Dans la suite du Master Biologie Santé, le Master Ingénierie de la santé débutera à la rentrée universitaire 2024-2025.

Biostatistique 2
Master Ingénierie de la santéParcours Intelligence en données de santé

Credits3 crédits

Compétences visées

Cette UE figure dans les UE « obligatoires à choix » des parcours Recherche en Biomédecine et Biomatériaux pour la Santé. Avant de s’inscrire dans l’UE Biostatistique II, il est fortement conseillé de suivre l’UE Biostatistique I, permettant d’acquérir les bases de la statistique.
Cette UE vise en effet à approfondir les connaissances sur les bases de la statistique et des statistiques, de l’inférence et du raisonnement statistiques, essentiellement dans le cadre des tests d’hypothèses. L’enseignement sera fortement axé sur la pratique des biostatistiques, donc essentiellement constitué de TD/TP, sans pour autant délaisser les apports plus théoriques, notamment sur des notions qui n’avaient été jusqu’à présent qu’évoquées d’un point de vue pratique.
L’UE sera aussi l’occasion d’approfondir la maîtrise du logiciel R ainsi que de ses liens avec le logiciel Jags.

Modalités d'organisation et de suivi

Méthodes pédagogiques :
Les supports de cours seront mis en ligne avant les séances. Le cours magistral est constitué des diapositives de cours ainsi que, le cas échéant de matériel complémentaire (par exemple
articles scientifiques). Pour les séances de TD/TP des fichiers de données et des fichiers de code seront mis à disposition des étudiants.
Travail personnel recommandé :
Il est très fortement recommandé de revoir régulièrement les diapositives des cours ainsi que le matériel complémentaire fourni. De même, il est impératif de pouvoir reproduire des analyses de données en partant des codes logiciels mis à disposition et qui auront été explicités en TD/TP.
Plan de l’enseignement :
1. Rappels sur l'inférence et la modélisation
2. Logiciel R et ses packages
3. Modélisation
a. Adéquation des modèles
b. ANOVA
c. Régression linéaire (simple et multiple)
d. Introduction au GLM
e. Régression logistique
f. Régression Beta
g. Exercices récapitulatifs
4. Schémas d'étude, situations particulières
a. Données longitudinales
b. Modèles mixtes
c. Plans expérimentaux, nombre nécessaire de sujets
d. Exercices récapitulatifs

Contacts

Responsable(s) de l'enseignement

République française
Ce travail a bénéficié d'une aide de l'État gérée par l'Agence nationale de la recherche au titre de France 2030 portant la référence ANR-23-CMAS-0012.
France 2030
Agence régionale de santé
Région Grand Est
Fondation Force