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Analyse de mesures répétées

Sur demande

Lorsque dans une expérience (appliquée à un patient ou un animal), plusieurs mesures ou plusieurs traitements sont effectués à des intervalles de temps fixés, on parle de mesures répétées (Repeated Measures). Les méthodes statistiques usuelles ne sont pas appropriées à l'analyse de telles expériences car elles ne prennent pas en considération les corrélations existant entre les mesures prises sur un même individu. Dans ce stage, vous apprendrez à analyser correctement de telles expériences afin d'obtenir des résultats significatifs.


Qu'apprendrez-vous?
Lorsque dans une expérience (appliquée à un patient ou à un animal), plusieurs mesures ou plusieurs traitements sont effectués à des intervalles de temps fixés, on parle de mesures répétées (Repeated Measures). Cette situation se retrouve par exemple lors de l'étude de l'effet d'un médicament contre des troubles circulatoires : le médicament est alors administré à un groupe de patients et leur fréquence cardiaque est mesurée une, deux, puis trois heures après son absorption.

Les méhodes statistiques usuelles ne sont pas appropriées à de telles expériences étant donné qu'elles ne prennent pas en considération les fortes corrélations existant entre les mesures prises sur un même individu. Le choix des techniques d'analyse dépendra notamment des questions auxquelles l'expérimentateur doit apporter une réponse.

Dans le cours, vous apprendrez à analyser correctement de telles expériences à l'aide de nouvelles techniques. À la suite d'une introduction sur les représentations graphiques et sur des techniques de base, des types particuliers d'analyse de variance et de modèle de régression sont présentés le plus simplement possible. Une importance particulière est accordée aux exercices pratiques sur PC. Pour l'introduction, les fonctionnalités d'Excel sont utilisées. Elles sont remplacées par la suite par celles d'un programme de statistique plus approprié. Le cours offre en outre la possibilité de discuter et d'analyser des exemples soumis par les participants.


À qui s'adresse le cours ?
  • Aux scientifiques en recherche et développement qui souhaitent analyser des mesures répétées.
  • Des connaissances élémentaires en statistique sont requises (par exemple celles correspondant au stage de formation "Visualisation de données de laboratoire avec Excel" ).

Quels thèmes seront abordés au cours ?
 Notions de base
 Description de données à l'aide de graphiques simples :
boîte à moustache, courbes d'évolution
Comparaison de deux échantillons : test t
Comparaison de plusieurs échantillons : analyse de variance
Régression linéaire simple : les idées
 Des techniques d'analyse simples
 Comparaison de groupes à chaque instant
Analyse des propriétés significatives du profil
(response feature analysis)
 Analyse de variance
 Analyse de variance univariée
Modèle avec plus d'un terme d'erreur (Split-Plot)
Analyse de variance multivariée
 Modèles de régression
 Modélisation de la structure de corrélation entre les observations
Courbes d'évolution, courbes de croissance


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