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1 Université d’Ottawa - Bio 4518 - Biostatistiques appliquées © Antoine Morin et Scott Findlay 2015-07-19 17:19 1 BIO 4518 Biostatistiques appliquées Antoine Morin Vanier 311 amorin@uottawa.ca 562-5800 x4549

2 Université d’Ottawa - Bio 4518 - Biostatistiques appliquées © Antoine Morin et Scott Findlay 2015-07-19 17:19 2 À propos de moi Un écologiste, pas un statisticien L’emphase sera donc mise sur les connaissances pratiques et sur l’application des statistiques plutôt que sur les théorèmes et les preuves.

3 Université d’Ottawa - Bio 4518 - Biostatistiques appliquées © Antoine Morin et Scott Findlay 2015-07-19 17:19 3 Les raisons de votre présence Vous êtes intéressés par le raisonnement statistique Vous voulez apprendre à utiliser correctement les statistiques pour planifier vos expériences et en analyser les résultats Vous voulez développer votre capacité à évaluer d’une manière critique des arguments scientifiques.

4 Université d’Ottawa - Bio 4518 - Biostatistiques appliquées © Antoine Morin et Scott Findlay 2015-07-19 17:19 4 Ce que j’attend de vous Assister aux cours Assister aux sessions de laboratoire Feedback sur ce que vous aimez ou détestez et comment améliorer le cours

5 Université d’Ottawa - Bio 4518 - Biostatistiques appliquées © Antoine Morin et Scott Findlay 2015-07-19 17:19 5 Objectifs Comprendre les principes fondamentaux de l’inférence statistique Comprendre le principe général des tests statistiques les plus courants Connaître les conditions d’application des principaux tests et les conséquences de violation de ces conditions Apprendre à effectuer et interpréter les tests les plus courants avec SYSTAT

6 Université d’Ottawa - Bio 4518 - Biostatistiques appliquées © Antoine Morin et Scott Findlay 2015-07-19 17:19 6 Évaluation 60% Devoirs (2) 40% Projet d’analyse de données Les devoirs peuvent se faire en équipe (max:3).

7 Université d’Ottawa - Bio 4518 - Biostatistiques appliquées © Antoine Morin et Scott Findlay 2015-07-19 17:19 7 Documents Morin, A. & C.S. Findlay 2001. Introduction aux biostatistiques appliquées. Université d’Ottawa, Ottawa. Sokal, R.L. & F.J. Rohlf. 1995. Biometry (3rd edition), W.H. Freman & Co., New York, ou Zar, J.H. 2000. Biostatistical Analysis (4th edition), Prentice-Hall, Upper Saddle River, New Jersey.

8 Université d’Ottawa - Bio 4518 - Biostatistiques appliquées © Antoine Morin et Scott Findlay 2015-07-19 17:19 8 Préparation au cours Lire les notes de cours avant d’arriver en classe ou au laboratoire et préparer vos questions pour le cours Posez des questions! Il n ’y a pas de question stupide, seulement des profs qui expliquent mal (ou qui parfois manquent de patience;-) Pour les labos, relisez la section pertinente des notes de cours.

9 Université d’Ottawa - Bio 4518 - Biostatistiques appliquées © Antoine Morin et Scott Findlay 2015-07-19 17:19 9 Environnement pédagogique Cours Laboratoire Site web Consultation

10 Université d’Ottawa - Bio 4518 - Biostatistiques appliquées © Antoine Morin et Scott Findlay 2015-07-19 17:19 10 Site web simulium.bio.uottawa.ca/bio4518 Documents: notes de cours, labos, corrigés Copies des présentations en classe (Acrobat) Anciens devoirs et examens avec solution et barème de correction Corrections, annonces, messages (Quoi de neuf?)

11 Université d’Ottawa - Bio 4518 - Biostatistiques appliquées © Antoine Morin et Scott Findlay 2015-07-19 17:19 11 Laboratoires Sous-sol pavillon Marion, labo d’informatique de la Faculté des Sciences Un thème pour chaque scéance de labo mais vous travaillez à VOTRE rythme Lisez les notes et le protocole AVANT le labo….

12 Université d’Ottawa - Bio 4518 - Biostatistiques appliquées © Antoine Morin et Scott Findlay 2015-07-19 17:19 12 Quelques points de vue sur les statistiques “Si des statistiques sont nécessaires pour interpréter une expérience, ce n’est pas une bonne expérience.” Ernest Rutherford “Il existe trois types de mensonges: les mensonges, les vrais mensonges et les statistiques!” Benjamin D’Israeli

13 Université d’Ottawa - Bio 4518 - Biostatistiques appliquées © Antoine Morin et Scott Findlay 2015-07-19 17:19 13 Quelques points de vue sur les statistiques “Appeler un statisticien après que l’expérience soit terminée c’est comme lui demander de faire une autopsie; il pourra seulement déterminer la cause de l’échec de l’expérience.” Sir Ronald Fisher “Le but des modèles n’est pas de représenter les données mais de préciser les questions.” Samuel Karlin

14 Université d’Ottawa - Bio 4518 - Biostatistiques appliquées © Antoine Morin et Scott Findlay 2015-07-19 17:19 14 Le rôle des statistiques dans la méthode scientifique La méthode hypothético-déductive Falsification d’hypothèses Critères de qualité des hypothèses scientifiques Utilisation des statistiques Limites et possibilités des statistiques Critères de sélection des tests statistiques

15 Université d’Ottawa - Bio 4518 - Biostatistiques appliquées © Antoine Morin et Scott Findlay 2015-07-19 17:19 15 La méthode hypothético-déductive Hypothèse Prédictions ObservationsConclusions Question inférence expérience déductioninduction

16 Université d’Ottawa - Bio 4518 - Biostatistiques appliquées © Antoine Morin et Scott Findlay 2015-07-19 17:19 16 Falsification d’hypothèses La méthode scientifique ne peut pas prouver qu’une hypothèse est vraie: elle ne peut que l’invalider ou la corroborer. Une hypothèse, même testée rigoureusement, ne peut être considérée comme étant vraie.

17 Université d’Ottawa - Bio 4518 - Biostatistiques appliquées © Antoine Morin et Scott Findlay 2015-07-19 17:19 17 Critères de qualité des hypothèses scientifiques Généralité Exactitude Précision Simplicité

18 Université d’Ottawa - Bio 4518 - Biostatistiques appliquées © Antoine Morin et Scott Findlay 2015-07-19 17:19 18 Généralité Une hypothèse plus générale élimine plus de possibilités et s’applique à plusieurs situations. Exemple: la production primaire lacustre est contrôlée par la concentration d’éléments nutritifs. Comparativement à: Dans les lacs de l’Outaouais, la production primaire varie parfois avec la concentration d’éléments nutritifs.

19 Université d’Ottawa - Bio 4518 - Biostatistiques appliquées © Antoine Morin et Scott Findlay 2015-07-19 17:19 19 Exactitude Deux théories: y est une fonction non linéaire (1) ou linéaire (2) de x. Les observations sont, en moyenne, plus près des prédictions pour la théorie la plus exacte. y x Théorie moins exacte Théorie plus exacte Observées Attendues

20 Université d’Ottawa - Bio 4518 - Biostatistiques appliquées © Antoine Morin et Scott Findlay 2015-07-19 17:19 20 Précision Deux théories: H 1 : y est une fonction linéaire de x 1, ou H 2 : y est une fonction linéaire de x 1 et x 2. Pour un x donné, la différence entre les mesures de y est plus petite pour H 2, La théorie est plus précise. Théorie plus précise Théorie moins précise Observées Attendues y x1x1 Y (corrigé) x1x1 x2x2

21 Université d’Ottawa - Bio 4518 - Biostatistiques appliquées © Antoine Morin et Scott Findlay 2015-07-19 17:19 21 Simplicité Une bonne hypothèse est simple, facile à comprendre, économique ou pratique à utiliser. exemple: D = 15 W -1.16 D = a + bW c + c sin(x 1 ) + fx 2 - gx 3

22 Université d’Ottawa - Bio 4518 - Biostatistiques appliquées © Antoine Morin et Scott Findlay 2015-07-19 17:19 22 Inférence Utilité des statistiques Est-ce que les différences observées sont réelles ou simplement le résultat du hasard? Afin de répondre à cette question, nous avons besoin de connaître la probabilité que les résultats obtenus soient causés par la chance. Les tests statistiques nous permettent d’estimer cette probabilité et de tirer des conclusions objectives.

23 Université d’Ottawa - Bio 4518 - Biostatistiques appliquées © Antoine Morin et Scott Findlay 2015-07-19 17:19 23 Description, synthèse Utilité des statistiques Résume l’information contenue dans un ensemble de données Aide à la description de tendance générale (induction) Attention: dans un résumé statistique, certaines informations se perdent. Toujours garder les données brutes!

24 Université d’Ottawa - Bio 4518 - Biostatistiques appliquées © Antoine Morin et Scott Findlay 2015-07-19 17:19 24 Design expérimental: Utilité des statistiques Optimisation des efforts Décisions a priori concernant l’utilité de l’expérience

25 Université d’Ottawa - Bio 4518 - Biostatistiques appliquées © Antoine Morin et Scott Findlay 2015-07-19 17:19 25 Ce que les statistiques peuvent et ne peuvent faire Peuvent Fournir des critères objectifs pour tester des hypothèses. Aider à optimiser les efforts Aider à la l’évaluation critique des arguments Ne peuvent pas dire la vérité compenser pour une mauvaise planification indiquer l’importance biologique: la signification statistique ne veut pas dire la signification biologique et vice versa!

26 Université d’Ottawa - Bio 4518 - Biostatistiques appliquées © Antoine Morin et Scott Findlay 2015-07-19 17:19 26 Quatre questions importantes à se poser avant de commencer une analyse statistique? Croyez-vous que les observations sont indépendantes et qu’elles représentent un échantillon aléatoire? Pourrez-vous répondre à votre question à l’aide des données récoltées? L’analyse prévue pourra-t’elle menner à répondre à votre question? Existe-t’il une analyse alternative?

27 Université d’Ottawa - Bio 4518 - Biostatistiques appliquées © Antoine Morin et Scott Findlay 2015-07-19 17:19 27 Les quatre « Ages » du biostatisticien AgeCaractéristiquesCommentaire PierreTotale ignoranceL’ignorance n’est pas une vertu! BronzeDésinvolture. Compréhension superficielle. Statistiques considérées comme un (petit) mal nécessaire en science (Voir Rutherford, Ernest) ArgentFamiliarité modérée couplée à un désir ardent de le démontrer Soucis excessif des détails statistiques: la paille dans l’œil empêche de voir la poutre se dirigeant vers vous. OrSait déterminer quand les considérations statistiques sont (ou ne sont pas) importantes. Reconnaît les limites (personnelles et des statistiques) Ce vers quoi vous pouvez (devez) aspirer.

28 Université d’Ottawa - Bio 4518 - Biostatistiques appliquées © Antoine Morin et Scott Findlay 2015-07-19 17:19 28 Critères de sélection des tests statistiques La nature du problème et les propriétés des données. La fiabilité du test selon que les conditions d’applications requises sont respectées. La puissance du test.