Epi Info Analyse Univariée

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "Epi Info Analyse Univariée"

Transcription

1 analyse data Importation des données read import Epi Info-analyse univariée 1

2 Type de fichier (excel, epi info ) Chemin d accès Si epi info : view, si excel : feuille nombre de patients Epi Info-analyse univariée 2

3 Description des données Variables quantitatives Fonction «means» Résultats : Epi Info-analyse univariée 3

4 En 1 er : tableau avec nombre de patients pour chaque age (pas très intéressant ) En 2 nd : plusieurs données dont : obs = nombre de patients, means = moyenne d âge, std dev = écart type, minimum / maximum et médiane. Description classique d une variable quantitative : moyenne ± écart type ou si on veut être plus détaillé : moyenne ± écart type [minimum maximum] ; médiane Variables qualitatives Fonction «frequencies» Résultats Epi Info-analyse univariée 4

5 On obtient ici la distribution du sexe. On voit qu il y a 48 F (femmes) soit 47,2% et 54 M (hommes) soit 52,9% On retrouve les 102 patients qui font 100,0%. Tests statistiques Comparaison de moyennes (test de student ou de Wilcoxon) Fonction «means» Variable qualitative Variable quantitative Epi Info-analyse univariée 5

6 Résultats Description Test de Student Test égalité variances Test Mann et Whitney en 1 er : tableau descriptif (pas très intéressant ) en 2 nd : résultats Description : nombre d observation, moyennes, écart type, mini/maxi et médiane pour chaque modalité de la variable qualitative ici, description de l âge chez les hommes et chez les femmes Test statistique : selon les conditions d application du test de Student, on utilise le test de Student ou le test de Wilcoxon. Si effectifs 30 dans les 2 groupes et égalité des variances (test de Bartlett => P value > 0.05) alors test de student (p correspond au T statistic) Sinon, test de Mann et Whitney (p correspond à P value) Remarque : epi info est capable de réaliser une comparaison de moyennes dans plus de 2 groupes. Il s agit également de la fonction «means». Seulement, attention, il ne s agit plus d un test de Student mais d une régression linéaire à un facteur. Epi Info-analyse univariée 6

7 Comparaison de distributions (test du Chi2 ou test exact de Fisher) Fonction «table» 2 variables qualitatives Epi Info-analyse univariée 7

8 Résultats Tableau descriptif on voit que : il y a 48 femmes (47,1%) et 54 hommes (52,9%) il y a 84 patients en 1 ère greffe (82,4%) et 18 patients en 2 nde greffe (17,6%) parmi les 48 femmes, 39 bénéficiaient de leur 1 ère greffe (81,3% des femmes et 46,4% des 1 ères greffes) et 9 de leur 2 nde (18,8% des femmes et 50,0% des 2 ndes greffes) parmi les 54 hommes, 45 bénéficiaient de leur 1 ère greffe (83,3% des hommes et 53,6% des 1 ère greffe) et 9 de leur 2 nde (16,7% des hommes et 50,0% des 2 ndes greffes) Epi Info-analyse univariée 8

9 Test statistique Odd ratio et Son IC à 95% p test de Fisher p test du Chi2 Odd ratio : Il existe un lien significatif entre les 2 variables si son intervalle de confiance à 95 % ne contient pas la valeur 1. Si > 1 : facteur de risque Si <1 : facteur protecteur Signification : par exemple, un odd ratio entre le tabac et le cancer du poumon de 4 signifie que les fumeurs ont 4 fois plus de risque de développer un cancer du poumon que les non fumeurs. Test du Chi2 si la condition de validité du test est remplie (effectifs attendus 5). Epi Info met un message si cette condition n est pas remplie. Test exact de Fisher si condition de validité du test de Chi2 n est pas remplie. Remarque : epi info est capable de faire un chi2 sur un tableau à plus de 4 cases mais n est pas capable de faire un test exact de Fisher sur un tableau à plus de 4 cases alors attention quand les effectifs sont faibles (epi info mais un warning : «An expected value is < 5. Chisquare not valid.» mais ne propose rien d autre ). Epi Info-analyse univariée 9

10 Warning si condition de validité du test du Chi2 n est pas remplie Autres fonctions d epi info Analyse sur un sous groupes Fonction «select» Epi Info-analyse univariée 10

11 Critère de sélection exemples : on veut étudier les hommes seulement : sexe= «M» on veut étudier les hommes de plus de 50 ans : sexe= «M» and age>50 on veut étudier les patients n ayant pas un diagnostic de type 1 : diagnostic <> 1 (<> signifie différent) Epi Info-analyse univariée 11

12 Recodage de variables exemple : en tranche d age (moins de 50 ans et plus de 50 ans) 1 ère étape = définir la nouvelle variable => fonction «define» puis nommer la nouvelle variable (ici : agetranche) Epi Info-analyse univariée 12

13 2 ème étape : recoder la variable age en agetranche => fonction «recode» Epi Info-analyse univariée 13

14 Epi Info-analyse univariée 14

Tests Non Paramétriques. J Gaudart, LERTIM, Faculté de Médecine Marseille 1

Tests Non Paramétriques. J Gaudart, LERTIM, Faculté de Médecine Marseille 1 Tests Non Paramétriques J Gaudart, LERTIM, Faculté de Médecine Marseille 1 Plan 1. Paramétriques ou non? 2. Test d'une distribution de probabilité 3. Comparaison de moyennes 4. Comparaison de pourcentages

Plus en détail

TUTORAT UE4 2010-2011 Biostatistiques Séance n 4 - Colle Semaine du 1/11/2010

TUTORAT UE4 2010-2011 Biostatistiques Séance n 4 - Colle Semaine du 1/11/2010 TUTORAT UE4 2010-2011 Biostatistiques Séance n 4 - Colle Semaine du 1/11/2010 Séance préparée par les tuteurs de l UE4 Sauf mention contraire, les tests sont réalisés en bilatéral avec α=5% QCM n 1 : Concernant

Plus en détail

INTRODUCTION. Sato Y et al. N Engl J Med 2017

INTRODUCTION. Sato Y et al. N Engl J Med 2017 INTRODUCTION Sato Y et al. N Engl J Med 2017 1. Type des données 1.1. Variable qualitative 1.2. Variable quantitative 1. Type des données 1.1. Variable qualitative 1.2. Variable quantitative 1. Type des

Plus en détail

Tests Non Paramétriques

Tests Non Paramétriques Tests Non Paramétriques Prof J Gaudart, SESSTIM UMR912, Aix Marseille Univ, Faculté de Médecine 1 Plan 1. Paramétriques ou non? 2. Test d'une distribution de probabilité 3. Comparaison de moyennes 4. Comparaison

Plus en détail

Instructions pour résoudre les travaux pratiques

Instructions pour résoudre les travaux pratiques Instructions pour résoudre les travaux pratiques Travailler avec Epi Info... 3 Téléchargement du logiciel Epi Info (pour utilisation à domicile)... 3 Ouverture du programme Epi Info... 3 Ouverture de l

Plus en détail

INTRODUCTION A LA RECHERCHE QUANTITATIVE

INTRODUCTION A LA RECHERCHE QUANTITATIVE INTRODUCTION A LA RECHERCHE QUANTITATIVE Deuxième partie : de la base de données aux résultats Juin 2010 Julien Gelly, Caroline Huas, Josselin Le Bel Plan 2 1. Introduction 2. Saisie des données : Epi

Plus en détail

Calcul du Nombre de Sujets Nécessaire avec SAS v9

Calcul du Nombre de Sujets Nécessaire avec SAS v9 Calcul du Nombre de Sujets Nécessaire avec SAS v9 Caroline Tournoux-Facon 04 Juin 2008 1 But 2 Méthode 3 Définition des sujets éligibles Critères d inclusion Critères de non inclusion 4 Bilan initial 5

Plus en détail

Lecture des différentes tables statistiques du PACES

Lecture des différentes tables statistiques du PACES Lecture des différentes tables statistiques du PACES Table de la loi normale centrée réduite Il s agit d une tabulation de la fonction de répartition de la LNCR (0,1). Elle fait correspondre à une valeur

Plus en détail

Population et Échantillon. Principes des Tests et Tests

Population et Échantillon. Principes des Tests et Tests Population et Échantillon Principes des Tests et Tests Pr Roch Giorgi LERTIM, Faculté de Médecine, Université de la Méditerranée, Marseille, France http://cybertim.timone.univ-mrs.fr Population et Échantillon

Plus en détail

TUTORAT UE Biostatistiques Séance n 5 Semaine du 27/10/2014

TUTORAT UE Biostatistiques Séance n 5 Semaine du 27/10/2014 < TUTORAT UE 4 2014-2015 Biostatistiques Séance n 5 Semaine du 27/10/2014 Tests statistiques 2 M. Molinari Séance préparée par Jeanne FABRY et Chloé BUCHALET (ATM²) QCM n 1 : Le tableau suivant indique

Plus en détail

Chapitre 2. Test de comparaison d une moyenne à une valeur théorique. Test bilatéral pour une population de loi normale et d écart-type connu

Chapitre 2. Test de comparaison d une moyenne à une valeur théorique. Test bilatéral pour une population de loi normale et d écart-type connu Chapitre 2 Test de comparaison d une moyenne à une valeur théorique I Test bilatéral pour une population de loi normale et d écart-type connu 24 Exemple 1 Score d Achenbach : mesure les problèmes comportementaux

Plus en détail

Didacticiel - Études de cas

Didacticiel - Études de cas 1 Objectif Comparaison de populations. Tests paramétriques multivariés avec Tanagra. Les tests de comparaison de populations visent à déterminer si K (K 2) échantillons proviennent de la même population

Plus en détail

Autres tests : Tests divers et tests non paramétriques. C. Bulot

Autres tests : Tests divers et tests non paramétriques. C. Bulot Autres tests : Tests divers et tests non paramétriques C. Bulot Objectif du cours du jour Cette année : On voit les calculs pour les tests faciles à réaliser Valables sous certaines conditions Notamment

Plus en détail

Master Biologie Intégrative Biostatistiques avancées. Travaux Dirigés n o 2

Master Biologie Intégrative Biostatistiques avancées. Travaux Dirigés n o 2 Master Biologie Intégrative 2017-2018 Biostatistiques avancées Responsable du cours : Yves Desdevises Travaux Dirigés n o 2 Corrigé Exercice 1 Les diamètres de branches de corail peuvent être mesurés de

Plus en détail

Démarche de statistique inférentielle. par opposition à l estimation qui est une opération de quantification

Démarche de statistique inférentielle. par opposition à l estimation qui est une opération de quantification Test d hypothèses Démarche de statistique inférentielle Opération de validation par opposition à l estimation qui est une opération de quantification Principe Formuler une hypothèse sur la population,

Plus en détail

Examen de statistique : UE C14 (EADD/PVIA)

Examen de statistique : UE C14 (EADD/PVIA) Examen de statistique : UE C4 (EADD/PVIA) Date : 6//05. Durée : H00. Consignes : Vos réponses sont à remettre sur une copie séparée. Veillez à bien formuler vos hypothèses quand cela est nécessaire et

Plus en détail

Programme de formation pour les cadres médicaux. Initiation à SPSS. Atelier 1: Création de masque de saisie

Programme de formation pour les cadres médicaux. Initiation à SPSS. Atelier 1: Création de masque de saisie Programme de formation pour les cadres médicaux Statistical Package for Social Initiation à SPSS Atelier 1: Création de masque de saisie Olfa Saidi Contact: Olfa.saidi@yahoo.fr Sciences Objectifs S initier

Plus en détail

LES TESTS STATISTIQUES

LES TESTS STATISTIQUES Université Paris IX Dauphine Ecole Doctorale de Gestion B. Goldfarb goldfarb@dauphine.fr C. Pardoux pardoux@dauphine.fr LES TESTS STATISTIQUES 16 décembre 2004 Objectif Éprouver des hypothèses de recherche

Plus en détail

Tests non-paramétriques

Tests non-paramétriques Tests non-paramétriques Rappels En statistique, qu'appelle-t-on un paramètre? Dans quelles conditions utilise-t-on des tests non paramétriques? 1. Tests de fréquences et loi du ² L idée du test consiste

Plus en détail

Quelques mots sur les tests non paramétriques

Quelques mots sur les tests non paramétriques Quelques mots sur les tests non paramétriques Sébastien Déjean Institut de Mathématiques de Toulouse www.math.univ toulouse.fr/~sdejean/ Rencontre Ingénieurs-statisticiens 13 mai 2014, UT1 Capitole D

Plus en détail

Corrigé examen atelier de statistiques Cogmaster

Corrigé examen atelier de statistiques Cogmaster Corrigé examen atelier de statistiques Cogmaster Tous documents autorisés. Durée de l épreuve = 2h 1 Questions 1. La moyenne d un échantillon de 10 nombres distribués selon une loi normale centrée réduite

Plus en détail

Tests statistiques. Définitions et principes généraux des tests statistiques

Tests statistiques. Définitions et principes généraux des tests statistiques Tests statistiques Définitions et principes généraux des tests statistiques Présentation générale Un test d hypothèse est une règle de décision. La décision est un pari et comporte toujours des risques

Plus en détail

Statistiques non paramétriques Comparaison de "moyennes"

Statistiques non paramétriques Comparaison de moyennes 1 / 47 Statistiques non paramétriques Comparaison de "moyennes" M-A Dronne 2016-2017 Introduction Rappels Contrairement aux tests paramétriques, les tests non paramétriques ne nécessitent pas l estimation

Plus en détail

IV. ANALYSE des DONNEES AVEC le MODULE ANALYSE

IV. ANALYSE des DONNEES AVEC le MODULE ANALYSE IV. ANALYSE des DONNEES AVEC le MODULE ANALYSE Le module ANALYSE Des Données permet de visualiser les données, de calculer des fréquences, des tableaux croisés, des statistiques, de tester des modèles

Plus en détail

GUIDE D AIDE STATISTIQUE A LA PREPARATION DE LA THESE

GUIDE D AIDE STATISTIQUE A LA PREPARATION DE LA THESE Département Universitaire de Recherche et d Enseignement en Médecine Générale GUIDE D AIDE STATISTIQUE A LA PREPARATION DE LA THESE Enseignants : Esther GUERY, Julien LE BRETON, Emilie FERRAT, Jacques

Plus en détail

Eléments de Statistique Conclusion : stratégie de choix

Eléments de Statistique Conclusion : stratégie de choix Eléments de Statistique INSA de Toulouse - 3ICBE Statistique Initialisation d une étude statistique 1 Quelle est la question biologique? 2 Quelle est population étudiée 3 Planification de l expérience

Plus en détail

Régression logistique. Dr Cécile Couchoud

Régression logistique. Dr Cécile Couchoud Régression logistique Dr Cécile Couchoud But de la régression logistique Modélisation d une variable dépendante (que l on veut prédire ou expliquer) qualitative dichotomique : sains/malades, exposés/non

Plus en détail

III - INTRODUCTION AUX TESTS STATISTIQUES

III - INTRODUCTION AUX TESTS STATISTIQUES III - INTRODUCTION AUX TESTS STATISTIQUES J-P. Croisille Université de Lorraine UEL - Année 2012/2013 1-PRINCIPE DES TESTS D HYPOTHESE HYPOTHESE NEUTRE ET HYPOTHESE ALTERNATIVE: Une hypothèse est une affirmation

Plus en détail

CORRECTION DE L EXERCICE 2 DU TP3: «REVENUS DE DEUX VILLES»

CORRECTION DE L EXERCICE 2 DU TP3: «REVENUS DE DEUX VILLES» CORRECTION DE L EXERCICE 2 DU TP3: «REVENUS DE DEUX VILLES» 2.1 Etude de chacun des deux groupes QUESTION 1 : On commence par créer deux tables RevenusA et RevenusB issues de la lecture des données des

Plus en détail

01/11/2011. Cours 8. Les analyses bivariées. Retour sur l évaluation intra

01/11/2011. Cours 8. Les analyses bivariées. Retour sur l évaluation intra Cours 8 Les analyses bivariées Retour sur l évaluation intra Les analyses bivariées Les types de relation Formulation des hypothèses Les types d analyses bivariées La signification, le sens et la force

Plus en détail

V. Le Module STATCALC

V. Le Module STATCALC V. Le Module STATCALC Le module STATCALC permet de calculer des statistiques à partir de données épidémiologiques résumées. Trois types de calculs sont possibles : les statistiques pour les données entrées

Plus en détail

Présentation rapide du logiciel Epi Info

Présentation rapide du logiciel Epi Info Présentation rapide du logiciel Epi Info Loïc Desquilbet, PhD Département des Productions Animales et de Santé Publique Ecole Nationale Vétérinaire d Alfort ldesquilbet@vet-alfort.fr Tutoriel Epi Info

Plus en détail

Statistique - Tests d hypothèses. Exercices

Statistique - Tests d hypothèses. Exercices Module 2101 Statistique - Tests d hypothèses Exercices Fabrice Heitz Septembre 2013 1 Tests sur une seule population (comparaison par rapport à une référence) Exercice 1 : Test sur la moyenne : réglage

Plus en détail

Scénario : exempes de régression logistique

Scénario : exempes de régression logistique Résumé Scénario : exempes de régression logistique Ce scénation présente trois exemples de régression logistique ou binomiale en introduisant les questions de choix de modèle traitées avec SAS ou R. L

Plus en détail

Méthodologie et outils statistiques : bases épidémiologiques

Méthodologie et outils statistiques : bases épidémiologiques Méthodologie et outils statistiques : bases épidémiologiques Dr Roch Giorgi roch.giorgi@ap-hm.fr LERTIM, Faculté de Médecine, Université de la Méditerranée, Marseille, France http://cybertim.timone.univ-mrs.fr

Plus en détail

Traitement statistique. des petits échantillons. Application avec JMP - 3 jours (*)

Traitement statistique. des petits échantillons. Application avec JMP - 3 jours (*) Traitement statistique Application avec JMP - 3 jours (*) Référence : STA-N1-SPECHAJMP Durée : 3 jours soit 21 heures (*) : La durée proposée est une durée standard. Elle peut être adaptée selon les besoins,

Plus en détail

ANALYSE DE VARIANCE ET COMPARAISON DE MOYENNES

ANALYSE DE VARIANCE ET COMPARAISON DE MOYENNES ANALYSE DE VARIANCE ET COMPARAISON DE MOYENNES Fichier Statistica : EXEMPLE FORMATION 1.sta Ce fichier contient des informations (fictives) concernant un échantillon de 98 étudiants inscrits au module

Plus en détail

STATISTIQUES Estimation d une moyenne. Sept.-Nov.2010 Bruno Depay

STATISTIQUES Estimation d une moyenne. Sept.-Nov.2010 Bruno Depay STATISTIQUES Estimation d une moyenne Sept.-Nov.2010 Bruno Depay Rappels du cours précédent Variables : Qualitatives (modalités) Quantitatives Mesure de la tendance centrale : Moyenne, médiane Mesure de

Plus en détail

2. COMPARAISON DE DEUX GROUPES

2. COMPARAISON DE DEUX GROUPES 2. COMPARAISON DE DEUX GROUPES Il existe des tests spécifiques pour comparer des proportions comparer des moyennes Données par paires ou non Nécessite éventuellement de comparer préalablement les variances

Plus en détail

TABLE DES MATIÈRES Introduction Statistique descriptive...21 II. Éléments de probabilité...50

TABLE DES MATIÈRES Introduction Statistique descriptive...21 II. Éléments de probabilité...50 TABLE DES MATIÈRES Introduction... 11 1. Statistique descriptive...21 I-1 Généralités sur les distributions statistiques... 21 I-1-1 Variables statistiques...21 I-1-2 Distribution statistique à une variable...23

Plus en détail

Choix d un test statistique

Choix d un test statistique Choix d un testatistique tests paramét étudiés tests de rang comparaison - liaison quantitative moy. obs/th, 2 moy. 30/échant. 2 indépendantes Z ou écart réduit les moyennes de deux échantillons quantitative

Plus en détail

Régression logistique: application

Régression logistique: application Régression logistique: application Etude sur les facteurs associés à l aboutissement de l allaitement maternel du grand prématuré (Mémoire de D.E.S pédiatrie de Cécile Auvin) Sandra AYMERIC Interne de

Plus en détail

TUTORAT UE Concours blanc n 1 24 novembre 2012

TUTORAT UE Concours blanc n 1 24 novembre 2012 + TUTORAT UE4 2012-2013 Concours blanc n 1 24 novembre 2012 Noircir( ) sur la feuille de réponse jointe la ou les propositions exactes parmi les 6 items proposés Si : - Toutes les propositions sont justes

Plus en détail

Stéphane Tufféry DATA MINING & STATISTIQUE DÉCISIONNELLE. 19/12/2006 Stéphane Tufféry - Data Mining - http://data.mining.free.fr

Stéphane Tufféry DATA MINING & STATISTIQUE DÉCISIONNELLE. 19/12/2006 Stéphane Tufféry - Data Mining - http://data.mining.free.fr 1 Stéphane Tufféry DATA MINING & STATISTIQUE DÉCISIONNELLE 2 Plan du cours Qu est-ce que le data mining? À quoi sert le data mining? Les 2 grandes familles de techniques Le déroulement d un projet de data

Plus en détail

Chapitre 6. Les études étiologiques

Chapitre 6. Les études étiologiques Chapitre 6 Les études étiologiques La causalité Épidémiologie analytique étiologique explicative Cause(s) de la maladie = facteur(s) de risque Facteur de risque : = tout facteur associé à l augmentation

Plus en détail

La régression linéaire simple

La régression linéaire simple La régression Yohann.Foucher@univ-nantes.fr Equipe d Accueil 4275 "Biostatistique, recherche clinique et mesures subjectives en santé", Université de Nantes Odontologie - Cours #7 1 / 31 Plan 1. 2. 3.

Plus en détail

Exercices 10.3, 11.1, 12.1, 13.6, 14.2, 15.8, 16.4

Exercices 10.3, 11.1, 12.1, 13.6, 14.2, 15.8, 16.4 Université de Lausanne Statistique I non-psy. Cours du professeur André Berchtold Institut des Sciences Sociales Corrigé de la seconde série d exercices supplémentaires Exercices 10.3, 11.1, 12.1, 13.6,

Plus en détail

FORUM SANTE ETUDIANTS. Enquête Rapport de résultats

FORUM SANTE ETUDIANTS. Enquête Rapport de résultats Septembre 2016 FORUM SANTE ETUDIANTS Enquête 2015-2016 Rapport de résultats Candy Guiguet-Auclair Ingénieur Statisticien SSU Clermont-Ferrand Emeline Born Chargée de prévention SSU Clermont-Ferrand Anne

Plus en détail

Université Bordeaux Ségalen CONCOURS PACES- PARAMEDICAUX UE4. Evaluation des méthodes d analyses appliquées aux sciences de la vie et de la santé

Université Bordeaux Ségalen CONCOURS PACES- PARAMEDICAUX UE4. Evaluation des méthodes d analyses appliquées aux sciences de la vie et de la santé Université Bordeaux Ségalen CONCOURS PACES- PARAMEDICAUX UE4 Evaluation des méthodes d analyses appliquées aux sciences de la vie et de la santé Vendredi 6 janvier 2012 Durée de l épreuve : 45 minutes

Plus en détail

FORUM SANTE ETUDIANTS. Enquête Rapport de résultats

FORUM SANTE ETUDIANTS. Enquête Rapport de résultats Août 2015 FORUM SANTE ETUDIANTS Enquête 2014-2015 Rapport de résultats Candy Auclair Ingénieur Statisticien SSU Clermont-Ferrand Emeline Born Chargée de prévention SSU Clermont-Ferrand Anne Perreve Médecin

Plus en détail

Régression linéaire simple

Régression linéaire simple Résumé Introductions au modèle linéaire et modèle linéaire général. Retour au plan du cours. Introduction Ce chapitre élémentaire permet d introduire simplement certains concepts clefs : modèle, estimations,

Plus en détail

Tests statistiques (3): Tests non-paramétriques

Tests statistiques (3): Tests non-paramétriques Tests statistiques (3): Tests non-paramétriques A. Latouche 1 / 23 Tests Non-paramétrique On considère 2 échantillons : x 1,..., x n et y 1,..., y m Ne nécessitent pas l estimation de la moyenne (ou de

Plus en détail

Comparaisons de variables

Comparaisons de variables U.F.R. SPSE Master 1 PMP STA 21 Méthodes statistiques pour l analyse des données en psychologie 2009-10 TD2 Comparaisons de variables Exercice 1 On souhaite comparer l efficacité du Divalproex à celle

Plus en détail

22/11/2011. Cours 10. Le test de moyenne. Test de moyenne avec SPSS. Test de comparaison de moyennes

22/11/2011. Cours 10. Le test de moyenne. Test de moyenne avec SPSS. Test de comparaison de moyennes Cours 10 Test de comparaison de moyennes Le test de moyenne Utilité et postulats d utilisation Les tests paramétriques Les tests non-paramétriques Test de moyenne avec SPSS 2 Le type de test utilisé dépend

Plus en détail

Analyse de la variance et. régression linéaire. Application avec Minitab - 3 jours (*)

Analyse de la variance et. régression linéaire. Application avec Minitab - 3 jours (*) Analyse de la variance et Application avec Minitab - 3 jours (*) Référence : STA-N1-AnovaRegMinitab Durée : 3 jours soit 21 heures (*) : La durée proposée est une durée standard. Elle peut être adaptée

Plus en détail

INTRODUCTION A LA RECHERCHE QUANTITATIVE

INTRODUCTION A LA RECHERCHE QUANTITATIVE INTRODUCTION A LA RECHERCHE QUANTITATIVE Première partie : du questionnaire à la base de données Juin 2010 Julien Gelly, Caroline Huas, Josselin Le Bel Plan 2 1. Introduction 2. Saisie des données : Epi

Plus en détail

Les statistiques en biologie expérimentale

Les statistiques en biologie expérimentale Les statistiques en biologie expérimentale Qualités attendues d une méthode de quantification : Le résultat numérique de la mesure permet d estimer avec précision la grandeur mesurée (ex. : il lui est

Plus en détail

Test d indépendance de deux variables qualitatives (Chi2) Rapport de chances et Odds-ratio

Test d indépendance de deux variables qualitatives (Chi2) Rapport de chances et Odds-ratio Université Paris Ouest - Nanterre La Défense Master M1 SES Enquêtes et méthodes d analyses quantitatives A.K. FERMIN et C. Hardouin Test d indépendance de deux variables qualitatives (Chi2) Rapport de

Plus en détail

1- Commenter rapidement la significativité de la relation dans chacune des enquêtes.

1- Commenter rapidement la significativité de la relation dans chacune des enquêtes. Partie I : applications pour un Phi-coefficient et Odds Ratio Exercices d entraînements 2007 2008 / Breton D. 1- Commenter rapidement la significativité de la relation dans chacune des enquêtes. Dans les

Plus en détail

Correction de l épreuve de Statistiques et Informatique appliquées à la Psychologie

Correction de l épreuve de Statistiques et Informatique appliquées à la Psychologie Université de Bretagne Occidentale Année Universitaire 2011-2012 U.F.R. de Lettres et Sciences Humaines CS 93837-29238 BREST CEDEX 3 Section : Psychologie - Licence 3è année Enseignant responsable : F.-G.

Plus en détail

Notions de statistiques Pr Jacques LEVRAUT

Notions de statistiques Pr Jacques LEVRAUT Initiation à la recherche biomédicale Notions de statistiques Pr Jacques LEVRAUT PLAN Nature des observations Erreur en statistique Paramètres de position et de dispersion Notion d intervalle de confiance

Plus en détail

Introduction aux tests statistiques

Introduction aux tests statistiques Introduction aux tests statistiques Illustrée avec XLSTAT Jean Paul Maalouf webinar@xlstat.com 8 novembre 2016 www.xlstat.com 1 PLAN XLSTAT : qui sommes-nous? Statistiques : catégories Statistiques descriptives

Plus en détail

Principe d un test statistique

Principe d un test statistique Biostatistiques Principe d un test statistique Professeur Jean-Luc BOSSON PCEM2 - Année universitaire 2008/2009 Faculté de Médecine de Grenoble (UJF) - Tous droits réservés. Objectifs pédagogiques Comprendre

Plus en détail

Analyse de données avec Stata

Analyse de données avec Stata Programme du Cours Analyse de données avec Stata Année universitaire 2015-2016 SESSION 1 : Commandes Stata et tests univariés 2-6 novembre 2015 Co-directeurs Arnaud FONTANET et Yoann MADEC Unité d Epidémiologie

Plus en détail

RESUME DE LA RECHERCHE

RESUME DE LA RECHERCHE RESUME DE LA RECHERCHE Epidémiologie de l excrétion du Cytomégalovirus humain dans la salive des enfants accueillis en crèche en France. CrechMV CHU de LIMOGES 2 avenue Martin Luther KING 87000 Limoges

Plus en détail

Niveau. Situation étudiée. Type d activité. Durée. Objectifs. Organisation. Seconde.

Niveau. Situation étudiée. Type d activité. Durée. Objectifs. Organisation. Seconde. INQUIÉTUDES À WOBURN Niveau Seconde. Situation étudiée Dans la petite ville américaine de Woburn la population s interroge : elle a connu 3 cas de leucémies chez des jeunes filles et 9 chez de jeunes garçons

Plus en détail

FORUM SANTE ETUDIANTS. Enquête Rapport de résultats

FORUM SANTE ETUDIANTS. Enquête Rapport de résultats Avril 2014 FORUM SANTE ETUDIANTS Enquête 2013-2014 Rapport de résultats Candy Auclair Ingénieur Statisticien SSU Clermont-Ferrand Emeline Born Chargée de prévention SSU Clermont-Ferrand Anne Perreve Médecin

Plus en détail

Université de Rouen UFR de Médecine et Pharmacie

Université de Rouen UFR de Médecine et Pharmacie Université de Rouen UFR de Médecine et Pharmacie Année Universitaire 2014-2015 GFGSP 3 Epreuve de Statistiques Mme Le Clézio Date de l épreuve : mardi 6 janvier Durée de l épreuve : 1 heure Session 1 Le

Plus en détail

Enquête.sba Procédure Tableaux croisés

Enquête.sba Procédure Tableaux croisés Enquête.sba Procédure Tableaux croisés Tris croisés p. 27 «Cette procédure est conçue pour le calcul et l édition massive de tableaux croisés. On obtient à partir de cette procédure des tableaux de contingence,

Plus en détail

[00:01] Dans la session précédente on a vu comment manipuler un data frame et les variables contenues dans un data frame, et on a vu comment on

[00:01] Dans la session précédente on a vu comment manipuler un data frame et les variables contenues dans un data frame, et on a vu comment on [00:01] Dans la session précédente on a vu comment manipuler un data frame et les variables contenues dans un data frame, et on a vu comment on pouvait produire des résumés numériques pour des variables

Plus en détail

Chapitre 9: Introduction aux tests statistiques

Chapitre 9: Introduction aux tests statistiques Chapitre 9: Introduction aux tests statistiques 1. Approche 2. Formalisme général d un test statistique 3. P-value 4. Intervalle de confiance 5. Test bilatéral et test unilatéral 1 1. Approche Procédé

Plus en détail

LES TESTS STATISTIQUES

LES TESTS STATISTIQUES LES TESTS STATISTIQUES E 3 Exercice Pour les 2 exemples ci-dessous, indiquer a) Quelle est l unité d observation? b) Quelle est la taille de l échantillon? c) Quelle est la variable étudiée (ou quelles

Plus en détail

Autres tests statistiques (aperçu non exhaustif)

Autres tests statistiques (aperçu non exhaustif) Autres tests statistiques (aperçu non exhaustif) Loïc Desquilbet Département des Sciences Biologiques et Pharmaceutiques Ecole Nationale Vétérinaire d Alfort loic.desquilbet@vet-alfort,fr Module Bases

Plus en détail

Notes personnelles (à partir de BAC2)

Notes personnelles (à partir de BAC2) Notes personnelles (à partir de BAC2) Commandes SPSS associées aux outils statistiques Une variable quantitative (VD) Analyse descriptive : résumé numérique o Mesures de position : Moyenne, mode, médiane

Plus en détail

COURS DE STATISTIQUE TD - FEUILLE N 3

COURS DE STATISTIQUE TD - FEUILLE N 3 Université Paris 1 Magistère d Economie - 1ère année COURS DE STATISTIQUE TD - FEUILLE N 3 Généralités Exercice 1 Le nombre mensuel d accidents sur un parcours routier peut être considéré comme la réalisation

Plus en détail

La régression logistique

La régression logistique La régression logistique Loïc Desquilbet Département des Sciences Biologiques et Pharmaceutiques Ecole Nationale Vétérinaire d Alfort UE Libre «Préparation à la thèse expérimentale» (213-214) ldesquilbet@vet-alfort.fr

Plus en détail

Principe des tests statistiques : Application à la comparaison d une moyenne à une valeur de référence

Principe des tests statistiques : Application à la comparaison d une moyenne à une valeur de référence 1 / 57 Principe des tests statistiques : Application à la comparaison d une moyenne à une valeur de référence M-A Dronne 2016-2017 2 / 57 Introduction Remarques préliminaires Etablir un plan d expérience

Plus en détail

Eléments de Statistique Chapitre 5 : Tests statistiques élémentaires

Eléments de Statistique Chapitre 5 : Tests statistiques élémentaires Eléments de Statistique Chapitre 5 : statistiques élémentaires INSA de Toulouse - 3ICBE Statistique problématique et exemple Généralités sur les tests Décision Objectif Question : Des différences entre

Plus en détail

Commandes SPSS associées aux outils statistiques

Commandes SPSS associées aux outils statistiques Commandes SPSS associées aux outils statistiques Une variable qualitative (VD) o Mesures de position : Mode et Médiane (qualitative ordinale) Ø Analyze Descriptive Statistics Frequencies (Statistics) o

Plus en détail

Formulaire de Statistiques

Formulaire de Statistiques Formulaire de Statistiques Table des matières Intervalles de confiance... 2 Variable quantitative... 2 Variable qualitative... 2 Comparaison observé/théorique... 2 Variable quantitative... 2 Variable qualitative...

Plus en détail

EXERCICES : GESTION de DONNÉES

EXERCICES : GESTION de DONNÉES 1 EXERCICES : GESTION de DONNÉES G-1 : ajout de variables, formule, assignation texte/numérique, tri, coloriage cellules Ouvrir la feuille de données STATISTICA : Agressivité.sta (3v par 50c). La feuile

Plus en détail

Instruments de mesure en Santé Publique Bases statistiques et épidémiologiques. Dr L. Gambotti Service de Santé Publique, GHPS 20/10/2006

Instruments de mesure en Santé Publique Bases statistiques et épidémiologiques. Dr L. Gambotti Service de Santé Publique, GHPS 20/10/2006 Instruments de mesure en Santé Publique Bases statistiques et épidémiologiques Dr L. Gambotti Service de Santé Publique, GHPS 20/10/2006 1 1. Définition L épidémiologie : Étude des facteurs intervenant

Plus en détail

L3 Eco Statistiques Appliquées 2013-2014 TRAVAUX DIRIGÉS 5

L3 Eco Statistiques Appliquées 2013-2014 TRAVAUX DIRIGÉS 5 TRAVAUX DIRIGÉS 5 Exercice 1 Une entreprise met en boîte une marque de céréales. Le procédé de remplissage est ajusté de telle sorte que les contenants pèsent en moyenne 400 grammes. On a établi également

Plus en détail

Tests Non Paramétriques

Tests Non Paramétriques Tests Non Paramétriques Prof J Gaudart, SESSTIM UMR912, Aix Marseille Univ, Faculté de Médecine 1 Plan 1. Paramétriques ou non? 2. Test d'une distribution de probabilité 3. Comparaison de moyennes 4. Comparaison

Plus en détail

Comparer > 2 moyennes d'une seule VI L'analyse de variance à un facteur

Comparer > 2 moyennes d'une seule VI L'analyse de variance à un facteur Comparer > 2 moyennes d'une seule VI L'analyse de variance à un facteur Lotje van der Linden l.vanderlinden@cogsci.nl Emploi du temps Séance Date Thème 1 04/02/2016 Introduction Les statistiques descriptives

Plus en détail

Les données d une enquête épidémiologique

Les données d une enquête épidémiologique Les données d une enquête épidémiologique Loïc Desquilbet Département des Sciences Biologiques et Pharmaceutiques Ecole Nationale Vétérinaire d Alfort Master SEMHA Septembre 2017 ldesquilbet@vet-alfort.fr

Plus en détail

Epidémiologie: quelques outils

Epidémiologie: quelques outils Epidémiologie: quelques outils D.U Santé Précarité Lille 16/02/2012 B. Tilmont 1 Qu est-ce que l épidémiologie? Etude de la distribution et des déterminants des problèmes de santé dans les populations

Plus en détail

Les études marketing. Yohan Bernard. Chapitre 2. Marketing (LA2 AGE)

Les études marketing. Yohan Bernard. Chapitre 2. Marketing (LA2 AGE) Les études marketing Chapitre 2 Yohan Bernard Le rôle d une étude marketing Outil d aide à la décision Obtenir Analyser des données Interpréter Les finalités de l étude marketing Exemples en grande consommation

Plus en détail

Tests Non Paramétriques. J Gaudart, LERTIM, Faculté de Médecine Marseille 1

Tests Non Paramétriques. J Gaudart, LERTIM, Faculté de Médecine Marseille 1 Tests Non Paramétriques J Gaudart, LERTIM, Faculté de Médecine Marseille 1 Plan 1. Paramétriques ou non? 2. Test d'une distribution de probabilité 3. Comparaison de moyennes 4. Comparaison de pourcentages

Plus en détail

La Régression Logistique

La Régression Logistique La Régression Logistique Pr Roch Giorgi roch.giorgi@ap-hm.fr Laboratoire d Enseignement et de Recherche sur le Traitement de l Information Médicale Faculté de Médecine de Marseille, Université de la Méditerranée

Plus en détail

Chapitre 4. Les techniques d échantillonnage. Page 1. Le problème à résoudre? Population prévalence réelle inconnue

Chapitre 4. Les techniques d échantillonnage. Page 1. Le problème à résoudre? Population prévalence réelle inconnue Chapitre 4 Les techniques d échantillonnage 17/04/2006 Claude Saegerman 1 Le problème à résoudre? La plupart des enquêtes épidémiologiques correspondent à des enquêtes par sondage : - concernent un échantillon

Plus en détail

CORRECTION CONCOURS BLANC MATHS DU 26/11

CORRECTION CONCOURS BLANC MATHS DU 26/11 CORRECTION CONCOURS BLANC MATHS DU 26/11 QCM 066) Récemment un Burger King a ouvert ses portes à Strasbourg. On souhaite comparer la survie entre des omnivores (groupe 1) et des Vegans (groupe 2) par une

Plus en détail

Outils méthodologiques et astuces pour la thèse de médecine Les statistiques, comment faire?

Outils méthodologiques et astuces pour la thèse de médecine Les statistiques, comment faire? Outils méthodologiques et astuces pour la thèse de médecine Les statistiques, comment faire? Cyril Ferdynus, USM, CHU RECUEIL DE DONNEES Recueil hors ligne Epidata (http://www.epiconcept.fr/html/epidata.html)

Plus en détail

Analyse complète d un problème sous R

Analyse complète d un problème sous R Analyse complète d un problème sous R Thème de l étude : Projet d enfants chez des patients atteints de cancer à 2 ans du diagnostic Facteurs associés au d enfant chez des femmes de moins de 45 ans /////////////////////////

Plus en détail

Tests non paramétriques

Tests non paramétriques Dichotomique χ 2 Dichotomique Nominal Ordinal Classe ordonnée χ 2 de Mac Nemar χ 2 Q de Cochran Nominal χ 2 Médiane généralisée Médiane Kolmogorov - Smirnov Classe ordonnée χ 2 Classement Classement Mann

Plus en détail

distribution quelconque Signe 1 échantillon non Wilcoxon gaussienne distribution symétrique Student gaussienne position

distribution quelconque Signe 1 échantillon non Wilcoxon gaussienne distribution symétrique Student gaussienne position Arbre de NESI distribution quelconque Signe 1 échantillon distribution symétrique non gaussienne Wilcoxon gaussienne Student position appariés 1 échantillon sur la différence avec référence=0 2 échantillons

Plus en détail

Séance préparée par Médecine Montpellier

Séance préparée par Médecine Montpellier TUTORAT UE4 2010-2011 Biostatistiques Séance n 3 Semaine du 01/11/2010 Tests non paramétriques Sabatier Tests paramétriques-variables Quantitatives Molinari Tests paramétriques-variables Qualitatives Daurès

Plus en détail

Démarrer avec SPSS 2

Démarrer avec SPSS 2 Démarrer avec SPSS 2 Contenu Préparation du fichier de données 5 Présentation des données 5 Passage d'un fichier de Excel à SPSS 5 Utilisation de quelques fonctions sur SPSS 6 Mettre des étiquettes (labels)

Plus en détail

LE TRAITEMENT STATISTIQUE. I. Les types de traitements statistiques en fonction des questions-problèmes (QP)

LE TRAITEMENT STATISTIQUE. I. Les types de traitements statistiques en fonction des questions-problèmes (QP) LE TRAITEMENT STATISTIQUE I. Les types de traitements statistiques en fonction des questions-problèmes (QP) Dans une recherche, on se pose toujours une ou plusieurs questions qu'il s'agira de résoudre.

Plus en détail

Introduction aux modèles mixtes Comparaison de k moyennes à partir d échantillons non indépendants. 27 mai 2009 Pierre INGRAND

Introduction aux modèles mixtes Comparaison de k moyennes à partir d échantillons non indépendants. 27 mai 2009 Pierre INGRAND Introduction aux modèles mixtes Comparaison de k moyennes à partir d échantillons non indépendants 27 mai 2009 Pierre INGRAND Position du problème. Exemple On cherche à comparer la réponse pharmacologique

Plus en détail