Méthodes statistiques appliquées au management
La démarche statistique appliquée au management. 2012 Pearson France – Méthodes statistiques appliquées au management – Corinne Hahn Sandrine Macé ...
Méthodes statistiques appliquées au management
Ensuite nous présentons les différentes étapes de l'analyse statistique : la troisième section est consacrée à la statistique descriptive dont les méthodes
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Méthodes Statistiques Appliquées à la. Qualité et à la Gestion des Risques Management indicateurs ... Maîtrise statistique des processus.
Principes et Méthodes Statistiques
données les méthodes statistiques se répartissent en deux classes : Les probabilités appliquées proposent des modèles probabilistes du déroulement.
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Méthodes Statistiques Appliquées Au Management 2e édition Livre Etext Plateforme E Learning Mymathlab Version Française By Corinne Hahn Sandrine Macé Méthodes Statistiques Appliquées Au Management 2e édition Livre Etext Plateforme E Learning Mymathlab Version Française By Corinne Hahn Sandrine Macé
Comment utiliser les méthodes statistiques ?
- Expliquer en validant statistiquement les résultats et en les généralisant à la population participante, en clarifiant les relations entre les variables. b. Que choisir ? Le choix de la ou les méthodes appropriées dépend donc de bien des facteurs tels que le type de variables et leur codage, va dépendre de l’objectif.
Quel est l’objet de la méthode statistique?
« L’objet de la méthode statistique est la réduction des données. Une masse de données doit être remplacée par un petit nombre de quantités représentant correctement cette masse, et contenant autant que possible la totalité de l’information pertinente contenue dans les données d’origine.
Qu'est-ce que la statistique appliquée ?
la fois une branche des mathématiques appliquées, une méthode et un ensemble de techniques. ... La statistique appliquée est utilisée dans presque tous les Passer au document
Qu'est-ce que le master statistiques appliquées et analyse de données ?
Le Master vise à former des spécialistes en statistiques appliquées et analyse de données disposant d'un solide bagage en informatique. À l'issue de la formation, les étudiants auront acquis de solides compétences dans les domaines suivants : Informatique décisionnelle.
J Gaudart, LERTIM, Aix-Marseille Université
1Jean Gaudart
Laboratoire d"
Enseignement et de
Recherche
sur leTraitement de l"
Information
Médicale
Méthodes Statistiques Appliquées à la
Qualité et à la Gestion des Risques
Introduction
jean.gaudart@univmed.frFaculté de Médecine
Université de la Méditerranée
2009J Gaudart, LERTIM, Aix-Marseille Université
2Démarche qualité
Qualité et Performance
ProcessusRisqueQuantifier Surveiller
Démarche QualitéPerformance
•Objectifs -Améliorer la prise en chargedu patient - Identifier des dysfonctionnements - Faciliter la mise en oeuvre de la réglementation •Caractéristiques - Volontaire - Progressive - Participative - Centrée sur le Patient 2009J Gaudart, LERTIM, Aix-Marseille Université
3Performance
Qualité et Performance
ProcessusRisqueQuantifier Surveiller
Démarche QualitéPerformance
" Recherche des meilleurs résultats possibles avec les mêmes ressources » OMS •Obtenir les résultatsMaintenir
les résultatsDévelopper
les résultats Savoir s"adapter • aux besoins• aux problèmes• à l"environnement 2009J Gaudart, LERTIM, Aix-Marseille Université
4Approche Processus
• Définition : " Ensemble d"activités corrélées ou interactives qui transforme des éléments d"entrée en éléments de sortie en leur apportant une valeur ajoutée »Qualité et PerformanceProcessus
RisqueQuantifier Surveiller
entréessorties (produit)Quels moyens?équipement, finances
Qui? compétencesComment?Spécifications
Indicateurs de pilotage?
Management
indicateurs 2009J Gaudart, LERTIM, Aix-Marseille Université
5Notion de Risque
• Définition - Combinaison de la probabilité et de la (des) conséquence(s ) de la survenue d"un événement déterminé, • Qualification: - Risque critique/élevé/modéré/bas (criticité), - Risque acceptable ou non, - Risque prévisible ou non, - Risque potentiel, • Quantification • Facteur de risque: - Participant à la survenue d"un risque déterminé - Participant à la persistance d"un risque déterminéQualité et PerformanceProcessus
Risque
Quantifier Surveiller
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6Quantifier et Surveiller
• Besoin de données chiffrées pour quantifier ?des réponses objectives - Indicateurs • Maîtrise statistique des processus - Mesurer et monitorer en continu des indicateurs - Comprendre et prévoir les performances et les restrictions du processusétudié
- Identifier le type de problème à traiter en réduisant sa variabilité - Faciliter les plans d"actions et d"amélioration - Vérifier l"efficacité des changements réalisés Qualité et PerformanceProcessus RisqueQuantifier SurveillerObjectifExemple
2009J Gaudart, LERTIM, Aix-Marseille Université
7 • Sources de variabilité d"un indicateur: - sources inhérentes au processus - sources structurelles - sources aléatoires - sources particulières non maîtriséesVariabilité prédictible
Variabilité
non prédictible Lois de distributions (lois Normale, Binomiale, Poisson ...)Propriétés statistiques des indicateurs
Qualité et PerformanceProcessus RisqueQuantifier SurveillerObjectifExemple
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8Exemple:
Qualité et PerformanceProcessus RisqueQuantifier SurveillerARTICLE:
Norberg A. et al. JAMA 2003;289:726-9
ObjectifExemple
Contamination Rates of Blood Cultures Obtained
by Dedicated Phlebotomy vs Intravenous CatheterA LIRE
2009J Gaudart, LERTIM, Aix-Marseille Université
9Exemple:
Contamination des hémocultures Qualité et PerformanceProcessus RisqueQuantifier SurveillerSite de ponction spécifique
cathéter intraveineuxprélèvement de sangÉvaluer le changement de méthode
(Sce d"urgence pédiatrique)Source: Norberg A. et al. JAMA 2003;289:726-9
Indicateur
: Taux d"hémocultures contaminées • définition: • recueil mensuelObjectifExemple
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10 •Méthode - Les phases • Phase 1: - 01/01/1998 à 19/11/1998 - prélèvement au travers d"un cathéter • Phase d"installation de la nouvelle technique - 20/11/1998 à 31/12/1998 • Phase 2 - 01/01/1999 à 31/12/1999 - prélèvement sur site distinct - Critères d"inclusions • enfants de 0 à 18 ans admis au Sce d"urgence pédiatrique Qualité et PerformanceProcessus RisqueQuantifier SurveillerObjectifExemple
Source: Norberg A. et al. JAMA 2003;289:726-9
2009J Gaudart, LERTIM, Aix-Marseille Université
11 •Résultats - Caractéristiques générales • pas de différence entre les patients des phases 1 et 2 - Phase 1 • 2108 hémocultures, 223 positives, 191 contaminées - Phase 2 • 2000 hémocultures, 101 positives, 56 contaminées - Comparaison Avant - Après • Différence significative des taux d"hémocultures contaminées (p<0,001) - Evolution mensuelle du Taux de contamination carte de contrôle Qualité et PerformanceProcessus RisqueQuantifier SurveillerObjectifExemple
Source: Norberg A. et al. JAMA 2003;289:726-9
2009J Gaudart, LERTIM, Aix-Marseille Université
12 Qualité et PerformanceProcessus RisqueQuantifier SurveillerObjectifExemple
Source: Norberg A. et al. JAMA 2003;289:726-9
2009J Gaudart, LERTIM, Aix-Marseille Université
13 •Conclusion - Il existe une diminution Avant- Après du THC (p<0,001) - Carte contrôle • Outil de suivi de l"indicateur • 12 échantillons sont inférieur à la moyenne THC phase 1 changement significatif du processus dans le sens de l"amélioration Qualité et PerformanceProcessus RisqueQuantifier SurveillerObjectifExemple
Source: Norberg A. et al. JAMA 2003;289:726-9
2009J Gaudart, LERTIM, Aix-Marseille Université
14Un livre de référence:
Winckel P, Zhang NF
Statistical Development of Quality in Medicineeds. Wiley, Statistics in Practice jean.gaudart@univmed.frquotesdbs_dbs44.pdfusesText_44[PDF] influence de l'éclairement sur la cellule photovoltaique
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