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Realiser ses analyses biostatistiques avec R

Data Value

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Cette formation est disponible dans les centres de formation suivants:
  • 69 - Lyon 2e
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  • 01 - Ain
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  • 07 - Ardèche
  • 15 - Cantal
  • 26 - Drôme
  • 38 - Isère
  • 42 - Loire
  • 43 - Haute-Loire
  • 63 - Puy-de-Dôme
  • 69 - Rhône
  • 73 - Savoie
  • 74 - Haute-Savoie

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

Programme

- Statistiques descriptives

  • 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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