Cours Biostat 1AM 15 Sept 2015

UNIVERSITE MOHAMMED V - RABAT FACULTE DE MEDECINE ET DE PHARMACIE

BIOSTATISTIQUE Pr R, Razine Pr-Ass E. Bouaiti- Pr M. Mrabet

15/09/2015

Biostat/1AM/2015-2016

1

Objectif pédagogique principale Expliquer les grands aspects de la biostatistique ainsi que son utilité dans le domaine de la santé

15/09/2015


2

Objectifs pédagogiques spécifiques (1) • Discuter l’intérêt des biostatistiques en sciences médicales • Enumérer les principales sources de variabilité biologique • Expliquer les concepts d’échantillon, de population, de représentativité. • Définir les variables et citer un exemple pour chaque type de variables 15/09/2015


3

Objectifs pédagogiques spécifiques (2) • Reconnaître la loi normale, citer les autres lois de probabilité. • Comprendre et utiliser les concepts de fluctuation d’échantillonnage et d’intervalle de confiance. • Décrire une série statistique • Expliquer les tests statistiques ainsi que les résultats qui en découlent 15/09/2015


4

Programme 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8.

Principes de base en Biostatistiques Les statistiques descriptives Les principales lois de probabilité Estimation et fluctuations d’échantillonnage Principes des tests statistiques Les tests de comparaison de pourcentages Les tests de comparaison de moyennes Organisation et Présentation des données

15/09/2015


5

Principes de base en biostatistique

15/09/2015


6

Plan • • • • • • • • •

Introduction La biostatistique : Définition et intérêt Variabilité Unité statistique Population Échantillon Variables statistiques Les mesures de bases Conclusion

15/09/2015


7

I. Introduction Pourquoi un module de biostatistique? Exercice médicale

Raisonnement

Incertitude Méthodologie statistique 15/09/2015


8

• Exemple: tabac et cancer du poumon

15/09/2015


9

I. Introduction Formation médicale Écart type

Population

Prévalence Moyenne

Facteur de risque

Test statistique Recherche clinique Probabilité

Groupe a Estimation risque Sensibilité Échantillon

Incidence Efficacité Essai clinique

Variance Spécificité

15/09/2015

Pourcentage

Fréquence Biostat/1AM/2015-2016

10

Plan • • • • • • • • •


15/09/2015


11

II. Définition • Statistique : – Ensemble des méthodes scientifiques consistant à réunir, organiser, présenter des données numériques sur une/plusieurs particularité(s) commune(s) chez un groupe de personnes ou de choses, puis à analyser, tirer des conclusion et prendre des décisions.

• Une statistique : un nombre calculé à partir d'observations. 15/09/2015


12

III. Historique • Dénombrement de populations humaines pour les besoins de la guerre et de l'impôt. • Véritable début : 18ième siècle : – Première classification des causes de décès – Calcul des probabilités (P. S. de Laplace, K. F. Gauss, S. D. Poisson) – 1853: premier congrès

15/09/2015


13

III. Historique • Première moitié du 20ième siècle – Statistiques biologiques et psychologiques • Biométrie et Psychométrie

– 1940 Recherche opérationnelle

• Deuxième moitié du 20ième siècle – Développement de l'informatique – Analyse des données

15/09/2015


14

Domaines d’utilisation de la statistique • Statistique officielle • Banques – Assurances • Santé et Sciences de la vie • Environnement ( air, eau, foresterie, pêche …) • Sciences humaines • Entreprises – Industrie (contrôle de qualité, études de marché, management…) • Presse – Médias • ... Discipline transversale 15/09/2015

15 Biostat/1AM/2015-2016

IV. Biostatistique 1. Définition – Application des concepts et principes statistiques à des données médicales, biologiques et de santé public. 2. Exemples – Les effets d’un médicament. – L’effet du niveau du cholestérol sur la pression artérielle. – Le nombre de patients admis aux urgences. 15/09/2015


16

3. Biostatistique Deux branches distinctes Statistique descriptive

Statistique inférentielle

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

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

Echantillon

Inférence

Population ?

•Inférer = tirer une conclusion à partir de propositions ou de faits, et de règles 15/09/2015


17

4. A quoi sert la biostatistique? • Gestion des observations (des données) – Recueillir, présenter, analyser – Aider à la prise de décisions et à la résolution de problèmes.

• Comprendre et mener correctement des – Expériences – Enquêtes – Travaux de recherche 15/09/2015


18

5. Pourquoi des statistiques en médecine ?

Variabilité?

Échantillon? 15/09/2015


19

Plan • • • • • • • • •


15/09/2015


20

V. Variabilité exemple Taille en cm de 30 étudiants de la faculté de médecine

On s'intéresse à la taille des étudiants de la faculté de médecine. Les données sont présentées comme elles ont été recueillies. Ainsi, il n'est pas facile de répondre à une question comme: quel est le pourcentage des étudiants ayant une taille supérieure à 180?

15/09/2015

150 174 160 187 162 180 167 185 164 153


168 177 180 175 174 185 160 185 180 187

153 188 183 175 189 176 182 160 185 182 21

Fluctuation d’échantillonnage • Tirage au sort : Échantillon représentatif • Plusieurs échantillons peuvent être constitués Echantillon 1 : n1=30

m1= 172

Echantillon 3 : n3=130 m3= 175

Echantillon 2: n2=30 m2= 174

Santé publique/5AM/2013-2014

22

Variabilité Variabilité intraindividuelle Variabilité biologique Variabilité interindividuelle Variabilité totale Variabilité expérimentale Variabilité métrologique

Variabilité appareil de mesure

La variabilité = la règle et non l’exception 15/09/2015


23

1. Variabilité biologique Variabilité inter-individuelle

Variabilité intra-individuelle

Caractéristiques qui différent d’un individu à l’autre

Caractéristiques évoluant dans le temps chez un même individu

Si vous observez des personnes dans la rue vous constatez qu’elles n’ont pas toutes la même couleur de cheveux.

Si vous mesurez la tension artérielle d’un individu à différents moments de la journée vous obtiendrez des valeurs différentes.

La variabilité = la règle et non l’exception 15/09/2015


24

2. Variabilité métrologique • Variabilité de la mesure • Variabilité expérimentale • Variabilité appareil de mesure

– Essayer de mesurer plusieurs (100) fois la taille en mm d’un individu : vous trouverez des valeurs différentes cependant dans l’absolu un individu a une taille et une seule. La variabilité = la règle et non l’exception 15/09/2015


25

3. Variabilité : conséquences • Il n’existe pas de « vraie valeur » • Valeur usuelle • Valeur exceptionnelle, hors norme

Difficulté pour interpréter et utiliser les informations mesurées

15/09/2015


26

4. Variabilité : résumé • Caractéristique dans le domaine des sciences de la santé : VARIABILITE – Chez un même individu – Entre les individus – Entre les groupes d’individus – etc.

• Biostatistique : Traiter les problèmes de variabilité dans les données La variabilité = la règle et non l’exception 15/09/2015


27

Plan • • • • • • • • •


15/09/2015


28

VI. Unité statistique ou individu 1) Définition • Une unité distincte chez laquelle on peut observer une ou plusieurs caractéristiques données. • Élément sur lequel sont effectuées des observations ou des mesures

2) Exemples • Individu, animal, organe, cellule, champ de microscope,... • Regroupement d’unités: Grappe ou cluster • Patients d’un service 15/09/2015


29

VI. Unité statistique ou individu • La définition de l’individu dépend des paramètres étudiés • Exemple 1 : paramètre étudié : note d’un étudiant dans un groupe de TD • Un individu = un étudiant

• Exemple 2 : paramètre étudié : note moyenne de chaque groupe de TD d’étudiant • Un individu = un groupe de TD (Grappes)

19/09/2015


30

Plan • • • • • • • • •


15/09/2015


31

VII. Population 1. Définition – Ensemble d’individus (ou unités statistiques ) sur lequel on étudie une ou plusieurs caractéristiques et qui sont de même nature

2. Exemples – Femmes atteintes du cancer du sein. – Ensemble des patients hospitalisés dans un hôpital – Toutes les naisances de l’année en cours – Ensemble des étudiants inscrits à la faculté de médecine –… 15/09/2015


32

VII. Population • On peut ne pas connaitre tous les individus qui composent une population • Une population peut être partitionnée en sous populations: • Hommes atteints du VIH. • Femmes fumeuses et atteintes du cancer du poumon. • Taille de la population – Le nombre d'individus constituant la population. – Généralement très grande 15/09/2015


Notation : N 33

VII. Population • Si population limitée : Exhaustive – Recensement : Tous les sujets de la population sont « examinés »

• Exemple : les étudiants de la 1ère année médecine Population 15/09/2015


34

VII. Population • Si population importante : Une partie des sujets de la population sont « examinés »

• Exemple : tous les étudiants de la faculté de médecine

Échantillon Population 15/09/2015


35

Plan • • • • • • • • •


15/09/2015


36

VIII.Échantillon 1. Définition – Sous ensemble d’une population et qui est de de taille finie

2. Exemples – 200 Femmes atteintes du cancer du sein

– 100 étudiants inscrits à la faculté de médecine 15/09/2015


37

VIII.Échantillon • On connait tous les individus qui composent un échantillon

• Taille de l'échantillon : le nombre d‘individu dans l'échantillon. Notation : n 15/09/2015


38

3. Pourquoi travaille-t-on sur un échantillon ?

temps

coût

15/09/2015


39

4. Échantillon : Inférence

REPRESENTATIVITE

Échantillon

Population Caractéristiques? 15/09/2015


40

4. Échantillon : Inférence • Échantillon représentatif : – Échantillon qui reflète fidèlement la complexité et la composition de la population.

• Échantillonnage aléatoire : – Prélèvement au hasard, et de façon indépendante, d’un certain nombre " n " d’éléments à partir d’une population de " N " éléments. – Chaque élément de la population doit avoir la même probabilité d’être sélectionné. 15/09/2015


41

Cours Biostat 1AM 15 Sept 2015

Recommend Documents