Principes de statistiques et analyse des données biologiques

lbio1283  2020-2021  Louvain-la-Neuve

Principes de statistiques et analyse des données biologiques
En raison de la crise du COVID-19, les informations ci-dessous sont susceptibles d’être modifiées jusqu’au 13 septembre, notamment celles qui concernent le mode d’enseignement (en présentiel, en distanciel ou sous un format comodal ou hybride).
4 crédits
30.0 h + 40.0 h
Q2
Enseignants
Langue
d'enseignement
Français
Préalables
LBIO1282

Le(s) prérequis de cette Unité d’enseignement (UE) sont précisés à la fin de cette fiche, en regard des programmes/formations qui proposent cette UE.
Thèmes abordés
Ce cours pose les bases des probabilités et statistiques nécessaires à l’analyse de données biologiques. Les thèmes abordés sont : variables aléatoires (nature, distributions et calcul de probabilités), principes de l’inférence statistique (échantillonnage, hypothèse nulle et alternative, test d’hypothèse et intervalle de confiance), et méthodes d’inférence statistique de base (test de t, analyse de la variance, corrélation et régression, Xhi² ).
Les travaux pratiques permettront une mise en pratique au moyen du logiciel R.
Au terme de ce cours, les étudiants seront capables de concevoir le plan expérimental et d’échantillonnage pour répondre à une question biologique simple, d’analyser les données, et d’interpréter les résultats en ayant conscience des limitations éventuelles à l’inférence posées par les données et/ou le respect des conditions de l’analyse statistique.
Acquis
d'apprentissage

A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de :

1

Au terme de cet apprentissage, l'étudiant sera capable de :

en ce qui concerne les statistiques

-Calculer et interpréter les indicateurs les plus courants de la statistique descriptive (moyenne, écart-type, quantiles, ..)

-Réaliser et interpréter un graphique de fréquences observées / cumulées, une boîte à moustache (boxplot) ; interpréter un graphe quantile-quantile (QQ-plot)

-Choisir la distribution théorique adéquate permettant de modéliser une variable aléatoire

-Démontrer sa compréhension du concept de variable aléatoire et des principes de l'inférence statistique (population vs échantillon, estimateur, test d'hypothèse, p-valeur... )

-Formuler un test d'hypothèse en termes d'hypothèse nulle et d'hypothèse alternative, réaliser un test d'hypothèse et en tirer des conclusions en français

-Appliquer une méthode d'inférence de base (test de t, analyse de la variance, corrélation et régression, Xhi² )

en ce qui concerne l'emploi du logiciel R

A partir d'une liste détaillée de fonctions et/ou d'exemples résolus :

- Calculer et interpréter les indicateurs les plus courants de la statistique descriptive (moyenne, écart-type, quantiles, ...)

- Réaliser et interpréter une boîte à moustache (boxplot), un graphe quantile-quantile (QQ-plot)

- Calculer et interpréter corrélation et régression

- Réaliser un test de t, une analyse de la variance, un test Xhi² et en interpréter les résultats

 

La contribution de cette UE au développement et à la maîtrise des compétences et acquis du (des) programme(s) est accessible à la fin de cette fiche, dans la partie « Programmes/formations proposant cette unité d’enseignement (UE) ».
Contenu
Statistiques descriptives (en fonction du type de variable) et corrélation / covariance; Permutations et Bootstrap;  Calcul de probabilités & Distributions; Intervalles de confiances; Inférence statistique et puissance statistique; Test  de Student et du CHI-2
Faculté ou entité
en charge


Programmes / formations proposant cette unité d'enseignement (UE)

Intitulé du programme
Sigle
Crédits
Prérequis
Acquis
d'apprentissage
Bachelier en sciences géographiques, orientation générale

Bachelier en sciences biologiques

Mineure en biologie