Objectifs par rapport aux acquis d'apprentissage du programme

• Décrire, organiser, analyser et hiérarchiser des phénomènes observés dans le domaine médical.
• Maîtriser l'expression des réalités biologiques en valeurs absolues ou relatives, les ordres de grandeurs, les proportions, la probabilité.
• Comprendre et pouvoir utiliser les différentes représentations graphiques des valeurs numériques et de leurs relations.
• Avoir développé une aptitude au raisonnement
• Connaître et appliquer les principes de base du raisonnement (obtention des données, analyse, synthèse, comparaison, règle de trois, syllogisme, analogie, logique booléenne,...).
• Comprendre et savoir utiliser le raisonnement statistique fréquentiste et bayésien.
• Pouvoir gérer le doute et l'incertitude.
• Gérer sa formation
• Savoir lire, interpréter, critiquer un article scientifique.

Acquis d'apprentissage UE

A l'issue de cet enseignement, les étudiants seront capables de :
- Comprendre les principales notions de statistique descriptive utilisées en médecine et les appliquer dans le domaine des sciences de la vie
- Pouvoir interpréter des résultats graphiques tels que des box plots
- Effectuer des calculs de corrélation et de régression linéaire (avec des applications médicales concrètes)
- Calculer des intervalles de confiance et calculer des probabilités sur base la loi gaussienne
- Comprendre les bases de la statistique inférentielle, ce qui constitue un prérequis indispensable à la compréhension des tests statistiques enseignés en BA2.

Contenu de l'UE

Définition et objectifs de la biostatistique.
La variabilité en médecine. Types de variables.
Statistique descriptive univariée (indices de localisation et de dispersion) et représentation graphique des données.
Statistique descriptive bivariée (corrélation linéaire et régression linéaire simple).
Fréquence et probabilité d’événement. Notions d'analyse combinatoire. Notion de variable aléatoire (cas discret et cas continu). Distributions et fonctions de densité de probabilités.
Modélisation du hasard. Théorème central limite. Lois binomiale et de Poisson. Loi normale et normale centrée réduite. Utilisation des tables statistiques et exercices de calculs de probabilités. Calcul des intervalles de confiance d'une moyenne, d'une proportion.

Compétences préalables

Sans objet

Types d'évaluation Q1 pour l'épreuve intégrée

• Néant

Types d'évaluation Q2 pour l'épreuve intégrée

• Examen écrit

Types d'évaluation du Q3 pour l'épreuve intégrée

• Examen écrit

Types d'évaluation rattrapage B1BA (Q1) pour l'épreuve intégrée

• Néant