2023-2024 / STAT0007-1

Statistiques avancées en épidémiologie

Durée

10h Th, 10h Pr

Nombre de crédits

 Master en sciences de la santé publique, à finalité (Programme transitoire)5 crédits 
 Master en sciences de la santé publique, à finalité (nouveau programme)2 crédits 
 Certificat d'université en épidémiologie clinique et en économie de la santé2 crédits 

Enseignant

Anne-Françoise Donneau

Langue(s) de l'unité d'enseignement

Langue française

Organisation et évaluation

Enseignement au deuxième quadrimestre

Horaire

Horaire en ligne

Unités d'enseignement prérequises et corequises

Les unités prérequises ou corequises sont présentées au sein de chaque programme

Contenus de l'unité d'enseignement

Le  cours consiste en une étude approfondie de certaines méthodes d'analyses statistiques multivariées (en particulier la régression logistique binaire) et de l'impact sur ces méthodes de situations problématiques rencontrées sur le terrain ainsi que les solutions possibles. Le cours se focalisera notamment sur les thématiques suivantes: 


  • Introduction à SAS
  • Régression logistique binaire
  • Courbe ROC
  • Facteurs confondants potentiels
  • Qualité des modèles
  • Procédures automatiques de sélection de variables
  • Données manquantes

Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement

Le cours a pour objectif d'introduire de façon pragmatique les méthodes de l'analyse statistique multivariée fréquemment utilisées en épidémiologie. A la fin du cours, l'étudiant doit être à même de poser un problème multivarié, d'en réaliser l'analyse à l'aide du logiciel SAS et d'en exposer clairement les résultats. Il doit être aussi à même de comprendre l'utilisation de méthodes multivariées dans la littérature scientifique.

Savoirs et compétences prérequis

Prérequis: STAT1750-1 ou Avoir suivi un cours d'analyse statistique multivariée.

Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement

Les travaux pratiques consistent en l'application de méthodes d'analyse statistique multivariées sur des fichiers de données à l'aide du logiciel d'analyse SAS.

Mode d'enseignement (présentiel, à distance, hybride)

Cours donné exclusivement en présentiel


Explications complémentaires:

Chaque cours alternera entre théorie et pratique avec le logiciel SAS. Une leçon sera d'ailleurs consacrée à l'introduction de ce logiciel.

Lectures recommandées ou obligatoires et notes de cours

Les slides ainsi que les bases de données utilisées aux cours seront mis à la disposition des étudiants sur MyULiège et eCampus.

Modalités d'évaluation et critères

Travail à rendre - rapport


Explications complémentaires:

Réalisation d'un travail écrit individuel réalisé à partir d'une base de données choisie par l'étudiant. 

La base de données choisie par les étudiants devra être validée selon la procédure décrite dans les consignes remises aux étudiants lors du 1er cours. La date limite pour valider ce choix de base de données sera mentionnée dans ces consignes. Passé cette date, plus aucune base de données ne sera validée par les enseignants. 



 

Stage(s)

Remarques organisationnelles et modifications principales apportées au cours

Contacts

* Anne-Françoise DONNEAU (Professeure), Quartier Hôpital, Avenue Hippocrate, 13 - Bât 23, 4000 Liège - Belgique. Tel: 04-366.47.90 Email: afdonneau@uliege.be

* Assistant : Nadia DARDENNE, Quartier Hôpital, Avenue Hippocrate, 13 - Bât 23, 4000 Liège - Belgique Tel: 04-366.33.40 - Email: ndardenne@uliege.be


 

Association d'un ou plusieurs MOOCs