STA207 Analyse de données catégorielles

Informations

Langue d'enseignement : Français
Crédits ECTS: 3

Programme

  • Heures d'enseignement dispensées à l'étudiant : 30 heures
  • Temps de travail personnel : 60 heures

Objectifs et compétences

Objectifs :
Se familiariser avec les modèles statistiques d’analyse de données catégorielles (binaires, à plus de 2 modalités ordonnées ou non) et leur mise en œuvre pratique avec les logiciels statistiques pour l'analyse des données d'études épidémiologiques ou cliniques.

A l'issue de l'enseignement, les étudiants doivent

- avoir une maitrise des aspects théoriques et pratiques de mise en œuvre du modèle de régression logistique binaire conditionnel ou non, du modèle de régression logistique multinomial, des modèles de régression logistique pour données catégorielles ordinales,

- être capables de choisir le modèle adapté en fonction de la nature des données et de la question, et de le mettre en œuvre à l'aide des logiciels statistiques,

- d'adopter une stratégie d'analyse et de sélection de modèles permettant de répondre à la question posée,

- d'interpréter les résultats obtenus et de discuter de leurs limites,

- de présenter les résultats à l'écrit comme à l'oral à un public non initié.

Compétences :
  • Travailler en équipe dans différents contextes, y compris avec des personnes issues de disciplines différentes : s'intégrer, se positionner, collaborer, communiquer et rendre compte.

  • Faire preuve de capacités de recherche d'informations, d'analyse et de synthèse.
  • Analyser et synthétiser des données en vue de leur exploitation
  • Posséder une rigueur méthodologique
  • Travailler en équipe autant qu’en autonomie et responsabilité au service d’un projet
  • Communiquer à l’écrit et à l’oral les résultats d’une étude épidémiologique

  • Identifier la méthode statistique la plus adaptée à un schéma d’étude donné ou à une question de recherche même lorsque celle-ci n’est pas formulée en termes statistiques
  • Rédiger et de mettre en œuvre un plan d’analyse statistique
  • Communiquer par écrit et par oral des résultats d’une étude statistique et expliquer la méthodologie employée à un public spécialiste ou non
  • Comprendre un document rédigé en anglais et communiquer par écrit et oralement dans cette langue
  • Maitriser au moins un logiciel statistique standard (SAS ou R par exemple) et être capable de comprendre et modifier un programme écrit dans un langage de programmation statistique standard (SAS et/ou R)

Organisation pédagogique

le mode de fonctionnement de l'UE est présenté au début des enseignements

Contrôle des connaissances

Contrôle continu sous forme de projet d'analyse données

Examen sur table

Lectures recommandées

l'ensemble des références bibliographiques est communiqué au début des enseignements

Responsable de l'unité d'enseignement

Amadou Alioum

Enseignants

la composition de l'ensemble de l'équipe pédagogique est communiquée au début des enseignements