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Fst errachidia | Cours Biostatistique: Méthodologie statistique appliquée à la biologie végétale bcg s6 pdf

Fst errachidia Cours Biostatistique: Méthodologie statistique appliquée à la biologie végétale bcg s6 pdf

Fst errachidia Cours Biostatistique Méthodologie statistique appliquée à la biologie végétale bcg s6 pdf
Fst errachidia Cours Biostatistique Méthodologie statistique appliquée à la biologie végétale bcg s6 pdf

Salut à tous cher étudiant voilà le Cours Biostatistique Méthodologie statistique appliquée à la biologie végétale Fst errachidia Pr MOUILLY Mustapha BIOSTATISTIQUE bcg s6 pdf LICENCE SCIENCES ET TECHNIQUES DE BIOLOGIE VEGETALE APPLIQUEE  pdf et vous pouvez le télécharger en format pdf, Statistique : le terme statistique désigne à la fois : 
1) l'ensemble des données numériques concernant une catégorie de faits (sens très ancien). Il s'agit de l'expression dans sa signification la plus usuelle. 
2) l'ensemble des méthodes mathématiques permettant : 
a) de résumer quantitativement l'information recueillie sur un ensemble d'éléments au moyen d'une investigation exhaustive. C'est la statistique descriptive, qui fait l'objet de ce cours. 
b) de généraliser à de grands ensembles d'éléments les conclusions tirées des résultats obtenus avec des ensembles beaucoup plus restreints appelés échantillons. C'est la statistique inférentielle ou probabiliste, qui sera brièvement explicitée dans ce module et plus explicitée dans les modules de Biostatistique II et III.

BIOSTATIQUE

Définition 
• Application des concepts et principes statistiques à des données médicales, biologiques et de santé public.

Exemple 
• Effet d’une plante médicinale 
• le nombre de patients présentant la leishmanioses dans la région Darâa Tafilalet 
• Les facteurs de risques des maladies cardiovasculaires chez la population oasienne.

Biostatistique : deux branches distinctes

STATISTIQUEDESCRIPTIVE : 
• Organisation, présentation et analyse des données 
• Synthèse de l’information: résumés statistiques. 
• Expression des résultats : représentation graphique. 
• Étape préliminaire.

STATISTIQUEINFÉRENTIELLE :
• Permet de généraliser à de grands ensembles d'éléments les conclusions tirées des résultats obtenus à partir d’un nombre réduit d’observations.

OBJECTIF DES MODULES DE BIOSTATIQUE :

L’enseignement de la biostatistique est subdivisé en 3 modules : Biostatistique I, Biostatistique II et Biostatistique III. Ces trois modules complémentaires ont pour objectifs de permettre aux étudiants de développer des compétences qui leur permettront : 

- d’acquérir et de parfaire la connaissance des principales notions relatives à l’utilisation des méthodes statistiques, 
- de résoudre des questions empiriques par l’utilisation des tests statistiques, 
- de maîtriser et de compléter les notions de bases des statistiques en vue de les appliquer à des exemples spécifiques aux sciences biologiques, prises dans leur sens général (biologie, médecine, pharmacie, écologie…) 
- d’appliquer ces notions et méthodes sur des données biologiques à partir de logiciels simples - d’utiliser des logiciels de statistique et d’apprendre la lecture de leurs résultats.

Les statistiques constituent, en biologie, l'outil permettant de répondre à de nombreuses questions qui se posent en permanence aux biologistes, en voici, à titre d’exemples quelques unes : 
- Quelle est la valeur normale d'une grandeur biologique, taille, poids, glycémie ?
 - Quelle est la fiabilité d'une mesure ou d’une observation ? 
- Quel est le risque ou l’avantage d’un traitement? 
- Les conditions expérimentales A sont-elles plus efficaces que celles des conditions de B ? - Les effets de la variable A sont-ils les mêmes ou diffèrent-ils des effets de la variable B ?

DEMARCHE GENERALE EN STATISTIQUE

Toute étude statistique peut être décomposée en deux phases au moins : le recueil ou la collecte des données statistiques, et leur analyse ou leur interprétation.

L’identification du problème

La phase préliminaire à toute approche statistique vise à déterminer et identifier le problème par un ensemble de questionnements qui permettront de délimiter les investigations et les différentes approches : 
Quels sont les objectifs ? 
Quelle est la population ou l’échantillon à étudier ? 
Quels sont les caractéristiques et les variables ?
Que pourra apporter une étude statistique ?

Le recueil des données

Nous appellerons données les valeurs obtenus et référencées suite à une investigation ou une étude réalisée (mesures, observations, enquêtes,…). Le recueil des données peut être réalisé soit par la simple observation des phénomènes, soit par l'expérimentation, c'est-à-dire en provoquant volontairement l'apparition de certains phénomènes contrôlés. 
Exemple : le rôle de quelques substances (N, P, K) dans la production de biomasse chez les végétaux.

Lorsque les données sont très nombreuses, ou particulièrement difficiles à obtenir, il sera nécessaire pour la mise en oeuvre rationnelle du recueil de définir des méthodes appropriées de collecte. Il s'agira de plans d'échantillonnage ou de plans d'expérience dont la mise en oeuvre sera fonction du type de problème que l'on est amené à résoudre.

Exemple : la numération des mammifères d'une aire protégée : inventaire et recensement. Il existe de ce fait plusieurs méthodes de collecte des données (voir notions de base et terminologie):

L'analyse et l'interprétation des données : L'analyse statistique se subdivise en deux étapes : 

- La statistique déductive ou descriptive : elle a pour but de résumer et de présenter les données observées sous la forme la plus accessible (simplification et réduction des données, à la fois visuelle et conceptuelle).

- L'analyse inductive ou inférence statistique est l'ensemble des méthodes permettant de formuler en termes probabilistes un jugement sur une population, à partir des résultats observés sur un échantillon extrait au hasard de cette population. Les méthodes statistiques les plus classiques sont celles de l'estimation (estimation par domaine de confiance) et celles de l'épreuve d'hypothèse. Leurs conceptions de base sont dues essentiellement à R.A. Fisher (1890 - 1962). Elle permet d'étendre ou de généraliser, dans certaines conditions, les conclusions obtenues par la statistique descriptive à partir de la fraction des individus (échantillon) que l'on a observé ou étudié expérimentalement, à l'ensemble des individus constituant la population.

Les conditions (de validité) sont liées aux hypothèses faites sur la population contenant les individus et sur la façon dont ont été prises les mesures. Cette phase inductive comporte des risques d'erreur qu'il convient d'apprécier.

Ces deux étapes sont interdépendantes. En particulier, l'observation et l'expérimentation doivent être organisées (protocole) de manière à satisfaire les conditions d'applications des méthodes de l'inférence. L'objectif de la statistique inférentielle est de fournir des résultats relatifs à une population à partir de mesures statistiques réalisées sur des échantillons (prévision, décision..).

NOTIONS DE BASE ET TERMINOLOGIE

- L’ensemble en statistique, est la collection (finie ou infinie) d'unités, ou d'éléments, sur laquelle porte l'observation. Pour que cet ensemble soit correctement défini, il faut lui donner une définition précise de façon à ce que deux personnes différentes aboutissent toujours à la même liste d'éléments. L'ensemble des éléments observés sera appelé E.

- Les éléments sont les objets constitutifs de l'ensemble. Ce sont des objets déterminés dont l'appartenance à tel ou tel ensemble E est sans ambiguïté. Les éléments peuvent être désignés par leur position dans le tableau de données : 1 pour le premier, i pour un élément quelconque, n pour le dernier élément, N pour la somme des éléments constituant l’ensemble.

- La population correspond à l'ensemble des individus sur lequel porte l’étude ou la prévision, (il est généralement difficile de l’étudier dans sa totalité), et l’échantillon représente la fraction de cette population qui est réellement observée ou étudiée :

- Population-cible : ensemble des éléments visés, en principe, par l'échantillonnage.
- Population statistique : ensemble des éléments effectivement représentés par l'échantillonnage. Les éléments qui la composent se caractérisent par au moins une caractéristique commune et exclusive qui permet de les distinguer sans ambiguïté.
- Population biologique: ensemble des individus d'une même espèce habitant un lieu donné à un moment donné. Notion qui relève davantage de la biologie que de la statistique.

- Communauté : ensemble des individus de diverses espèces retrouvés dans un espace et un temps donnés. Notion qui relève davantage de la biologie que de la statistique. - Quelle est la communauté ? Il faut spécifier le temps et le lieu.

Exemples généraux: - Pour les instituts de sondage, la population étudiée sera un ensemble d'hommes et de femmes occupant une portion définie de l'espace (pays, région, commune) et l'échantillon " représentatif" sera un nombre limité mais représentatif des catégories pertinentes en fonction Mondher Abrougui Biostatistique « I » ISEFC - 2008 10 du problème posé (âge, sexe, catégories socio-professionnelles, origine géographique, etc.) (Pour la Tunisie, échantillons de 1000 à 1200 individus pour une population de près de 10 millions d'habitants).

- Toute l'eau qui s'écoule d'une rivière à un moment donné constitue la population. Les 20 prélèvements de 10 cm3 que l'on va analyser constituent l'échantillon.

- Le sang d’une personne peut être considéré comme une population, une prise de sang comme un prélèvement (individu, observation) et l’ensemble des prélèvements sera considéré comme un échantillon.

La notion d’individu est très large : les éléments d’un échantillon ou d’une population sont appelés généralement des individus, cependant cette notion peut être remplacé par plusieurs dénominations: unité statistique, sujet, objet, élément, observation, mesure, doses,… toutefois, dès que la dénomination est choisi aucune ambiguïté ne doit persistée.

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