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Réaliser ses analyses biostatistiques avec R

Date de mise à jour :
Identifiant Offre Info : 19_1803019546
Organisme responsable : Data Value (ouvre dans un nouvel onglet)

Nouvelle recherche

Présentation de la formation

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 de la formation

- Statistiques descriptivesTableaux 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 RLois connues Générations de données sous R La méthode du bootstrap - Intervalles de confiancePour une moyenne Pour une proportion Pour une variance - Tests…

- 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)

Validation et sanction

Attestation de formation

Type de formation

Non certifiante

Niveau de sortie

Sans niveau spécifique

Durée, rythme, financement

Durée

En centre

14 h

Financement

Conventionnement
Oui
Financeur
  • Autre

    Programme : Autre financement (AIF, entreprise , individuel…)

Conditions d'accès

Public visé

  • Tout public

Niveau d'entrée

Sans niveau spécifique

Conditions spécifiques et prérequis

Pour suivre ce stage dans de bonnes conditions, il est recommandé d'avoir suivi en amont la formation "R – Prise en main, analyses statistiques et graphiques" ou d'avoir atteint par la pratique un niveau équivalent\n\nProcédure d'admission: \nUn formulaire d'auto-évaluation proposé en amont de la formation nous permettra d'évaluer votre niveau et de recueillir vos attentes. Ce même formulaire soumis en aval de la formation fournira une appréciation de votre progression.

Lieu de réalisation de l'action

Modalités d'enseignement

Formation entièrement en présentielle

Adresse

41 rue de la Découverte
CS 37623
31676 Labège

Responsable : Data Value

Périodes prévisibles de déroulement des sessions

Début

Fin

Adresse d'inscription
41 rue de la Découverte
31676 Labège
État du recrutement
Ouvert
Modalités
Entrées / Sorties à dates fixes