiques/Santé - Sciences médicales/Santé - Sciences de la santé publique

Faculté(s) et université(s) organisatrice(s) Accessible en reprise d'études

oui

Tarifs

  • Doctorant ULB : 450 €
  • Secteur public / ASBL : 750 €
  • Entreprise : 1.050 €

Contacts

02 555 85 19

biops@ulb.ac.be

https://biops.helsci.be/
Besoin d'aide pour vous inscrire, contactez-nous par téléphone ou envoyez-nous un email.
En découvrir plus sur https://biops.helsci.be/

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Présentation

Revoir ses bases en statistique avec un minimum de formules et un maximum d’exercices pratiques appliqués aux sciences du vivant.

En journée

6 demi-jours de formation

  • Statistique descriptive
    • Samedi 01/02/2020 de 9h à 13h (Campus Érasme)
    • Vendredi 07/02/2020 de 13h à 17h (Campus du Biopark à Gossselies)
    • Samedi 08/02/2020 de 9h à 13h (Campus Érasme)
  • Statistique inférentielle :
    • Vendredi 20/03/2020 de 13h à 17 h (Campus Érasme)
    • Samedi 21/03/2020 de 9h à 13h (Campus du Biopark à Gossselies)
    • Vendredi 27/03/2020 de 13h à 17 h (Campus Érasme)

Calendrier & inscriptions

Pré-requis

  • Avoir suivi le module d’initiation au logiciel R (entre autres modalités d’importation des données dans R sous différents formats, principales fonctions et syntaxes bases d’utilisation de packages comme ggplot2) ou avoir des connaissances similaires.

Public ciblé

  • Toutes personnes intégrées dans la vie professionnelle dont le métier nécessite la maîtrise d’outils biostatistiques
  • Jeunes diplômés, jeunes chercheurs souhaitant compléter leur formation scientifique par des compétences en biostatistique utiles à leur discipline de base
  • Cadres de santé publique, médecins, professionnels de la santé et chercheurs

Calendrier & inscriptions

Programme

Programme

Statistique descriptive

  • Définitions et spécificités de la statistique appliquée au vivant ; ses objectifs
  • La variabilité dans les sciences du vivant : principes et conséquences
  • Types de variables dans les sciences du vivant : variables qualitatives, quantitatives et leurs subdivisions respectives
  • Notions de population, d’échantillon(nage) et d’unité statistique
  • Eléments de statistiques descriptives à une et deux dimensions
    • Représentation graphique des données : diagrammes, histogrammes, box plots et applications (courbes de croissance, …)
    • Calcul des statistiques de localisation (moyenne(s), médiane, mode) et de dispersion (variance et écart-type, IQR et percentiles, …)
    • Formes des distributions, coefficients d’asymétrie (skewness) et de kurtosis
    • Statistique bivariée
      • Covariance, corrélation, coefficients de corrélation (Pearson, Spearman, autres), intérêts et limites respectives
      • Régression linéaire simple et estimation des coefficients par la méthode OLS ; coefficient de détermination
      • Tables de contingence pour variables qualitatives ; risques relatifs et odds ratios
    • Introduction brève aux probabilités ; notion de probabilité conditionnelle et théorème de Bayes

Statistique inférentielle

  • Principales lois de probabilités discrètes et continues : Loi binomiale, loi de Poisson, loi normale et loi normale centrée réduite (Z), principales lois dérivées de la loi normale (distributions de Student, de Fisher, du chi²) ; Théorème central limite ; Notion d’estimateur ; biais d’un estimateur ; introduction à la méthode du maximum de vraisemblance ; Intervalles de confiance : principes de calcul, IC d’une moyenne, d’une proportion, d’une différence de moyennes, d’un coefficient de corrélation, …
  • Notion de test statistique : Notion d'hypothèses nulle et alternative (tests NHST); test unilatéral et bilatéral; erreurs de type 1 et 2; puissance d'un test statistique : concepts et intérêt pratique; nombre de sujets à inclure dans un essai : concepts de base et applications pratiques
  • Tests de normalité d'une distribution et principales méthodes de transformations des données
  • La comparaison de deux moyennes sur séries indépendantes et appariées : tests paramétriques et non-paramétriques usuels
  • La comparaison de deux proportions : tests du chi² et dérivés (Yates, McNemar, …); extensions à >2 variables
  • Tests basés sur les coefficients de corrélation linéaire : tests sur les coefficients de Pearson et les rangs de Spearman; comparaison de coefficients ou de matrices de corrélation
  • Tests de comparaison de plus de deux moyennes : ANOVA à un facteur et alternatives non paramétriques; approches pour séries appariées; inflation du risque alpha et tests post hoc.
 

Méthodologie

  • 60% de théorique
  • 40% de pratique