Description of the training

- Savoir identifier les variables aléatoires qualitatives et quantitatives.
- Connaître les paramètres statistiques classiques de position et de dispersion.
- Etre capable d’évaluer la pertinence des paramètres statistiques utilisés.
- Savoir quand et comment utiliser les tests paramétriques et non paramétriques.

Topics covered during the training

- Identification des variables aléatoires.
- Lois de probabilités continue et discontinue (normale, binomiale, de Poisson, du Chi2, de Student, de Fisher…).
- Estimation et sources d’erreur dans une analyse statistique (notion de justesse, et de fidélité (répétabilité, reproductibilité).
- Valeurs atypiques et aberrantes.
- Notion de graphe de dispersion (box plot …).
- Notion de risque de première et de deuxième espèce.
- Notion de valeur-p (« p-value »).
- Intervalles de confiance.
- Tests classiques paramétriques et non paramétriques pour la comparaison de moyennes (2 moyennes, n moyennes : ANOVA) et de pourcentages (Chi2).
- Etudes de cas.

Species covered during the training

The training covers all species.

Back