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Biostatistique
Formation
À Montpellier ()
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Description
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Typologie
Formation
Missions, moyens et organisation
Le Cnam est placé sous la présidence de Jean-Paul Herteman, P-DG du groupe Safran, et dirigé par Olivier Faron.
Il remplit trois missions principales:
la formation professionnelle supérieure tout au long de la vie,
la recherche technologique et l'innovation,
la diffusion de la culture scientifique et technique.
Le Cnam offre des formations développées en étroite collaboration avec les entreprises et les organisations professionnelles afin de répondre au mieux à leurs besoins et à ceux de leurs salariés. Public et conditions d'accès Cet enseignement concerne les auditeurs travaillant dans le domaine de la santé (hôpitaux - laboratoires de recherche - industrie pharmaceutique...) ou de la sécurité sanitaire (agences - laboratoires d'analyse ...). Il s'adresse aux personnes amenées à concevoir, gérer et/ou analyser des protocoles d'études (clinique, épidémiologiques...) ou d'expérimentation (médecine - biologie...) et plus généralement à toute personne confronté à la variabilité biologique (en particulier en bio-informatique).
Il demande d'avoir des notions générales en mathématiques (niveau 1er ou terminale). Des connaissances supplémentaires en probabilité ou statistique sont appréciées.
Les Avis
Les matières
- Biostatistique
- Statistique
- Ingénieur du son
Le programme
Qu'est-ce qu'une expérience contrôlée - une étude descriptive - exemples : études cas-témoins - cohortes...
Comment aborder un problème de statistique (description, modèle, hypothèses, décision) '
Statistique descriptive : présentation graphique des données (histogramme), paramètres empiriques (proportion, moyenne, mode, quantiles, variance), fonction de répartition observée, tableau de contingence.
Rappels rapides sur le calcul de probabilité : combinatoire, événements.
L'information a priori : probabilité conditionnelle, théorème de Bayes, sensibilité, spécificité, valeurs prédictives positives et négatives, risque relatif, courbes ROC
Variables aléatoires : définitions, distribution de probabilité, espérance, variance Variable centrée et réduite.
Lois de probabilités usuelles : loi binomiale, loi de Poisson, loi normale, loi Pearson (Khi 2), loi de Student, loi de Fisher. Conditions et contextes d'applications. Théorème de la limite centrale.
Estimation : estimation ponctuelle, qualité d'un estimateur, intervalle de confiance de paramètres usuels (espérances, variances, fréquences).
Principes généraux des tests : risques de 1ère et 2ème espèce; degré de signification (p).
- Tests paramétriques et non paramétriques :
1. tests portant sur la comparaison de proportions ou de distributions.
2. tests portant sur la comparaison de moyennes ou de variances d'un ou de deux échantillons indépendants ou appariés.
3. test portant sur la comparaison de plusieurs moyennes sur des échantillons indépendants.
4. test des signes, test de Wilcoxon, test de Mann-Witney, test de Spearman, test de Kruskal et Wallis.
5. détermination du nombre d'observations (ou de sujets) nécessaires.
Modèle linéaire : régression simple, test d'indépendance.
Les exercices dirigés seront illustrés par des exemples à l'aide du logiciel R
Modalités de l'évaluation Examen en fin d'année universitaire (2 sessions)
Bibliographie
- St@tNet : http://-montpellier.fr/cnam-lr/statnet/
- BOUYER J. : Méthodes statistiques -Médecine - Biologie (Estem 2000)
- BOUYER J. : Méthodes statistiques Exercices corrigés (Estem 2001)
- VALLERON, A.J. : Biostatistique, Flammarion, 2007
- FALISSARD, B : Comprendre et utiliser les statistiques dans les sciences de la vie (Masson, 2005)
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