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Cours VETE0432-4
Partim" Biostatistique»F. FarnirL. Massart - A. Rives - N. MoulaOrganisation du coursCours théorique:
28 h◦Partim I: [ Début → c² ]◦Partim II: cours VETE2111-1 (bloc 2)
Séances d'exercices (en amphi):
10 hSéances de TP (salle info):
10 hMathématique et Biostatistique Année
académique 2021-2022Site web du courshttp://www.biostat.ulg.ac.be
Mathématique et Biostatistique Année
académique 2021-2022 Mathématique et Biostatistique Année académique 2021-2022Syllabus du cours
Objectifs du cours (Partim I)Statistique descriptiveCalculs de probabilitésDistributions théoriquesIntroduction aux tests d'hypothèses◦Le test de c²
Mathématique et Biostatistique Année
académique 2021-2022Pourquoi enseigner les statistiques ?
Mathématique et Biostatistique Année
académique 2021-2022Statistique et biostatistiqueStatistique
= ensemble de méthodes mathématiques qui, à partir du recueil et de l'analyse de données réelles permettent l'élaboration de modèles probabilistes autorisant les prévisionsBiostatistique
= statistique appliquée dans le domaine du vivantMathématique et Biostatistique Année
académique 2021-2022 Biostatistiqueen sciences vétérinairesDémarche scientifiqueà acquérir (cfr↑)!
Les vétérinaires sont des acteurs du vivant, appliquant une approche scientifique nécessitant:◦La description
de la variabilité importante des phénomènes liés au vivant. ◦L'utilisation d'outils d'investigation de la complexité liée au vivant. ◦L'élaboration et interprétation de testsd'hypothèses in vivo(et in vitro, voire in silico)Mathématique et Biostatistique Année académique 2021-2022
Quelques exemplesComment s'assurer ("tester ») de l'efficacité d'un nouveau médicament vétérinaire
(par exemple, un nouveau vaccin) ?Mathématique et Biostatistique Année
académique 2021-2022 Mathématique et Biostatistique Année académique 2021-2022Des exemples vétérinaires?
Comment
comparer des régimes alimentaires permettant de combattre l'obésité chez le chien ? Mathématique et Biostatistique Année académique 2021-2022Comment
évaluer les meilleurs
reproducteurs dans une espèce utilisée pour la production ?Des exemples vétérinaires?
Mathématique et Biostatistique Année académique 2021-2022Comment
évaluer les performances
chez les chevaux trotteurs ?Des exemples vétérinaires? Mathématique et Biostatistique Année académique 2021-2022Quels sont les
facteurs d'environnement qui influent sur les performances de reproduction chez la brebis ?Des exemples vétérinaires?
Mathématique et Biostatistique Année académique 2021-2022Comment
évaluer l'évolution de la taille
de la population d'une espèce en danger ?Des exemples vétérinaires?
Mathématique et Biostatistique Année académique 2021-2022Recueil de données
et BiostatistiqueStatistique: Ensemble de méthodes
mathématiques qui, à partir du recueil et de l'analyse de données réelles, permettent l'élaboration de modèles probabilistes autorisant les prévisionsLe premier problème est donc celui de
larécolte des données La statistique descriptiveStatistique descriptive◦Description des données qu'on souhaiteétudier
Type de donnéesQuantité
de données ◦Résumé des donnéesGraphiquesParamètres
descriptifs (position, dispersion, ...)Mathématique et Biostatistique Année
académique 2021-2022 Mathématique et Biostatistique Année académique 2021-2022Données
Que sont "
les données» auxquelles il est
fait allusion plus haut ? Tout dépend évidemment de l'expérience qui est menée...- Ex1: Poids des labradors de 3 ans- Ex2: Etat sanitaire des individus (Sain - Malade)- Ex3: Couleur de la robe de bovins- Ex4: Production quantitative (kgs lait...) ou qualitative (vitesse de traite...)
- Ex5: Comptages de lymphocytes Mathématique et Biostatistique Année académique 2021-2022Données
Il existe donc
différents types de données, correspondant aux différentes caractéristiques des sujets qu'on souhaiteétudier
AgeRobeSexePoids
Taille
Etat sanitaire
Fréquence cardiaqueTaux d'anticorps
Parasité ?
Mathématique et Biostatistique Année académique 2021-2022Récolte de données
L'ensemble de toutes les données qu'il est
théoriquement possible de récolter constitue " la population " de mesures Exemple: la population des poids de labradors de 3 ansRemarque: ne pas confondre "
population des labradors» et "
population des poids de labradors Mathématique et Biostatistique Année académique 2021-2022Récolte de données
L'ensemble de toutes
les données récoltées constitue un échantillon» de
la population.Il s'agit (en général)
d'un sous-ensemble de la population. Mathématique et Biostatistique Année académique 2021-2022Echantillonnage
Echantillonnage- L'échantillon
doitêtre
représentatif de la population visée. Il doit donc présenter, pour les caractéristiques qui sont importantes pour l'étude , des propriétés qui soient le plus proche possible de celles de la population dont il est extrait. - Dans le cas contraire, l'échantillon est " biaisé et les résultats de l'étude seront faussés. Mathématique et Biostatistique Année académique 2021-2022Echantillonnage
Echantillonnage- L'échantillon
doitêtre
représentatif de la population visée - Dans le cas contraire, l'échantillon sera biaisé - Exemple (de biais): comparaison de deux régimes alimentaires chez des moutons. Mathématique et Biostatistique Année académique 2021-2022Un exemple d'étude biaisée♂
Ech. 1: régime A
Ech. 2: régime
BDifférence due
au régime ? au sexe ? aux deux ?Confusion entre effets du sexe et du régime
Mathématique et Biostatistique Année académique 2021-2022Ech. 1: régime A
Ech. 2: régime
BDifférence due
au régimeUn exemple d'étude non biaisée
Mathématique et Biostatistique Année académique 2021-2022Comment récolter des
données?Echantillonnage- Pour que l'échantillon soit
représentatif de la population visée, il faut donc: - précéder l'échantillonnage de l'identification des facteurs pouvant induire des biais (sexe, âge, ...) et/ou de la confusion - échantillonner (semi-)aléatoirement les sujets qui constitueront l'échantillon en tenant compte des facteurs identifiés Mathématique et Biostatistique Année académique 2021-2022Comment récolter des
données? Echantillonnage- Il apparaît donc que l'échantillonnage devraitêtre
planifié - Que veut-on voir ( objectifs - Quelle est la " population» visée ?
- Quels sont les biais potentiels, et comment les éviter ? - On parle alors de design expérimental Mathématique et Biostatistique Année académique 2021-2022Comment récolter des
données? Planification de l'échantillonnage:- Exemples de planifications: - Échantillonnage aléatoireExemple:
Comment récolter des
données? Planification de l'échantillonnage:- Exemples de planifications: - Échantillonnage stratifiéExemple: Il faut des chiens avec les 3 robes
possibles dans l'étudeMathématique et Biostatistique Année
académique 2021-2022 Mathématique et Biostatistique Année académique 2021-2022Comment récolter des
données? Planification de l'échantillonnage:- Exemples de planifications: - Échantillonnage en grappes Exemple: sélection aléatoire de fermes, puis de sélection aléatoire de quelques vaches dans ces fermes Mathématique et Biostatistique Année académique 2021-2022Exemple d'échantillonnage planifié
Echantillonnage planifié: un exemple.- 30 individus, pris au hasard dans la population, doivent être répartis dans5 groupes
qui recevront des traitements différents. On souhaite que les groupes soient homogènes en termes de poids car le poids a une influence potentielle sur le caractère étudiéComment récolter les données ?Un exemple de planification d'expérience◦On peut recourir à un
échantillonnage stratifié
(sur le poids):30 individus -5traitements =>
6poissons/traitement
On crée
6groupes (=
strates ) et on prélèvera, pour chaque traitement, 1 individu/strateLa strate 1 contient les 5 individus les plus lourds, la strate 2 les 5 individus suivants en termes de poids, ..., la strate 6 contient les 5 individus les plus légers. Cfr la " méthode des chapeaux » utilisée dans le " tirage au
sort » pour les compétitions de football, par exempleMathématique et Biostatistique Année
académique 2021-2022Comment récolter les données ?Un exemple de planification d'expérience◦Pratiquement:On trie les données: P1≥ P2≥ ... ≥ P30
P1P 2P5P 4 P 3 P6P 7P10P 9 Pquotesdbs_dbs50.pdfusesText_50[PDF] cours boite de vitesse
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