Méthodes de Biostatistique

1. Méthodesde Biostatistique STT 6971 Chafik Bouhaddioui stt6971: Méthodes de Biostatistique

2. Plan du cours: • Introduction et motivation. • Statistique descriptive. • Probabilités: Notions générales. • Distribution échantionnale. • Estimation et tests d’hypothèses. • Analyse de la variance. • Données catégoriques. • Régression simple et multiple. • Tests Nonparamétriques. • Sujets spéciaux (Régression logistique, Analyse de survie…) stt6971: Méthodes de Biostatistique

3. Barème: • Devoirs: 20%. • Examen Intra: 30%. • Projet: 10%. • Examen Final: 40% stt6971: Méthodes de Biostatistique

4. Disponibilités et contact: • Vendredi: 16h30mn – 18h30mn. • Sur RENDEZ-VOUS! • Informations sur le cours: www.dms.umontreal.ca/~chafik/stt6971.htm www2.cirano.qc.ca/~bouhaddc/en/stt6971.htm • Émail: chafik@dms.umontreal.ca bouhaddc@cirano.qc.ca • Téléphone: 514-985-4012. stt6971: Méthodes de Biostatistique

5. Méthodesde Biostatistique Chapitre I Introduction et Motivation stt6971: Méthodes de Biostatistique

6. Introduction • I.C’est quoi la biostatistique? • Définition: La biostatistique est l’application des concepts et principes statistiques à des données médicales, biologiques et de santé public. • Exemples: Les effets d’un médicament. L’effet du niveau du cholestérol sur la pression artérielle. Le nombre de patients admis durant les fins de semaine aux urgences. Distribution des pandémies. L’étude sur les différentes complications dans le traitement des patients atteints du virus VIH. stt6971: Méthodes de Biostatistique

7. II. Terminologie biostatistique • I. Méthodologie statistique: • Modélisation mathématique de phénomènes complexes. • Modélisation de l’incertitude fondée sur la théorie des probabilités. • Biostatistique ou Biométrie: Application aux sciences du vivant (humain ou biologique) de la méthodologie statistique. stt6971: Méthodes de Biostatistique

8. 2. Statistique descriptive: • Statistique au sens commun du terme. • Synthèse de l’information: résumés statistiques. • Expression des résultats : représentation graphique. • Étape préliminaire. stt6971: Méthodes de Biostatistique

9. 3. Statistique inférentielle: • À partir d’un nombre réduit d’observations, peut-on répondre à des hypothèses faites sur une population plus large et avec quel niveau de fiabilité? • Nécessité d’un modèle mathématique: • Identification, estimation, inférence, prédiction. stt6971: Méthodes de Biostatistique

10. 4. Unité statistique: • Unité sur laquelle sont effectuées des observations: • Individu, animal, organe, cellule, champ de microscope,... • Regroupement d’unités: Grappes ou cluster famille, portée, coupe microscopique,… stt6971: Méthodes de Biostatistique

11. 5. Population: • Ensemble des unités statistiques. • Population des lymphocytes. • Hommes âgés de 50 ans et plus et ayant déjà eu une attaque cardiaque. • Femmes atteintes du cancer du sein. • Taille finie ou infinie. • Une population peut être partitionnée en sous populations: • Hommes atteints du VIH. • Femmes fumeuses et atteintes du cancer du poumon. stt6971: Méthodes de Biostatistique

12. 6. Échantillon • Sous ensemble de taille finie d’une population. • Échantillonnage: mécanisme de génération de l’échantillon. • Échantillonnage aléatoire simple. • Échantillonnage staratifié. stt6971: Méthodes de Biostatistique

13. 7. Variables: • Caractéristique mesurable pour toutes les unités statistiques. • Ex individu: sexe, taille, poids, âge, hypertendu, • Groupe ABO: A, B, AB, O. • Il y a deux types de variables: • Variables Discrètes. • Variables Continues. stt6971: Méthodes de Biostatistique

14. 7.1. Variables Continues: • Définition: Une variable continue peut prendre n’importe quelle valeur (une infinité de valeurs possibles) entre le minimum et le maximum pour une certaine échelle de mesure. • Exemples: Âge, poids, taille, niveau de cholestérol,… . stt6971: Méthodes de Biostatistique

15. 7.2. Variables Discrètes: • Définition: Une variable discrète peut prendre un nombre limité ( le nombre de possibilités est fini) de valeurs ou catégories. Elle peut être ordinale ou nominale (catégorique). • Exemples: • Variables ordinales: La variable peut prendre un nombre fini de valeurs ou catégories qui sont ordonnées. Ex. La sévérité d’un symptôme: Minimale, modérée, Sévère. • Variables nominales: La variable peut prendre un nombre fini de valeurs ou catégories sans tenir compte de l’ordre. Ex. Homme ou femme; Célibataire, marié, divorcé ou veuf. stt6971: Méthodes de Biostatistique

16. III. Notations • Taille de la population: N. • Taille échantionnale: n. • Moyenne de la population: • Variance de la population: • Écart-type de la population: stt6971: Méthodes de Biostatistique