Durée
2 journées - 14 heures
// De 9h00 à 17h00
Les 14 & 15 décembre 2026
Pédagogie
Effectif : 10 personnes
Session en distanciel
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
Formation accessible au public à mobilité réduite – Adaptation des moyens de la prestation aux personnes en situation de handicap
Frais pédagogique
1000€ HT
Formateur
Mme C. Della Vedova
Public concerné
Toute personne ayant besoin de modéliser des données biologiques avec le logiciel R, dans le cadre de ses études ou de son activité professionnelle
Prérequis
Cette formation s’adresse à des participants ayant déjà pratiqué les statistiques avec R, et maîtrisant les notions de statistiques descriptives, de tests d’hypothèses classiques (t-tests, ANOVA simple), ainsi que la manipulation de données dans R (data frames, fonctions, graphiques simples)
Une bonne aisance informatique est également requise
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 modéliser des données biologiques avec le logiciel R, dans le cadre de ses études ou de son activité professionnelle
Prérequis
Cette formation s’adresse à des participants ayant déjà pratiqué les statistiques avec R, et maîtrisant les notions de statistiques descriptives, de tests d’hypothèses classiques (t-tests, ANOVA simple), ainsi que la manipulation de données dans R (data frames, fonctions, graphiques simples)
Une bonne aisance informatique est également requise
de la formation Analyses biostatistiques avec R – niveau 2
Approfondir l’analyse statistique avec R à l’aide de modèles avancés (ANOVA à deux facteurs, régressions, GLM, modèles mixtes)
S’initier aux méthodes multivariées pour l’analyse exploratoire de données complexes
Apprendre à choisir, mettre en œuvre et interpréter ces modèles
Principe
Réalisation
Tests post-hoc
Rappels
Réalisation
Diagnostic de régressions
Sélection de variables
Rappels
Régression logistique (données qualitatives à 2 modalités)
Anova sur mesures répétées
ACP
Réf : BIF-11
Pour nous contacter par téléphone