Comprendre et utiliser les statistiques dans les sciences de la vie

Abrégés 3e Edition

Les sciences de la vie doivent recourir à des méthodes objectives pour valider des résultats expérimentaux et les statistiques restent la principale méthode pour y parvenir.
Auteur
Editeur ELSEVIER-MASSON
Date de parution
ISBN 13 9782294770838
Nombre de pages 384
Dimension 13 x 21
Type Broché

Descriptif détaillé : Comprendre et utiliser les statistiques dans les sciences de la vie

 Médecine, Biologie, Recherche Clinique, Épidémiologie

Les sciences de la vie doivent recourir à des méthodes objectives pour valider des résultats expérimentaux et les statistiques restent la principale méthode pour y parvenir. Laissant de côté l'aspect purement mathématique du sujet l'auteur se concentre sur l'utilisation des statistiques (en s'appuyant sur des outils informatiques simples) avec deux objectifs : former le lecteur aux méthodes statistiques et les lui faire comprendre. Le recours à des exemples réels ainsi qu'à de nombreux schémas contribue à rendre cet ouvrage pratique et accessible à tous.

Cet aspect didactique est renforcé par une partie méthodologique fruit des réflexions pédagogiques de l'auteur et particulièrement adaptée aux étudiants avec des démonstrations et exemples réalisés à l'aide de logiciels courants dont un est téléchargeable sur Internet et accessible à tous.

Biographie de Bruno Falissard, auteur de Comprendre et utiliser les statistiques dans les sciences de la vie

Bruno Falissard est professeur des universités et praticien hospitalier (P.U.-P.H) en biostatistique à la faculté de médecine Paris-sud - Hôpital Paul-Brousse. Il est aussi responsable d'une unité INSERM.

Sommaire

Introduction.
1. Remarques concernant la méthodologie en recherche médicale.
2. Définitions.
3. Gestion des données.

I Méthodes univariées.
1. Les représentations graphiques.
2. L'estimation.
3. Les tests d'hypothèse.
4. Données de survie.

II Modèles multivariés.
1. Régression linéaire et analyse de variance.
2. Modèle linéaire généralisé : régressions logistique et de Poisson.
3.Modèle de Cox.
4. Mesures répétées.
5. Modèles structuraux.
6. Modèles multivariés : discussion.

III Méthodes exploratoires multidimensionnelles.
1. Analyse discriminante.
2. Modèle log-linéaire.
3. Méthodes de classification, analyse en clusters.
4. Méthodes de segmentation, cart.
5. Analyse en composantes principales.
6. Analyse des correspondances.
7. Échelonnement multidimensionnel.
8. Analyse des corrélations canoniques.
9. Analyse factorielle.

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