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Comprendre et utiliser les statistiques en médecine
La médecine doit recourir à des méthodes objectives pour valider des résultats expérimentaux et les statistiques restent la principale méthode pour y parvenir. Laissant de côté l'aspect purement mathématique du sujet, l'auteur se concentre sur l'utilisation des statistiques (en s'...
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| Auteurs principaux : | , |
|---|---|
| Format : | Manuel |
| Langue : | français |
| Titre complet : | Comprendre et utiliser les statistiques en médecine / Bruno Falissard, André Gillibert |
| Édition : | [4e édition] |
| Publié : |
Issy-les-Moulineaux :
Elsevier Masson
, DL 2023 |
| Description matérielle : | 1 vol. (XIII-313 p.) |
| Collection : | Abrégés (Paris. 1971) |
| Sujets : |
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| 312 | |a La couverture porte en plus + compléments en ligne | ||
| 320 | |a Notes bibliogr. Index | ||
| 330 | |a La médecine doit recourir à des méthodes objectives pour valider des résultats expérimentaux et les statistiques restent la principale méthode pour y parvenir. Laissant de côté l'aspect purement mathématique du sujet, l'auteur se concentre sur l'utilisation des statistiques (en s'appuyant sur des outils informatiques simples) avec deux objectifs : former le lecteur aux méthodes statistiques et les lui faire comprendre. Le recours à des exemples réels ainsi qu'à de nombreux schémas contribue à rendre cet ouvrage pratique et accessible à tous. Cet aspect didactique est renforcé par une partie méthodologique fruit des réflexions pédagogiques de l'auteur et particulièrement adaptée aux étudiants avec des démonstrations et exemples réalisés à l'aide de logiciels courants, dont un est téléchargeable sur Internet et accessible à tous. Dans un paysage où la lutte contre la ' fake science ' en médecine - dû notamment à un mésusage des tests statistiques - devient un enjeu important, et l'émergence d'une nouvelle discipline, la datascience, représente un bouleversement majeur, Comprendre et utiliser les statistiques en médecine s'avère un outil toujours plus indispensable à la recherche biomédicale. Cette 4e édition a donc pour objectif de faire comprendre le panorama des statistiques et des sciences des données actuelles. Il permet ainsi de mieux appréhender la littérature scientifique biomédicale internationale. En outre, grâce à un complément en ligne, il permet d'utiliser ' R ' pour réaliser les analyses statistiques de base en étant pleinement responsable des résultats obtenus. |2 4e de couverture | ||
| 359 | 2 | |b Avant-propos |b Définitions |b 1. LES FONDAMENTAUX DE LA STATISTIQUE |c 1.1 LA VISUALISATION DES DONNEES |d Distribution d'une variable quantitative |d Distribution d'une variable catégorielle |d Relation entre deux variables quantitatives |d Relation entre plusieurs variables catégorielles |d Données longitudinales |d Données multidimensionnelles |c 1.2 RESUME STATISTIQUE |d Position et dispersion |d Analyse en sous-groupe |d Dépendance, liaison, association |c 1.3 TESTS STATISTIQUES ET INTERVALLES DE CONFIANCE |d Aux origines des tests statistiques |d Pratique des tests statistiques |d L'approche bayésienne |d Intervalles de confiance |c 1.4 DONNEES DE SURVIE |d Définitions |d Représentations graphiques |d Position et dispersion |d Dépendance, liaison, association |d Test de comparaison de 2 durées de survie |b 2. MODELES |c 2.1 MODELE LINEAIRE, LINEAIRE GENERALISE, MODELE DE COX |d Modèle linéaire |d Modèle logistique |d Modèle log-binomial |d Modèle logistique pour "odds" proportionnels |d Modèle de Poisson, modèle binomial négatif |d Modèles de survie paramétriques |d Modèle de Cox |c 2.2 MESURES REPETEES, EFFET CENTRE |d L'effet centre |d Mesures répétées |d Séries chronologiques |c 2.3 AUTOUR DE LA MODÉLISATION |d Le codage des variables explicatives quantitatives |d Le codage des variables explicatives catégorielles |d Choisir les variables explicatives |d À propos des termes d'interaction |d Gestion des données manaquantes |d Le "bootstrap" |b 3. METHODES MULTIDIMENSIONNELLES |c BIOSTATISTIQUE VS SCIENCE DES DONNEES |c 3.1 METHODES SUPERVISEES |d Avant-propos : la malédiction du surapprentissage |d Analyse discriminante linéaire |d Régression logistique |d Machine à vecteur de support (SVM) |d Arbres de classification (CART) |d Forêts aléatoires |d Régressions pénalisées (lasso) |c 3.2 METHODES NON SUPERVISEES |d Groupes homogènes de sujets |d Groupes homogènes de variables |b INDEX | |
| 410 | | | |0 013305050 |t Abrégés (Paris. 1971) |x 0768-1992 | |
| 606 | |3 PPN027394077 |a Statistique médicale |2 rameau | ||
| 606 | |3 PPN027387755 |a Biométrie |2 rameau | ||
| 606 | |3 PPN027737519 |a Sciences de la vie |3 PPN027545555 |x Méthodes statistiques |2 rameau | ||
| 606 | |3 PPN04078357X |a Statistiques comme sujet |3 PPN038961520 |x méthodes |2 fmesh | ||
| 606 | |3 PPN040671038 |a Biologie |3 PPN03896175X |x statistiques et données numériques |2 fmesh | ||
| 606 | |3 PPN040671070 |a Biométrie |2 fmesh | ||
| 608 | |3 PPN027790045 |a Guides pratiques |2 rameau | ||
| 686 | |a QU 16 |2 usnlm | ||
| 700 | 1 | |3 PPN034648739 |a Falissard |b Bruno |f 1961-.... |c docteur en statistique et psychiatre |4 070 | |
| 701 | 1 | |3 PPN22343700X |a Gillibert |b André |f 19..-.... |c praticien hospitalier |4 070 | |
| 801 | 3 | |a FR |b Abes |c 20230929 |g AFNOR | |
| 979 | |a SAN | ||
| 930 | |5 441092101:798971428 |b 441092101 |j u | ||
| 998 | |a 948723 | ||