Statistiques I: Introduction aux statistiques biomédicales
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Questions and Answers

Quel est l'intitulé du cours ?

Statistiques I : Introduction aux statistiques biomédicales

Quelle est la référence du cours ?

M-DOYM-051

Qui enseigne ce cours ?

Pr Christophe Lelubre

Parmi les domaines d'application de la statistique, lequel n'est PAS mentionné dans le document ?

<p>L'astrologie</p> Signup and view all the answers

Que signifie « VPP » dans le contexte des performances d'un test ?

<p>Valeur Prédictive Positive</p> Signup and view all the answers

Le terme << efficacité >> est un concept utilisé dans la comparaison de deux traitements différents.

<p>True</p> Signup and view all the answers

Quel est le nom du logiciel mentionné pour l'échantillonnage au hasard ?

<p>Générateur de nombres aléatoires</p> Signup and view all the answers

Citez deux types de variables quantitatives continues mentionnées dans le document.

<p>Taille, poids</p> Signup and view all the answers

Quelle est la principale différence entre une variable nominale et une variable ordinale ?

<p>Les variables ordinales peuvent être ordonnées, tandis que les variables nominales ne peuvent pas l'être.</p> Signup and view all the answers

Donnez un exemple de variable ordinale.

<p>Stade d'une tumeur cancéreuse</p> Signup and view all the answers

Quel type de graphique utilisé pour représenter la distribution d'une variable qualitative est considéré comme peu précis ?

<p>Diagramme en secteurs (pie chart)</p> Signup and view all the answers

Quel type de graphique permet de suivre l'évolution d'une variable quantitative au fil du temps ?

<p>Polygone de fréquence</p> Signup and view all the answers

Donnez un type de graphique qui permet de représenter la distribution de données multidimensionnelles ?

<p>Radar Plot (ou Spider Plot)</p> Signup and view all the answers

Study Notes

Statistiques I: Introduction aux statistiques biomédicales

  • Le cours porte sur l'introduction aux statistiques biomédicales.
  • Cours de niveau Master, code M-DOYM-051.
  • Enseigné par le Professeur Christophe Lelubre.
  • Année académique 2024-2025.

Chapitre préliminaire

  • Définition et champs d'application de la biostatistique.
  • La statistique appliquée au vivant.
  •   Plan du cours et sa place dans les études de médecine et de pharmacie.
  • La variabilité du vivant comme élément central dans l'approche statistique.

Définition(s) de la statistique

  • La statistique est omniprésente dans l'activité humaine moderne.
  • Etymologies diverses : "status" (état) et "staatskunde" (science de l'état) lié à la collecte d'informations sur la population pour l'impôt et les registres de décès.
  • Définition controversée, la définition de la statistique étant un sujet de discussion parmi les statisticiens.
  • Ensemble des méthodes pour la collecte, le traitement et l'interprétation de données relatives à des groupes d'individus ou d'unités d'observation.
  • Discipline, permettant de faire des inférences à partir d'observations dans un contexte d'imprécision.

Champs d'application de la statistique

  • Sciences de la vie (psychologie, géophysique, démographie, sciences économiques et sociales, sociologie, marketing, jeux de hasard, physique et métrologie.)
  • Affaires et finance (calcul des risques, actuariat,
  • Les sujets d'étude couvrent une large plage d'applications..

Problèmes biomédicaux

  • Déterminer des valeurs normales pour des données biologiques (taille, glycémie, etc.).
  • Établir des seuils pour déterminer si une valeur est anormale dans le cadre par exemple d'un dépistage du diabète.
  • Évaluer la fiabilité et la performance des tests diagnostiques (ex : test du SIDA).
  • Comparer l'efficacité de différents traitements (ex : traitements pour l'hypertension).
  • Étudier les facteurs de mauvais pronostic associés à une maladie précise.
  • Déterminer si un traitement améliore la survie.
  • Calculer la probabilité que le traitement améliorera la survie du patient.

Statistique I: Plan général du cours (I)

  • Définitions de la biostatistique.
  • Variabilité en biologie.
  • Types de variables en biologie et médecine (variables quantitatives, variables qualitatives).
  • Notions de population et d'échantillon.
  • Statistique descriptive (représentation graphique des données, mesures de localisation, mesures de dispersion).

Statistique I : Plan général du cours (II)

  • Introduction aux probabilités.
  • Notions de probabilités conditionnelles et théorème de Bayes.
  • Lois de probabilités (binomiale, de Poisson, normale (de Gauss-Laplace), normale centrée réduite (loi de Z)).
  • Calculs de probabilités.
  • Dérivés de la loi normale.
  • Intervalles de confiance (moyenne, proportion, différence de moyennes).
  • Tests statistiques.
  • Statistique Inférentielle (tests).

La variabilité du vivant

  • La variabilité est une caractéristique fondamentale des sciences biologiques et médicales.
  • Il n'y a pas deux individus identiques (même lorsqu'il s'agit de jumeaux homozygotes).
  • Différence d'observation même avec des conditions identiques.
  • La variabilité totale est égale à la variabilité biologique plus la variabilité métrologique

Sources de la variabilité

  • Variabilité intra-individuelle (ex: rythmes circadiens, variation des hormones)
  • Variabilité inter-individuelle (ex: différence de poids entre deux individus).
  • Variabilité expérimentale (ex: conditions définies pour réaliser une expérience et mesures réelles).
  • Variabilité due à l'appareil de mesure. (Ex: précision et biais du glucomètre.)

La variabilité comme une caractéristique fondamentale

  • L'approche statistique aide à comprendre les caractéristiques fondamentales des systèmes vivants.
  • Importance de la variabilité dans les expériences sur le vivant.
  • Une expérience doit prendre en compte la variabilité du vivant et la variabilité liée à l'expérience elle-même.

Fluctuations d'échantillonnage

  • La composition de deux échantillons issus d'une même population d'origine n'est généralement pas la même.
  • Les échantillons pourraient donner l'impression de provenir de la même population, alors qu'ils ne le sont pas.
  • Importance de la distinction entre échantillons pour la qualité des données..

Population – échantillon - sondage

  •   But des études statistiques : étudier une ou des caractéristique(s) moyenne(s) d'une population. 
  • Les éléments de cette population sont appelés « unités statistiques ».
  • On sélectionne un échantillon (sous-ensemble de la population) au travers de méthodes d'échantillonnage.
  • L'échantillon doit être représentatif de la population.

Terminologie basique de l'échantillonnage

  • Définitions de population, échantillon, population cible (résumé).
  • Définition de l'encadrement (résumé).
  • Explication du processus d'échantillonnage (résumé).
  • Processus d'inférence (résumé)

Avantages et inconvénients de l'échantillonnage

  • Méthodes de constitution d'échantillons qui existent.
  • Méthode la plus simple : sélection aléatoire des individus.
  • Avantages : coût plus faible, plus rapide.
  • Inconvénients : risque d'erreur, la précision dépend de la taille et peut être quantifiée.

Variable

  • Les caractéristiques d'individus ou d'objets/cellules/systèmes vivants peuvent varier dans le temps : variables.

Variables quantitatives et qualitatives

  • Différencier les variables qualitatives des variables quantitatives.
  • Variables quantitatives (exploitées arithmétiquement), valeurs numériques comme la taille.
  • Variables qualitatives (pas exploitables arithmétiquement), valeurs non numériques comme le sexe.
  • Les variables peuvent être ordonnées comme la sévérité d'une maladie ou non ordonnées comme le groupe sanguin.

Variables quantitatives discrètes et continues

  • Variables quantitatives discrètes: valeurs entières uniquement, ex. nombre d'enfants.
  • Variables quantitatives continues: valeurs réelles, ex. taille, poids, concentration d'une hormone.

Variable temporelle

  • Type spécial de variable quantitative qui est lié à l'écoulement du temps.

Variables qualitatives : nominale, binaire, ordinale

  • Les variables qualitatives non hiérarchisables, ex. groupe sanguin.
  • Les variables qualitatives ordonnées, les niveaux/modalités peuvent être classées, ex : évaluation de la satisfaction.
  • Les variables qualitatives binaires, les variables avec seulement deux modalités comme la présence/absence d'une maladie.

Exemples de variables ordinales

  •  Echelles de Likert, ex. pour évaluer les opinions ou la satisfaction sur une échelle de 1 (d'accord) à 5 (fortement en désaccord).
  • Types de fibrose du foie, ex : classe F0 à F4.
  • Score de fragilité clinique (CFS), ex : classification des niveaux de fragilité (1 à 7).

Exercice à quel type de variables

  • Exemples spécifiques de variables : type de streptocoque, dosage d'un antibiotique dans le sang, périmètre crânien, etc.
  • Déterminer le type de variable pour chaque exemple (qualitative, quantitative, continue, discrète, nominale, binaire, ordinale).

Le type de variable détermine les types de tests

  • Tableaux résumé des tests dépendants et indépendants : test du chi2, test de Fisher, test t, ANOVA, test de Kruskall-Wallis, test de Wilcoxon, r de Pearson r de Spearman.
  • Types de variables qualitatives et quantitatives et types de tests statistique associés.

Statistiques descriptives univariées

  • Tableaux synthétiques et représentation graphique des distributions simples. 
  • Mesures de position et de dispersion des données.
  • Types de données quantitatives (discrètes et continues), et les moyens de les présenter (histogramme).
  • Les représentations graphiques pour présenter les distributions de données, ex : histogrammes, diagrammes en  barres et en camembert, polygones de fréquence, etc.
  • Comment choisir le meilleur graphique pour une représentation.

Représentations graphiques : autres cas

  • Représentations graphiques pour décrire une distribution, par exemple : do plot, pyramides des âges, stacked columns, SCORE (risque cardiovasculaire).

Diagramme en barres et son utilité

  • Diverses formes de diagrammes en barres pour représenter, facilement appréhensible, des données sur une ou plusieurs variables.
  • Facilité d'utilisation.

Diagramme en camembert

  • Diagramme utilisé pour les données qualitatives et de présentation de données en secteurs.
  • Diagramme simple à utiliser et facilement compréhensible.

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Statistiques I - Introduction aux statistiques biomédicales - 2024-2025 - PDF

Description

Ce quiz porte sur l'introduction aux statistiques biomédicales dans le cadre du cours de Master M-DOYM-051. Il aborde la définition, les champs d'application et l'importance de la biostatistique dans les études de médecine et pharmacie. Préparez-vous à explorer les concepts fondamentaux de la statistique appliquée au vivant.

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