Analyse de données de rééducation et réadaptation

[4 demi jours] - [Français]

Vous disposez de données de réadaptation ou de rééducation? Vous souhaitez valider des tests physiques? Il vous faut des bases en méthodes statistiques !

Dans le domaine de la kinésithérapie, l’analyse de données de réadaptation et de rééducation et la validation de tests physiques nécessitent de connaître les méthodes statistiques de base et de pouvoir choisir la méthode la plus appropriée à la situation.

Objectifs de la formation
L'objectif de cette formation est de donner aux participants les connaissances nécessaires à l'analyse de base de leurs données en rééducation et réadaptation, en balayant le processus d'analyse statistique. Des exposés magistraux seront effectués en alternance avec des exercices pratiques sur papier et/ou ordinateur.

Prérequis
Cette formation suppose d'avoir des connaissances élémentaires en statistique.

Contenu

• Rappels de statistiques descriptives (indices de localisation tels que moyenne et médiane, mesures de dispersion telles que variance et écart type, représentations graphiques)
• Principes du test d’hypothèse : Erreur de type 1 et 2, notion de puissance, p-valeur
• Vérification de la normalité
• Tests classiquement utilisés pour l’analyse de données de réadaptation et rééducation : tests t, tests pairés, tests non paramétriques, ANOVA, ANOVA à mesures répétées
• Notions de fiabilité, reproductibilité, répétabilité
• Notion de corrélation, régression linéaire simple
• ICC, alpha de Cronbach, SEM
• Graphique de Bland et Altman
• Notion de calcul de taille d’échantillon

Tarif
Cette formation est reconnue par l'IABE et permet de ce fait aux participant·es d'obtenir des points CPD.
(Ceci est d'ailleurs vrai pour l'entièreté de l'offre de formations du SMCS.)

Méthodes et familles de méthodes abordées
Outils essentiels de la statistique
   Outils essentiels de la statistique
Planification
   Calcul de taille d'échantillon
Statistique descriptive
   Statistiques descriptives
   Tableaux résumés
   Graphiques
Statistique non paramétrique
   Tests non paramétriques de comparaisons de moyenne
   Indices et tests de la relation entre variables qualitatives ou quantitatives non distribuées normalement
Statistique paramétrique de comparaison de moyennes
   Test t de Student
   ANOVA
   ANOVA à mesures répétées
Modèle de régression
   Inférence sur un coefficient de corrélation linéaire
   Régression linéaire simple