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Formations Bioinformatique & Biostatistiques

Analyses biostatistiques avec R – niveau 1

Réf : BIF-10

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Session de formation

Durée

2 journées - 14 heures
// De 9h00 à 17h00

Pédagogie

Effectif : 10 personnes
La formation repose sur une alternance de cours théoriques et de travaux pratiques
La formation sera sanctionnée par une attestation de formation

Moyens pédagogiques et techniques d’encadrement

Un vidéoprojecteur // Connexion WIFI haut débit // Un support de cours numérique // Un paperboard // Un ordinateur par participant

Accessibilité

Accessibilité dépendante du site de formation en vos murs

Frais pédagogique

Sur devis

Formateur

Mme C. Della Vedova

Public concerné

Toute personne ayant besoin de réaliser des analyses biostatistiques avec le logiciel R, dans le cadre de ses études ou de son activité professionnelle

Prérequis

Cette formation n’est pas une introduction aux biostatistiques, mais une mise en application avec le logiciel R.
Il est donc nécessaire, d’avoir des connaissances en biostatistiques, et de connaitre les rudiments du logiciel R : importation des données, création d’objets simples, manipulation des vecteurs et des data frames

Objectifs / Compétences

de la formation Analyses biostatistiques avec R – niveau 1

Apprendre à réaliser des analyses descriptives et les principaux tests statistiques avec le logiciel R
Réaliser des analyses descriptives
Réaliser les principaux tests statistiques avec le logiciel R

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Programme de la formation: Analyses biostatistiques avec R – niveau 1

Module 1 : Statistiques descriptives

Rappels : type de variables, type de paramètres

Analyses descriptives automatisées avec R

Tables descriptives sur mesure

Intervalle de confiance

Eléments de data visualisation

Graphiques avec le package esquisse

Module 2 : Rappels au sujets des tests d’hypothèses

Hypothèses nulle et alternative

Statistique du test

Risque alpha

Puissance

Conclusion

Module 3 : Tests statistiques courants avec R

Comparaisons de 2 moyennes : tests de Student, Welch et Wilcoxon

Comparaisons de 2 proportions : test du Chi2, test exact de Fisher

Tests pour un échantillon (one sample test)

Test pour données appariées

Module 4 : ANOVA à un facteur

Rappels

Réalisation sous R

Tests post-hoc

Alternative non paramétrique : test de Kruskal-Wallis

ANOVA à un facteur pour données répétées

Module 5 Etude des liaisons entre 2 variables de même type

Entre deux variables quantitatives : corrélation et régression

Entre deux variables qualitatives : test d’indépendance du Chi2

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