Realiser ses analyses biostatistiques avec R
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Objectifs
Apprendre à utiliser le logiciel R pour analyser des données du domaine biomédical.
Mettre en oeuvre dans R les méthodes de statistique descriptive, décisionnelle, analyse de la variance, régression linéaire et logistique
Mettre en oeuvre dans R les méthodes de statistique descriptive, décisionnelle, analyse de la variance, régression linéaire et logistique
Programme
- Statistiques descriptives
- Lois et simulations avec R
- Intervalles de confiance
- Tests d'hypothèses
- Analyse de variance
- Régression linéaire
- Régression logistique simple et multiple
- Tableaux de données (individuelles, de fréquences, regroupées, croisant plusieurs variables)
- Distribution (paramètres de forme, position, dispersion)
- Associations (variables quantitatives et/ou qualitatives)
- Représentations graphiques (variables quantitatives et/ou qualitatives)
- Lois et simulations avec R
- Lois connues
- Générations de données sous R
- La méthode du bootstrap
- Intervalles de confiance
- Pour une moyenne
- Pour une proportion
- Pour une variance
- Tests d'hypothèses
- Premiers tests statistiques paramétriques
- De moyennes (test de Student)
- De variances
- De proportions (tests d'indépendance, de chi2)
- De corrélation
- Tests non paramétriques
- Tests d'adéquation
- Tests de position
- P_valeurs (p-value)
- Analyse de variance
- Anova simple (à un ou deux facteurs)
- Anova pour mesures répétées
- Régression linéaire
- Objectifs, contexte et modèles
- Corrélation
- Régression linéaire simple
- Régression linéaire multiple
- Tests et interprétations des sorties
- Validation des hypothèses
- Régression logistique simple et multiple
- Objectifs, contexte et modèles
- Ajustements
- Tests et interprétations des sorties
- Validation des hypothèses (analyse des résidus).
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