Formation en Biostatistique
Appliquée aux sciences de la santé
Formation en Biostatistique
Appliquée aux sciences de la santé
Maîtrisez l’analyse statistique des données biomédicales. Un parcours complet de la statistique descriptive au machine learning, avec des cas pratiques en R et SPSS.
11 Modules
60h De formation
R & SPSS Logiciels
4 Datasets
Programme des modules
1 Introduction à la biostatistique
Types de données, tendance centrale, dispersion, premiers pas en R et SPSS.
2 Concepts de probabilités
Probabilités conditionnelles, Bayes, distributions binomiale, normale, Poisson.
3 Analyse descriptive des données
Visualisation avec ggplot2/SPSS, boxplots, détection d’outliers, test de normalité.
4 Estimation et intervalles de confiance
IC pour moyennes et proportions, loi de Student, influence de la taille d’échantillon.
5 Tests d’hypothèses
Test t, ANOVA, Chi², Mann-Whitney, Kruskal-Wallis, taille d’effet.
6 Analyse de régression
Régression linéaire simple/multiple, logistique, odds ratios, courbe ROC.
7 Analyse de la survie
Kaplan-Meier, test du log-rank, modèle de Cox, hazard ratios.
8 Statistiques bayésiennes
Prior/posterior, rstanarm, facteur de Bayes, comparaison fréquentiste vs bayésien.
9 Plans d’études cliniques
Types d’études, biais, randomisation, calcul de taille d’échantillon, CONSORT.
10 Big Data et machine learning
Random Forest, Gradient Boosting, validation croisée, clustering, ACP.