Objectifs par rapport aux acquis d'apprentissage du programme

• 1. Expertise pharmaceutique: Utiliser un socle de concepts et de savoirs en sciences de la santé et en sciences pharmaceutiques
• Pouvoir abstraire; comprendre et appliquer la traduction mathématique des grands modèles et phénomènes chimiques et/ou biologiques.
• Comprendre et pouvoir utiliser les différentes représentations graphiques des valeurs numériques et de leurs relations.
• 2. Démarche scientifique: Résoudre des problèmes pharmaceutiques en utilisant ses connaissances et son esprit critique
• Connaître et appliquer les principes de base du raisonnement (obtention des données, analyse, synthèse, comparaison, règle de trois, syllogisme, analogie, logique booléenne,...).
• Comprendre et pouvoir utiliser les méthodes statistiques.
• Pouvoir utiliser une hypothèse dans un raisonnement inductif, déductif ou abductif.
• Développer un esprit analytique, critique et pratique.
• Pouvoir gérer le doute et l'incertitude.
• Pouvoir développer et gérer rigoureusement un protocole expérimental (de la récolte d'information, à la production, à l'interprétation et à la présentation des résultats).
• 5. Qualité: S'autoévaluer, compléter son savoir et adapter son attitude
• Pouvoir rechercher, lire, interpréter, critiquer un article scientifique notamment par une connaissance suffisante de l'anglais scientifique.

Acquis d'apprentissage UE

A l'issue de cet enseignement, les étudiants seront capables de :
- Comprendre et appliquer les principes d'un test d'hypothèse statistique
- Identifier le caractère gaussien ou non d'une distribution
- Pouvoir comparer les tendances centrales de deux ou plusieurs groupes : a. Tests de Student, de Z, de Welch, de Mann-Whitney et Wilcoxon
b. Tests pour séries appariées
c. ANOVA à une voie pour séries indépendantes et appariées
d. Aspects non paramétriques : tests de Kruskal-Wallis et Friedman - Pouvoir comparer des proportions : a. Tests du chi2, chi2 de Mc Nemar, Test exact de Fisher, correction de Yates
b. Calcul des OR et leur IC - Tester la significativité statistique d'une corrélation aux sens de Pearson ou de Spearman
- Comprendre les limitations des outils diagnostiques actuels au travers d'exemples concrets

Contenu de l'UE

Notion de test statistique : Notion d'hypothèses nulle et alternative; Test unilatéral, test bilatéral; Puissance d'un test statistique : concepts et intérêt pratique; Nombre de sujets à inclure dans un essai : concepts de base et applications pratiques     
Tests de normalité d'une distribution : concepts et interprétation pratique; Interprétation des tests de Shapiro-Wilk et de Kolmogorov-Smirnov; transformations des données (log, racine carrée, arcsin) : intérêts et limites
Tests de comparaison de deux moyennes : Introduction; Test de Z; Comparaison de deux variances : le test F; Test t de Student; Tests non paramétriques : tests de Mann-Whitney / Wilcoxon; Comparaison de deux moyennes sur séries appariées : test t de Student pairé, test de Wilcoxon pairé; Exercices pratiques
Tests de comparaison de deux proportions : Nécessité des comparaisons de proportions ; notion de risque relatif et odds ratio, notion de tableau de contingence; Test du chi2 ; correction de Yates pour les faibles effectifs; Introduction au test exact de Fisher : concept et interprétation; Tests de comparaison de proportions sur données appariées - chi2 de McNemar; Exercices pratiques
Tests de comparaison de plus de deux moyennes :Introduction - intérêt ; Analyse de variance à un facteur (ANOVA) : bases, construction du tableau ANOVA, notion d'homoscédasticité, interprétation du résultat d'un test ANOVA; Approche non paramétrique : principe du test de Kruskal Wallis; Comparaison de plus de deux moyennes dans le cas des séries appariées : principes généraux, ANOVA une voie pour séries appariées, Test de Friedman; Exercices pratiques        La corrélation linéaire: Test de signification du coefficient de corrélation de Pearson; exercices pratiques illustrant des questions fréquentes rencontrées en médecine
Les tests diagnostiques; introduction au raisonnement bayésien
Synthèse et exercices intégrés

Compétences préalables

M-DOYM-051

Types d'évaluations Q1 pour l'UE

• Examen écrit

Commentaire sur les évaluations Q1 de l'UE

Néant

Types d'évaluation Q3 pour l'UE

• Examen écrit

Commentaire sur les évaluations Q3 de l'UE

Néant

Types d'évaluation rattrapage BAB1 (Q1) pour l'UE

• Néant

Commentaire sur les évaluations rattr. Q1 de l'UE

Néant