Comprendre et utiliser les statistiques en médecine

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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Détails bibliographiques
Auteurs principaux : Falissard Bruno (Auteur), Gillibert André (Auteur)
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 :
Statistique médicale
Biométrie
Sciences de la vie > Méthodes statistiques
Statistiques comme sujet > méthodes
Biologie > statistiques et données numériques
Guides pratiques
  • Avant-propos
  • Définitions
  • 1. LES FONDAMENTAUX DE LA STATISTIQUE
  • 1.1 LA VISUALISATION DES DONNEES
  • Distribution d'une variable quantitative
  • Distribution d'une variable catégorielle
  • Relation entre deux variables quantitatives
  • Relation entre plusieurs variables catégorielles
  • Données longitudinales
  • Données multidimensionnelles
  • 1.2 RESUME STATISTIQUE
  • Position et dispersion
  • Analyse en sous-groupe
  • Dépendance, liaison, association
  • 1.3 TESTS STATISTIQUES ET INTERVALLES DE CONFIANCE
  • Aux origines des tests statistiques
  • Pratique des tests statistiques
  • L'approche bayésienne
  • Intervalles de confiance
  • 1.4 DONNEES DE SURVIE
  • Définitions
  • Représentations graphiques
  • Position et dispersion
  • Dépendance, liaison, association
  • Test de comparaison de 2 durées de survie
  • 2. MODELES
  • 2.1 MODELE LINEAIRE, LINEAIRE GENERALISE, MODELE DE COX
  • Modèle linéaire
  • Modèle logistique
  • Modèle log-binomial
  • Modèle logistique pour "odds" proportionnels
  • Modèle de Poisson, modèle binomial négatif
  • Modèles de survie paramétriques
  • Modèle de Cox
  • 2.2 MESURES REPETEES, EFFET CENTRE
  • L'effet centre
  • Mesures répétées
  • Séries chronologiques
  • 2.3 AUTOUR DE LA MODÉLISATION
  • Le codage des variables explicatives quantitatives
  • Le codage des variables explicatives catégorielles
  • Choisir les variables explicatives
  • À propos des termes d'interaction
  • Gestion des données manaquantes
  • Le "bootstrap"
  • 3. METHODES MULTIDIMENSIONNELLES
  • BIOSTATISTIQUE VS SCIENCE DES DONNEES
  • 3.1 METHODES SUPERVISEES
  • Avant-propos : la malédiction du surapprentissage
  • Analyse discriminante linéaire
  • Régression logistique
  • Machine à vecteur de support (SVM)
  • Arbres de classification (CART)
  • Forêts aléatoires
  • Régressions pénalisées (lasso)
  • 3.2 METHODES NON SUPERVISEES
  • Groupes homogènes de sujets
  • Groupes homogènes de variables
  • INDEX