Data Value

Biostatistique

Par Data Value

Objectifs

S’approprier les méthodes de base en biostatistique : statistique descriptive, échantillonnage, estimation, intervalles de confiance, tests ...

Programme

  • Les schémas d’étude en épidémiologie et recherche clinique, ainsi que leur biais potentiels
  • Types de variables et représentations graphiques
  • Mesures de statistiques descriptives
  • Tendance centrale
  • Dispersion
  • Echantillonnage
  • Estimation
  • Intervalles de confiance
  • Principe des tests statistiques
  • Hypothèses
  • Risque d’erreur
  • Puissance d’un test
  • Les tests de comparaison de moyennes
  • Tests paramétriques
  • Tests non paramétriques
  • Les tests de comparaison de proportions
  • Tests paramétriques
  • Tests non paramétriques
  • Les tests de comparaison de variances
  • Tests pour échantillons appariés
  • Risque relatif et odds ratio
  • Courbes ROC (receiver operating characteristic)
  • Mise en relation de la sensibilité et de la spécificité d'un test
  • Notions de faux négatifs et de faux positifs

Pédagogie

Pédagogie active mêlant exposés, exercices et applications pratiques.
Chaque participant pourra mettre en oeuvre les applications dans le logiciel de son choix parmi SAS ou R.

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Etfs et etps: fonctionnement et guide d’utilisationPar Top Finance
  • Définir les ETPs et appréhender les développements du marché
  • Maîtriser les techniques de réplication et de gestion utilisées par les ETPs, tout en comprenant les risques associés
  • Maîtriser les stratégies d’investissement à base d’ETPs dans une allocation d’actifs
  • Maîtriser les démarches de sélection d’un ETPs
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Analyse statistique avancée avec RPar IB Formation

L’analyse statistique des données est une des compétences requises pour mettre en oeuvre des projets Big Data. Selon la nature des données manipulées et le type d’analyses souhaitées, il est parfois nécessaire de recourir à des techniques d’analyses avancées. Aussi, tout Data Scientist doit-il aujourd’hui maitriser l’implémentation d’outils statistiques sous R pour réaliser des analyses non ponctuelles et inférentielles paramétriques ou de données uni ou multivariées pour tous les domaines dans le service, l’industrie ou encore la RetD. Cette formation avancée permettra aux participants de maitriser R et ainsi d’être à même d’analyser tous types de données dans leurs projets Big Data.

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MiniTab - Statistiques notions fondamentales, tests d’hypothèses et traitement des petits échantillonsPar Arkesys

La formation en quelques mots

Dans ce module de formation, nous proposons de baser notre pédagogie autour des thèmes suivants :

Au-delà des compétences statistiques pures, l'important dans ce type de formation est de comprendre les mécanismes fondamentaux présents dans la plupart des manipulations des outils statistiques :
D'une façon générale, ces mécanismes sont les suivants :

Par exemple, dans le calcul d'un écart-type, élément clé présent dans un grand nombre de méthodes statistiques, il nous paraît plus important d'appréhender le sens physique de l'écart-type plus que la formule mathématique en traitant les points suivants :

Spécificités des petits échantillons

Cette formation intègre le traitement statistique des petits échantillons.
Cette spécificité nous amène ainsi à aborder certains thèmes tels que :

Thèmes principaux

Jeux de données

Afin de s'approcher au mieux des réalités quotidiennes des praticiens, nous suggérons de nous appuyer pour l'animation pratique de thématiques et surtout de jeux de données reflétant le quotidien des apprenants.
Cet élément est un facteur de réussite pour la formation. Elle permet aux apprenants de :

Il sera donc pertinent que les apprenants puissent réfléchir en amont de la formation à des problématiques, jeux de données ou documents susceptibles d’être utilisés en support lors de la formation.

Outil logiciel

Au-delà de l'apprentissage des thématiques statistiques, la mise en application s'effectuera sur le logiciel MiniTab.
Environ une demi-journée de travail sera donc consacrée à l'apprentissage du logiciel, son ergonomie, la structuration des données permettant aux apprenants d'acquérir l'autonomie sur ce logiciel.

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Acquérir une connaissance méthodologique et pratique de la fiabilité et des méthodes statistiques associées

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  • Choisir des bons tests statistiques
  • Interpréter pertinemment les données recueillies
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