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L3 BMCP Bioch Statistiques pour la Biologie : Plan du cours

L3 BMCP Bioch
 
Statistiques pour la Biologie
Fiches de soutien au cours

 

 

 


Cours 1 - Mardi 5 septembre 14h - 16h

Présentation de l'UE, objectifs, contenu, fonctionnement, examens

 

Partie 1 - Méthodologie

     1.1 Place des statistiques dans une recherche scientifique

     Montrer la nécessité des statistiques dans la recherche et leur utilité hors recherche ; montrer qu'il est nécessaire de penser "statistiques" dès la conception de l'expérience

              - Départ en voyage
              - Déroulement d'une recherche
              - A quelles étapes les statistiques sont-elles utiles ?
     1.2 Expérimentation et enquête

      Sensibiliser aux points forts et faibles respectifs de l'expérimentation et de l'enquête

     1.3 Typologie des variables en fonction de la quantité d'information véhiculée

     En plus de présenter les différents types de variables, cette partie permet de montrer l'importance de concevoir son expérimentation en pensant aux statistiques

 

 

Cours 2 - Mercredi 13 septembre 16h15 - 18h15

 

1.4 Statut des variables dans l'expérimentation et dans l'enquête
           Intérêt de cette typologie et de la connaissance des statuts

         Le choix des variables indépendante et dépendante dépend de la question posée

 

1.5 Les facteurs et le contrôle de leurs effets

       Opérationnalisation des variables indépendantes en facteurs

       Variables dont il faut contrôler l'effet

 

1.6 De l'hypothèse théorique à l'hypothèse statistique

     Cette partie permet de former à la démarche scientifique et d'introduire les concepts d'hypothèses forte et faible qui se traduiront par les hypothèses uni-et bi-latérales

       Hypothèses, hypothèses fortes, hypothèses faibles
       Les types d'hypothèses lors d'une recherche

 

1.7 Notion d'échantillonnage

 

1.8 La logique des tests statistiques

    Tester l'hypothèse H0 qui est contraire à l'hypothèse théorique afin de savoir si H0 doit être rejetée. Hypothèse nulle et hypothèse alternative

 

 

 Cours 3 - Jeudi 14 septembre 14h - 16h

 

 

Partie 2 - Le t de Student

2.1 Introduction au t de Student : calcul de la moyenne et de la variance, explication du t

   La question que l'on se pose
   Approche intuitive du t de Student
                  - Moyenne d'un échantillon et moyenne d'une population
           Estimation de la variabilité

                  - Un indice de variabilité intuitif mais non utilisé : la moyenne des écarts à la moyenne
                  -
La variance

                  - L'écart type

                  - Variance de la population

                  - Ecart type de la population

           Un trait de lumière sur le t de Student

2.2 Conditions d'utilisation; correction de Welch     
2.3 Tests uni- et bilatéraux

 

Cours 4 - Mercredi 20 septembre 16h15 - 18h15

 

2.4 Rédaction de résultats suite à un t de Student

                  - Les données du problème
                  - Cas des calculs faits par un logiciel

2.5 Echantillons indépendants et appariés

            Le t de Student pour échantillons appariés 

 

Partie 4 - L'analyse de variance à 1 facteur

         4.1 Intérêt et principe de l'analyse de variance à 1 facteur

         4.2 Comparaison ANOVA vs Student

                   - Avantages et inconvénients respectifs

                   - Comparaison des résultats

         4.3 Déroulement d'une ANOVA à 1 facteur     

         4.4 Les tests post-hoc

 

Cours 5 - Mardi 26 septembre 16h15 - 18h15

 

         4.5 Analyse et rédaction des résultats d'une ANOVA à 1 facteur
             - Exemple

 

Partie 5 - L'analyse de variance à 2 facteurs; ANOVA en mesures répétées

          5.1 Hypothèse d'interaction statistique

              Notion d'interaction statistique entre deux variables

          5.2 Les étapes d'une ANOVA à 2 facteurs
          5.3 Interprétation et rédaction de résultats d'une ANOVA à 2 facteurs

            - ANOVA à 2 facteurs : exemple
            -
Différentes formes de résultats (significations des FPS1, FPS2 et interaction)

          5.4 ANOVA en mesures répétées

             - ANOVA à 2 facteurs dont 1 en mesures répétées : exemple

          5.5 Analyse de la variance

          5.6 ANOVA à 3 facteurs

Pdf n°1 du cours (ANOVA à 2 facteurs)

 

Travaux dirigés n°1


Cours 6 - Jeudi 19 octobre 8h - 10h (Tests non paramétriques)

 

- Cf. Moodle

 

- X² (English only)

 

Travaux dirigés n°2

 


Cours 7 - Lundi 13 novembre
10h15 - 12h15 (Corrélations régressions)

 

   7.1 Relation positive ou négative : la covariance

   7.2 Le coefficient de corrélation de Pearson

 

               - Mesurer la relation : la corrélation (explication des formules)

               - La corrélation sous un autre angle, et application

 

   7.3 Les coefficients de corrélation non-paramétriques

 

               - Coefficient de corrélation de Spearman (English only !)

 

               - Tau de Kendall (English only)

 

   7.4 Régression linéaire simple


Cours 8 -
Lundi 20 novembre 14h- 16h

   8.1  Quel test choisir ? Compléments, révisions...

 


Cours 9 -
Lundi 27 novembre 10h15 - 12h15 (André Garenne)


Cours 10 - Jeudi 7 novembre
8h - 10h (Exam CC)

 

 

 

pdf utilisé en cours : Corrélation, MANOVA, ANCOVA, Choix de test

pdf utilisé en cours : ANOVA à 2 facteurs (interaction)

 

Partie 6 - Combinaisons d'ANOVAs et de corrélations

         6.1 Rappels sur la corrélation et la régression
         6.2 MANOVA
         6.3 ANCOVA

 

Partie 7 - Choisir son test statistique

          Clé 1 Student

          Clé 2 ANOVA à 1 facteur

          Clé 3 Tests non paramétriques

 

 

TD1 Student (X. Noguès) : Préparer leexercices 1, 2 et 4 du TD Student (mis en ligne le 8 septembre 2015)

=> Corrigé TD1 Student (NB:  Il s'agit du bon corrigé, même si c'est marqué TD 4 en première page !)

 

      - TD5 ANOVA (X. Noguès : cf instructions sur le pdf).

=> Corrigé TD5 ANOVA

  

 

Corrigé exam 1ère session

 



17/11/2014
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