Description
BIOSTATISTIQUE
BIOSTATISTIQUE
20.00$
Objectif du cours : Transmettre les méthodes statistiques et probabilistes nécessaires pour collecter, analyser et interpréter des données biologiques, médicales et épidémiologiques afin de fonder les décisions scientifiques sur des preuves rigoureuses.
Description persuasive du cours
Le cours de Biostatistique est une discipline transversale incontournable pour les étudiants et chercheurs des sciences de la santé et du vivant. À l’ère de la médecine fondée sur les preuves (Evidence-Based Medicine) et de l’analyse de données complexes, ce module permet de transformer des observations cliniques et biologiques en conclusions scientifiques validées.
De la formulation d’hypothèses aux tests d’inférence, en passant par l’estimation d’échantillons et l’analyse de survie, ce programme donne les clés méthodologiques indispensables pour concevoir des études expérimentales, interpréter les résultats de la recherche médicale et maîtriser les logiciels spécialisés.
Informations clés
| Élément | Détails |
| Intitulé du cours | Biostatistique et Analyse de Données Biomédicales |
| Public cible | Étudiants en Médecine, Pharmacie, Biologie, Agronomie, Santé Publique & Médecine Vétérinaire |
| Durée recommandée | 45 à 60 Heures (Cours théoriques, TP d’analyse de données sur logiciel R/SPSS) |
| Niveau | Licence / Master |
Compétences à acquérir
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Conception d’études cliniques et épidémiologiques : Déterminer la taille minimale d’un échantillon et définir le plan d’échantillonnage.
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Statistique descriptive avancée : Résumer des séries de données quantitatives et qualitatives (moyennes, écarts-types, proportions, intervalles de confiance).
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Réalisation de tests d’hypothèses : Sélectionner et appliquer les tests paramétriques et non paramétriques adaptés (Student, Chi-deux, ANOVA, Wilcoxon).
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Modélisation statistique et survie : Utiliser la régression linéaire, la régression logistique et les courbes de survie de Kaplan-Meier.
Grand plan du module
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Introduction à la démarche biostatistique et variables biomédicales
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Types de variables (nominales, ordinales, quantitatives continues/discrètes).
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Notions d’échantillonnage, d’erreur aléatoire et de biais dans la recherche médicale.
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Statistique descriptive et théorie des probabilités
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Mesures de tendance centrale (moyenne, médiane, mode) et de dispersion (variance, écart-type, EIQ).
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Lois de probabilité fondamentales en biologie (Loi Normale, Binomiale, Poisson).
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Statistique inférentielle et estimation
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Théoème Central Limite, erreur standard et intervalles de confiance (d’une moyenne et d’une proportion).
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Principe des tests d’hypothèses : Hypothèse nulle ($H_0$), valeur p ($p\text{-value}$), risque $\alpha$ et puissance $1-\beta$.
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Tests statistiques usuels et comparaison de groupes
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Comparaison de proportions : Test du $\chi^2$ (Chi-deux) et test exact de Fisher.
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Comparaison de moyennes : Test $t$ de Student (échantillons indépendants et appariés), ANOVA à un ou plusieurs facteurs.
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Alternatives non paramétriques : Mann-Whitney, Wilcoxon, Kruskal-Wallis.
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Association, Régression et Analyse de Survie
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Corrélation de Pearson/Spearman et régression linéaire simple/multiple.
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Odds Ratio (OR), Risque Relatif (RR) et introduction à la régression logistique.
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Analyse de données de survie : Équation de Kaplan-Meier et modèle à risques proportionnels de Cox.
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