3.00 crédits
15.0 h + 15.0 h
Q2
Enseignants
Pircalabelu Eugen;
Langue
d'enseignement
d'enseignement
Français
Préalables
Notions de Mathématiques
Le(s) prérequis de cette Unité d’enseignement (UE) sont précisés à la fin de cette fiche, en regard des programmes/formations qui proposent cette UE.
Le(s) prérequis de cette Unité d’enseignement (UE) sont précisés à la fin de cette fiche, en regard des programmes/formations qui proposent cette UE.
Thèmes abordés
Outre son rôle d'introduction générale aux statistiques, ce cours doit fournir les bases pour le traitement des données de type analytique. Il doit donner aux étudiants la possibilité de pratiquer certaines méthodes de validations et de dosages utilisées aux T.P. Il est indispensable de former l'étudiant à la méthodologie du traitement de données ainsi qu'à la pratique de cet outil sur ordinateur, qui sera ultérieurement appliquées (TP chimie analytique FARM 2143 et TP intégrés FARM 2205)
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de : | |
1 |
Compétences à acquérir : 1) nécessité d'une maîtrise de l'outil statistique et informatique, en vue de la validation des résultats expérimentaux 2) éviter les écueils liés à une exploitation abusive des données et un traitement erroné des résultats par la connaissance et l'analyse statistique. |
Contenu
Ce cours comprend des cours magistraux et des exercices avec le logiciel JMP. Il contient un résumé des concepts de la statistique descriptive et bivariée : produire des résumés graphiques et numériques utiles comme la moyenne, médiane, l'écart-type, la variance, l'intervalle de confiance. Il se concentre principalement sur les questions de base de l'inférence statistique : probabilités, population et échantillon, variables aléatoires, distributions, erreurs de type 1 et de type 2, intervalles de confiance (moyenne, variance et proportion) et tests d'hypothèses relatifs à la moyenne (t de Student) et aux proportions.
Méthodes d'enseignement
Le cours comprend des exposés magistraux (15h) et des séances d’exercices (15h).
Les cours et les TP sont destinés à être en présentiel.
Langue d'enseignement: Français.
Les cours et les TP sont destinés à être en présentiel.
Langue d'enseignement: Français.
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants
des acquis des étudiants
Examen de 3 heures, en presentiel, à livre fermé, possibilité d’utiliser une calculatrice et un formulaire (une page recto-verso manuscrit de propre main; pas de photocopie). L’examen comporte 2 parties : une partie théorique sans JMP (pour 6/20 de la note finale du cours) et une autre partie appliquée sur ordinateur avec le logiciel JMP (pour 14/20 sur la note finale du cours ).
L'examen sert pour tester les connaissances des étudiants au niveau de la compréhension générale du cours, pour répondre à des questions précises en pratique, faire des calculs, utiliser le software JMP pour faire des analyse statistiques, etc. Les étudiants seront interrogés sur la totalité de la matière.
Les modalités exactes d'évaluation pourraient être adaptées en fonction des contraintes liées aux conditions sanitaires en vigueur au moment des sessions d'examens.
L'examen sert pour tester les connaissances des étudiants au niveau de la compréhension générale du cours, pour répondre à des questions précises en pratique, faire des calculs, utiliser le software JMP pour faire des analyse statistiques, etc. Les étudiants seront interrogés sur la totalité de la matière.
Les modalités exactes d'évaluation pourraient être adaptées en fonction des contraintes liées aux conditions sanitaires en vigueur au moment des sessions d'examens.
Ressources
en ligne
en ligne
Site Moodle du cours : WFARM1247 - Traitement statistique des données.
https://moodleucl.uclouvain.be/course/view.php?id=9327
https://moodleucl.uclouvain.be/course/view.php?id=9327
Bibliographie
- Triola, M.M., Triola, M.F. and Roy, J. (2018) Biostatistics for the biological and health sciences, Pearson Education, 2nd edition.
- Rosner B. (2010) Fundamentals of Biostatistics. Duxbury, 7th edition.
- Zar, J.H. (2010) Biostatistical analysis, Pearson Education, 5th edition.
- Forthofer, R.N., Lee, E.S., and Hernandez M. (2007) Biostatistics. A guide to Design, Analysis and Discovery, Elsevier, 2nd edition.
- Senn, S. (2007) Statistical Issues in Drug Development, Wiley, 2nd edition.
Support de cours
- documents (slides) sur moodle à consulter
Faculté ou entité
en charge
en charge
FARM
Programmes / formations proposant cette unité d'enseignement (UE)
Intitulé du programme
Sigle
Crédits
Prérequis
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
Approfondissement en sciences pharmaceutiques
Certificat d'université : Statistique et sciences des données (15/30 crédits)
Approfondissement en sciences pharmaceutiques - recherche