Durée
15h Th, 10h Pr
Nombre de crédits
| Master en sciences biomédicales, à finalité | 2 crédits | |||
| Master en sciences infirmières, à finalité | 2 crédits | |||
| Master en sciences de la santé publique, à finalité (Programme transitoire) | 2 crédits | |||
| Master en sciences de la santé publique, à finalité (nouveau programme) | 3 crédits |
Enseignant
Langue(s) de l'unité d'enseignement
Langue française
Organisation et évaluation
Enseignement au premier quadrimestre, examen en janvier
Horaire
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 introduction générale aux méthodes d'analyses statistiques multivariées, c'est-à-dire l'étude de la variabilité d'une variable (variable dépendante) en fonction d'un ensemble de plusieurs variables (variables indépendantes). Le cours comporte les parties suivantes:
- Introduction à R/Rcmdr
- Régression multiple
- Régression logistique binaire et ordinale
- Courbes de survie et régression de Cox
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. 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 R/Rcmdr 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: STAT1001-1 et STAT0420-1 ou STAT730-2
Avoir suivi un cours d'analyse statistique univariée.
Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement
Les travaux pratiques consistent en l'analyse statistique de fichiers de données multivariées à l'aide du logiciel R/Rcmdr.
L'étudiant devra se présenter aux séances de travaux pratiques avec un ordinateur portable chargé et le logiciel R/Rcmdr dûment installé (voir myuliege pour l'installation).
Mode d'enseignement (présentiel, à distance, hybride)
Cours donné exclusivement en présentiel
Explications complémentaires:
Chaque cours est composé d'une partie théorie suivie de la partie pratique correspondante avec le logiciel R. Les exercices sont repris dans un manuel d'exercices et sont disponibles sur eCampus. Ils peuvent être terminés à domicile. Des vidéos tutorielles sont également disponibles.
Lectures recommandées ou obligatoires et notes de cours
Les slides, le manuel d'exercices, les vidéos tutorielles ainsi que les bases de données utilisées aux cours seront mis à la disposition des étudiants.
Les livres de référence (non obligatoire) sont: - Multivariate statistical methods. D. Morrison, Mc Graw-Hill, Auckland, 1986 - Introduction to multivariate analysis. C. Chatfield et A.J. Collins, Chapman and Hall. ed, London, 1980
Modalités d'évaluation et critères
Examen(s) en session
Toutes sessions confondues
- En présentiel
évaluation écrite ( questions ouvertes )
Explications complémentaires:
Examen pratique sur ordinateur sur eCampus d'une durée de 2 heures durant la session de janvier. L'examen consistera en la résolution d'exercices à l'aide du logiciel R/Rcmdr.
Stage(s)
Remarques organisationnelles et modifications principales apportées au cours
En principe, le cours se donne le mardi matin du premier quadrimestre.
Contacts
* Anne-Françoise DONNEAU (Professeure), Quartier Hôpital, Avenue Hippocrate, 13 - Bât 23, 4000 Liège - Belgique. Tél: 04-366.47.90 Email: afdonneau@uliege.be
* Assistante : Nadia DARDENNE, Quartier Hôpital, Avenue Hippocrate, 13 - Bât 23, 4000 Liège - Belgique - Tél: 04-366.33.40 - Email:ndardenne@uliege.be