Cours objectif des modules de biostatique, tutoriel & guide de travaux pratiques en pdf.

OBJECTIF DES MODULES DE BIOSTATIQUE

L’enseignement de la biostatistique est subdivisé en 3 modules : Biostatistique I, Biostatistique II et Biostatistique III. Ces trois modules complémentaires ont pour objectifs de permettre aux étudiants de développer des compétences qui leur permettront : – d’acquérir et de parfaire la connaissance des principales notions relatives à l’utilisation des méthodes statistiques, – de résoudre des questions empiriques par l’utilisation des tests statistiques, – de maîtriser et de compléter les notions de bases des statistiques en vue de les appliquer à des exemples spécifiques aux sciences biologiques, prises dans leur sens général (biologie, médecine, pharmacie, écologie…) – d’appliquer ces notions et méthodes sur des données biologiques à partir de logiciels simples – d’utiliser des logiciels de statistique et d’apprendre la lecture de leurs résultats.
Les statistiques constituent, en biologie, l’outil permettant de répondre à de nombreuses questions qui se posent en permanence aux biologistes, en voici, à titre d’exemples quelques unes : – Quelle est la valeur normale d’une grandeur biologique, taille, poids, glycémie ? – Quelle est la fiabilité d’une mesure ou d’une observation ? – Quel est le risque ou l’avantage d’un traitement? – Les conditions expérimentales A sont-elles plus efficaces que celles des conditions de B ? – Les effets de la variable A sont-ils les mêmes ou diffèrent-ils des effets de la variable B ?

L’analyse et l’interprétation des données

L’analyse statistique se subdivise en deux étapes :
– La statistique déductive ou descriptive : elle a pour but de résumer et de présenter les données observées sous la forme la plus accessible (simplification et réduction des données, à la fois visuelle et conceptuelle).
– L’analyse inductive ou inférence statistique est l’ensemble des méthodes permettant de formuler en termes probabilistes un jugement sur une population, à partir des résultats observés sur un échantillon extrait au hasard de cette population. Les méthodes statistiques les plus classiques sont celles de l’estimation (estimation par domaine de confiance) et celles de l’épreuve d’hypothèse. Leurs conceptions de base sont dues essentiellement à R.A. Fisher (1890 – 1962). Elle permet d’étendre ou de généraliser, dans certaines conditions, les conclusions obtenues par la statistique descriptive à partir de la fraction des individus (échantillon) que l’on a observé ou étudié expérimentalement, à l’ensemble des individus constituant la population.
Les conditions (de validité) sont liées aux hypothèses faites sur la population contenant les individus et sur la façon dont ont été prises les mesures. Cette phase inductive comporte des risques d’erreur qu’il convient d’apprécier.

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