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Comprendre et utiliser les statistiques dans les sciences de la vie
Abrégés 3e Edition
Auteur(s) | Bruno Falissard |
Éditeur | ELSEVIER-MASSON |
Collection | Abrégés de Médecine |
Date | 16/07/2019 |
Pages | 384 |
Taille | 21,0 x 13,5 |
Type | Broché |
ISBN | 9782294770838 |
Description détaillée : 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.
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Sommaire : Comprendre et utiliser les statistiques dans les sciences de la vie
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.
Auteur(s): Comprendre et utiliser les statistiques dans les sciences de la vie
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