Exercices Corrigés en Biostatistique : Introduction aux Concepts
Découvrez des exercices corrigés pour comprendre les concepts fondamentaux de la biostatistique.
Biostatistique- 1. Introduction aux concepts fondamentaux de la biostatistique
- 2. Étudier les méthodes de collecte et d'analyse des données de santé
Exercice n° 01 : un service médical reçoit en moyenne 4 appels par période de 8 heures. on désigne par x le nombre d’appels reçus par ce service dans une période de 8 heures. 1. quelle loi peut-on appliquer ici ? 2. utiliser cette loi pour calculer p (x > 3), p (x < 4), p (x > 0). solution : 1. x : nombre d’appels par période de 8 ...
- 3. Appliquer les concepts de base à des cas concrets
- 4. Discuter de l'importance de la biostatistique dans la recherche en santé
- 5. Évaluer les implications éthiques de l'analyse des données de santé
- 7. Analyser les erreurs courantes dans l'application des méthodes
- 9. Discuter des ressources pour approfondir les connaissances
- 10. Évaluer l'impact de la biostatistique sur les décisions en santé.
Ensemble d'individus (ou unités statistiques ) sur lequel on étudie une ou plusieurs caractéristiques et qui sont de même nature
Key words : statistics , data , biostatistics, variable ,population ,sample
File Size: 4MB Page Count: 177
Quels sont les avantages des statistiques pour un biologiste ?
Pour un biologiste les statistiques constituent un outil qui permet de traiter des données. or, comme tous les outils, celui-ci ne peut être utilisé que sur un matériel adapté. se former aux statistiques n’est donc utile que si l’on est capable de concevoir une étude générant des données exploitables. le second objectif
Quels sont les différents types de statistiques ?
Les statistiques sont utilisées pour traiter les données. il faut par exemple quantier la différence la substance) ou aux aléas de l’échantillonnage. • statistiques descriptives. c’est la partie des statistiques qui permet de décrire les ensembles sion comme la variance...). • statistiques inférentielles.
Introduction connaître des valeurs de certaines grandeurs grâce à des observations réalisées sur un échantillon fréquence de la survenue du mélanome malin ? fréquence des infections nosocomiales ? valeur de la glycémie d’un patient ? variance de la glycémie mesurée chez ce patient ?
Basic principles and applications of statistics to problems in clinical and public health settings. will cover tools for statistical inference: t-test, chi-square tests, anova, linear regression. interpretation and presentation of the results.
Quels sont les différents types de biologie ?
L ’étudiant en biologie classique (biochimie, neurosciences, physiologie animale et végétale, biologie cellulaire, génétique...) y retrouvera la quasi-totalité de son programme. cet ouvrage ne propose qu’une sensibilisation. nous espérons que cet ouvrage apportera des liser leurs connaissances.
Qu'est-ce que les statistiques ?
Exploitable statistiquement. pour un biologiste les statistiques constituent un outil qui permet de traiter des données. or, comme tous les outils, celui-ci ne peut être utilisé que sur un matériel adapté. se former aux statistiques n’est donc utile que si l’on est capable de concevoir une étude générant des données exploitables.
Quelle est l'importance de la biostatistique ?
La biostatistique s'intéresse à la mise au point et à l'application de méthodes statistiques dans divers domaines liés à la santé, comme la santé des populations, la médecine et les autres sciences de la santé.
Qu'est-ce que la biostatistique et ses types ?
La biostatistique est la science qui traite du développement et de l'application des méthodes les plus appropriées pour : ➢ la collecte de données. ➢ la présentation des données collectées. ➢ l'analyse et l'interprétation des résultats. ➢ la prise de décisions sur la base de cette analyse.
Pourquoi faire des statistiques en biologie ? variabilité : une expérience en biologie donne rarement un résultat tranché ou parfaitement reproductible
Quelle est la définition PDF de la biostatistique ?
La biostatistique est une science biologique et une branche de la médecine qui implique les processus de collecte, de collationnement, d'analyse, d'interprétation et de présentation d'informations sur la santé et liées à la santé qui peuvent conduire à des conclusions et à la prise de décision.
Qu'est-ce que la biologie classique ?
L’étudiant en biologie classique (biochimie, neurosciences, physiologie animale et végétale, biologie cellulaire, génétique...) y retrouvera la quasi-totalité de son programme. l’épidémiologiste ou l’écologue devront approfondir les analyses multivariées pour lesquelles cet ouvrage ne propose qu’une sensibilisation.
Introduction to biostatistics
Key words : Statistics , data , Biostatistics, Variable ,Population ,Sample
Statistics is a field of study concerned with
Collection, organization, summarization and analysis of data. drawing of inferences about a body of data when only a part of the data is observed. Statisticians try to interpret and communicate the results to others.
Data
The raw material of Statistics is data. We may define data as figures. Figures result from the process of counting or from taking a measurement.
For example
- When a hospital administrator counts the number of patients (counting). - When a nurse weighs a patient (measurement) A variable: It is a characteristic that takes on different values in different persons, places, or things.
For example
Heart rate, the heights of adult males, the weights of preschool children, the ages of patients seen in a dental clinic. Biostatistics: The tools of statistics are employed in many fields: business, education, psychology, agriculture, economics, ...
Biological science and medicine,
We use the term biostatistics to distinguish this particular application of statistical tools and concepts.
For example
The heights of adult males, the weights of preschool children, the ages of patients seen in a dental clinic.
Qualitative variables
Many characteristics are not capable of being measured. Some of them can be ordered (called ordinal) and Some of them can’t be ordered (called nominal).
For example
-classification of people into socio-economic groups -.hair color
A discrete variable a continuous variable
Is characterized by gaps or can assume any value within a specified interruptions in the values relevant interval of values assumed by the that it can assume. variable.
For example for example
The number of daily admissions to a general hospital, The number of decayed, missing or filled teeth per child No matter how close together the observed heights of two people, we can find another in an person whose height falls somewhere in Height, weight, skull circumference. elementary between. school. Types of qualitative variables
Nominal ordinal
As the name implies it consist of “naming” or classifies into various mutually exclusive categories
For example
Male - female Sick - well Married – single - divorced .Whenever qualitative observation Can be ranked or ordered according to some criterion.
For example
Blood pressure (high-good-low) Grades (Excellent – V.good –good –fail) A population: It is the largest collection of values of a random variable for which we have an interest at a particular time. For example: The weights of all the children enrolled in a certain elementary school. Populations may be finite or infinite.
(qualitative ordinal)
(c) Weights of babies born in a hospital during a year. Quantitative continues (d) Gender of babies born in a hospital during a year. Qualitative nominal (e) The distance between the hospital to the house Quantitative continues (f) Under-arm temperature of day-old infants born in a hospital.
Choose the right answer (for students)
The variable is a subset of the population. parameter of the population. relative frequency. characteristic of the population to be measured. class interval. Which of the following is an example of discrete variable the number of students taking statistics in this term at ksu. the time to exercise daily
8-which of the following is an example of nominal variable
Age of visitors of a clinic. The time to finish the exam. Whether or not a person is infected by influenza. Weight for a sample of girls .
9-the nominal variable is a
A variable with a specific number of values Qualitative variable that can’t be ordered. variable takes on values within interval. Quantitative variable .
10-which of the following is an example of nominal variable
The number of persons who are injured in accident. The time to finish the exam. c-Whether or not the medicine is effective. Socio-economic level.
11-the ordinal variable is
Variable with a specific number of values. variable takes on values within interval. Qualitative variable that can be ordered. Variable that has more than mode.
Pages( 19 – 27)
• Key words frequency table, bar chart ,range width of interval Histogram , Polygon Descriptive Statistics Frequency Distribution for Discrete Random Variables
2.3 frequency distribution for continuous random variables
For large samples, we can’t use the simple frequency table to represent the data. We need to divide the data into groups or intervals or
The cumulative frequency
It can be computed by adding successive frequencies.
The cumulative relative frequency
It can be computed by adding successive relative frequencies. For the above example, the following table represents the cumulative frequency, the relative frequency, and the cumulative relative frequency. R.f= freq/n
Section (2.4) descriptive statistics measures of central tendency page 38 - 41
Key words: Descriptive Statistic, measure of central tendency ,statistic, parameter, mean (μ) ,median, mode.
• statistic
It is a descriptive measure computed from the data of a sample.
• parameter
** Measures of Dispersion are : Range (R). Variance. Standard deviation. Coefficient of variation (C.V). The Range (R): The Variance:
Jonggyu baek
University of Massachusets Medical School Follow this and additional works at: htps://escholarship.umassmed.edu/liberia_peer Part of the Biostatistics Commons, Family Medicine Commons, Infectious Disease Commons, Medical Education Commons, and the Public Health Commons
Outline
Introduction to biostatistics Descriptive Statistics
Purpose of the course
Basic principles and applications of statistics to problems in clinical and public health settings. Will cover tools for statistical inference: t-test, chi-square tests, ANOVA, Linear regression. Interpretation and presentation of the results Introductory foundation for the implementation of those techniques using R or R studio software.
What is biostatistics?
Biostatistics is the application of statistics in medical research, e.g.: Clinical trials Epidemiology Pharmacology Medical decision making Comparative Effectiveness Research etc.
Key steps for a complete and accurate statistical analysis
State a valid research question Collect information (DATA) for answering this question Validate/clean/organize the collected information Exploratory Data Analysis (EDA) Analyze this information Translate numerical results into answers Interpret results and derive conclusions Present the results and communicate with people
Sample from population
Impossible/impractical to analyze the entire population → → thus we only analyze a sample
Statistical inference
Collect and analyze data from samples → Calculate summary statistics → Make Inference about unknown population parameters (e.g., population average from sample mean)
Statistical concepts example 1 the framingham heart study
Data : Variables : Subjects : Observations : Population : Sample : Statistical Concepts: Example 1 The Framingham Heart Study Data : all the collected information for the purposes of this study Variables : Subjects : Observations : Population : Sample : Statistical Concepts: Example 1 The Framingham Heart Study Data : all the collected information ...
Ordinal
• Order implied. Ex., Self-reported health status: − Excellent − Very good − Good − Fair − Poor
The framingham heart study
Discrete Variables: Nominal: Ordinal: Continuous Variables: The Framingham Heart Study Classification of Variables: Example The Framingham Heart Study Discrete Variables: Nominal: “sex”, “cursmoke”, etc. Ordinal: “period” Continuous Variables: “sysbp”, “bmi”, etc
• bar plots
Distribution indicate frequency or relative frequency
Graphical methods for continuous variables
• Histogram : indicate the distribution of the values of a continuous variable. Graphical Methods for Continuous variables Box - Plot : indicate the distribution of the values of a continuous variable, pointing out the following quantities:
Graphical methods for continuous variables
• Box-Plot : the distribution continuous variable. of the values of a
