2024-2025

Avenue Victor Maistriau 8a
7000 Mons

Fiche ects de l'unité d'enseignement #2367 intitulée :

Biostatistiques 1

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel orientation Life data technologies / Cycle 2 Bloc 1

Informations

Responsable d'UE : Pierre CARLIER

Bloc : MA1 LDT

Période : 2^e quadrimestre

Durée : 30 h

Crédits : 3 ects

UE Prérequises : aucune

UE Corequises : aucune

Activité d'apprentissage (AA)

Initiation aux biostastistiques : 30 h, Pierre CARLIER

Connaissances et compétences préalables

Contribution aux objectifs de développement durable

Objectif 4 : Assurer l’accès de tous à une éducation de qualité, sur un pied d’égalité, et promouvoir les possibilités d’apprentissage tout au long de la vie

4.4 D’ici à 2030, augmenter considérablement le nombre de jeunes et d’adultes disposant des compétences, notamment techniques et professionnelles, nécessaires à l’emploi, à l’obtention d’un travail décent et à l’entrepreneuriat.
4.5 D’ici à 2030, éliminer les inégalités entre les sexes dans le domaine de l’éducation et assurer l’égalité d’accès des personnes vulnérables, y compris les personnes handicapées, les autochtones et les enfants en situation vulnérable, à tous les niveaux d’enseignement et de formation professionnelle.

Objectif 10 : Réduire les inégalités dans les pays et d’un pays à l’autre

10.3 Assurer l’égalité des chances et réduire l’inégalité des résultats, notamment en éliminant les lois, politiques et pratiques discriminatoires et en promouvant l’adoption de lois, politiques et mesures adéquates en la matière.

Objectif 12 : Établir des modes de consommation et de production durables

12.5 D’ici à 2030, réduire considérablement la production de déchets par la prévention, la réduction, le recyclage et la réutilisation.

Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES

Acquis d'apprentissage spécifiques

Savoir synthétiser des données et interpréter les résultats graphiquement.
Savoir réaliser un test d'hypothèse adéquat en fonction de la situation.
Savoir utiliser le logiciel R

Contenu de l'AA

Rappels de notions de statistiques de base.
Inférence statistique (intervalles de confiance et tests d'hypothèses) appliquée à la biologie.
Régression et corrélation.
Utilisation du logiciel R.

Répartition des heures

10 h de théorie, 20 h d'exercices/Labos

Méthodes d'enseignement

Cours magistral, approche par situation problème, utilisation de logiciels

Langues d'enseignement

Français

Supports

Copies de présentations, notes de cours, notes d'exercices

Ressources bibliographiques

Poinsot D., 2004. Statistiques pour statophobes. [en ligne : http://perso.univ-rennes1.fr/denis.poinsot]

Motulsky H. J., 1995. Intuitive Biostatistics. Oxford university press.

Wickham H. & Grolemund G., R for Data Science. [en ligne: https://r4ds.had.co.nz/]

Millot, G., 2018. Comprendre et réaliser les tests statistiques à l'aide de R : manuel de biostatistique. Editions De Boeck

Évaluation et pondération

Méthode d'évaluation : note globale à l'UE

Langues d'évaluation : français

Modalités d'évaluation :

Examen pratique à cahier ouvert.