Diplome Universitaire Methodes statistiques en sante

UNIVERSITE DE BORDEAUX - ISPED

Non finançable CPF
Tout public
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Cette formation est disponible dans les centres de formation suivants:
  • 33 - Bordeaux
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  • 16 - Charente
  • 17 - Charente-Maritime
  • 19 - Corrèze
  • 23 - Creuse
  • 24 - Dordogne
  • 33 - Gironde
  • 40 - Landes
  • 47 - Lot-et-Garonne
  • 64 - Pyrénées-Atlantiques
  • 79 - Deux-Sèvres
  • 86 - Vienne
  • 87 - Haute-Vienne
Objectifs
Former aux techniques usuelles de statistique descriptive et inférentielle appliquées au champ de la santé, à partir d'exemples concrets et d'applications sur logiciels.
Programme
Contenu général
Le cours est constitué de quatre modules qui s'ouvrent de manière progressive au cours de l'année.
Dans chaque module, le cours théorique est illustré d'exemples, dans le domaine de la santé, et complété d'exercices permettant d'assimiler le cours et de le mettre en application.
Certains exercices pourront être réalisés grâce au logiciel R.
Une introduction au logiciel R est comprise dans ce DU.

›Module 1 : Introduction et statistique descriptive
Ce module présente l'ensemble du vocabulaire nécessaire à la compréhension de l'enseignement mais aussi les techniques graphiques et calculatoires permettant de décrire correctement le contenu d'un fichier de données.

›Module 2 : Fluctuations d'échantillonnage et estimation
L'objet de ce module est d'introduire les concepts fondamentaux qui sont à la base de l'inférence statistique : concepts de variabilité et de variable aléatoire, lois de probabilité, définition d'une population et d'un échantillon, notions de fluctuations d'échantillonnage, estimation ponctuelle et par intervalle de confiance.

›Module 3 : Tests statistiques
Ce module aborde la théorie générale des tests statistiques puis présente les principaux tests utiles pour l'étude des données de santé (tests paramétriques et non-paramétriques d'adéquation ou de comparaison de deux échantillons).

›Module 4 : Analyse de variance et régression linéaire simple
Il s'agit dans ce module d'étudier la relation entre une variable quantitative et une autre variable qui peut être qualitative (analyse de variance) ou quantitative (corrélation – régression linéaire).

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