Les tests statistiques en recherche biologique et médicale

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Les tests statistiques en recherche biologique et médicale

Message  vince le Mer 21 Nov - 22:07

Durée : 2 semaines (mais le matin uniquement)
Public : tous doctorants
Formateur : Gaël Millot (maître de conférence UPMC, Institut Curie)


Principe:
Cette formation vise à permettre aux doctorants de :
-comprendre les grands principes de statistiques
-et de se débrouiller pour faire eux-même des tests statistiques (poser la bonne question, définir la population et les types de variables, choisir un test statistique et le réaliser, puis en interpréter le résultat).

Toute la formation est axée autour de l'utilisation d'un logiciel gratuit, "R". Et c'est là que ça peut se compliquer. Car le logiciel en question est très puissant, mais d'utilisation complexe : pas d'interface graphique, il faut taper des lignes de code. C'est un peu de la programmation quoi.
Le formateur, un gars sympa avec des boucles d'oreille incroyables, a écrit un livre qui sert de base à son cours. Le bouquin est bien construit (donc la formation aussi), et il est impératif de se le procurer avant d'aller en cours. Il y en a pas mal d'exemplaires à la BU de Jussieu (sinon il coûte autour de 45 euros je crois).
Les cours se déroulent de manière assez stéréotypée. Ça se passe en salle informatique, chacun devant un PC. Le formateur aborde un test, en explique les indications et conditions d'application, le principe logique et mathématique (parfois ardu), puis on met en application le test à partir d'un exemple concret.


Ce que j'en ai pensé:
L'ambition de cette formation est, à mon sens, remplie. Les explications du formateur sur les principes de statistique et les tests sont claires.

Les points positifs:
-le cours avance en douceur, en suivant une logique imparable. Impossible d'être complètement perdu si l'on assiste à tous les cours. Gaël Millot est un bon pédagogue.
-le logiciel R est un super outil pour faire des beaux graphiques. Tout est customisable, moyennant pas mal de code.
-le code complet du logiciel est disponible sur le site perso du formateur. Donc si vous avez besoin de reproduire les graphiques ou tests exposés en cours, vous pouvez copier-coller ce code en modifiant uniquement le nom de votre base de données. Pratique !

Les points négatifs:
-Le problème, c'est que si on est allergique à la programmation, c'est vraiment chaud de se faire au logiciel R.
-A l'opposée, si vous avez des facilités dans ce domaine et que vous souhaitez faire des stats, n'attendez pas la formation ! Achetez (et lisez) le bouquin, et c'est limite pas le peine d'aller en cours, vu que le formateur déroule les chapitres un à un.
-Si vous n'avez qu'un petit test de Fisher à faire de temps à autre, c'est pas la peine de faire 2 semaines de formation et de s'emmerder à apprendre le code R.
Genre un test de Fisher, ça donne quelque chose comme ça (attention je n'ai copié-collé qu'une partie du code):

while(length(which(obs3.tempo == 0)) == 0){obs3.tempo <- obs3.tempo + mat.inf; obs3.diff[[i]] <- obs3.tempo; i=i+1}
obs3.tempo<-obs3
while(length(which(obs3.tempo == 0)) == 0){obs3.tempo <- obs3.tempo + mat.sup; obs3.diff[[i]] <- obs3.tempo; i=i+1}
obs3.diff <- obs3.diff[-(i : (max(obs3)+n11+2))]
vecteur.ini <- c(rep("A", n1.), rep("B", n2.))
library(gplots)
comb <- as.data.frame(combinations(n, n.1, vecteur.ini, set=FALSE))
tempo<-as.data.frame(t(comb))
serie.VT.comb<-NULL
for(i in 1:length(tempo)){tempo[,i] <- factor(tempo[,i], levels=LETTERS[1:2]); serie.VT.comb <- c(serie.VT.comb, table(tempo[,i])[1])}
VT<-sort(unique(serie.VT.comb))
prob.VT<-table(serie.VT.comb)/length(serie.VT.comb)
prob.VT
table.diff <- unique(comb)
row.names(table.diff) = NULL
tempo<-as.data.frame(t(table.diff))
serie.VT<-NULL
serie.prob<-NULL
for(i in 1:length(tempo)){tempo[,i] <- factor(tempo[,i], levels=LETTERS[1:2]); n11.tempo <- table(tempo[,i])[1]; serie.VT <- c(serie.VT, n11.tempo); serie.prob <- c(serie.prob, dhyper(n11.tempo, n1., n2., n.1))}
table.diff.VT.prob<-cbind(table.diff, serie.VT, serie.prob)
table.diff.VT.prob
fisher.test(obs3,alternative="greater")





Les infos sur la formation sont ici:
http://www.ed515.upmc.fr/doc/formations/Informations.pdf
Le site du formateur (on ne voit pas les boucles d'oreille):
https://perso.curie.fr/Gael.Millot/
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