2020-2021 / STAT0007-1

Statistiques avancées en épidémiologie

Durée

10h Th, 15h Pr

Nombre de crédits

 Master en sciences de la santé publique, à finalité (Programme transitoire)5 crédits 

Enseignant

Anne-Françoise Donneau

Langue(s) de l'unité d'enseignement

Langue française

Organisation et évaluation

Enseignement au deuxième quadrimestre

Horaire

Horaire en ligne

Unités d'enseignement prérequises et corequises

Les unités prérequises ou corequises sont présentées au sein de chaque programme

Contenus de l'unité d'enseignement

Le  cours consiste en une étude approfondie de certaines méthodes d'analyses statistiques multivariées (en particulier la régression logistique binaire) et de l'impact sur ces méthodes de situations problématiques rencontrées sur le terrain ainsi que les solutions possibles. Le cours se focalisera notamment sur les thématiques suivantes: 


  • Introduction à SAS
  • Régression logistique binaire
  • Courbe ROC
  • Facteurs confondants potentiels
  • Qualité des modèles
  • Procédures automatiques de sélection de variables
  • Données manquantes

Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement

Le cours a pour objectif d'introduire de façon pragmatique les méthodes de l'analyse statistique multivariée fréquemment utilisées en épidémiologie. A la fin du cours, l'étudiant doit être à même de poser un problème multivarié, d'en réaliser l'analyse à l'aide du logiciel SAS et d'en exposer clairement les résultats. Il doit être aussi à même de comprendre l'utilisation de méthodes multivariées dans la littérature scientifique.

Savoirs et compétences prérequis

Prérequis: STAT1750-1 ou Avoir suivi un cours d'analyse statistique multivariée.

Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement

Les travaux pratiques consistent en l'application de méthodes d'analyse statistique multivariées sur des fichiers de données à l'aide du logiciel d'analyse SAS.
Deux devoirs seront à déposer sur la plateforme eCampus. 

Mode d'enseignement (présentiel, à distance, hybride)

Adaptations organisationnelles liées au contexte sanitaire

Lectures recommandées ou obligatoires et notes de cours

Les slides ainsi que les bases de données utilisées aux cours seront mis à la disposition des étudiants sur MyULiège et eCampus.

Modalités d'évaluation et critères

Vous trouverez ci-dessous les modalités d'évaluation envisagées pour les examens en présentiel et à distance ainsi que celle souhaitée en cas de session hybride. En fonction de l'évolution sanitaire, la modalité choisie vous sera communiquée au plus tard un mois avant le début de la session d'examen.

Toutes sessions confondues :

- En présentiel

évaluation orale

- En distanciel

évaluation orale ET travail à rendre

- Si évaluation en "hybride"

préférence en distanciel


Explications complémentaires:

Examen oral basé sur la réalisation d'un travail écrit individuel réalisé à partir d'une base de données choisie par l'étudiant. Des devoirs intermédiaires, obligatoires et cotés devront de plus être réalisés via la plateforme eCampus. Un feedback sur ces devoirs sera fourni aux étudiants avant le dépôt du travail final.
La base de données choisie par les étudiants devra être validée selon la procédure décrite dans les consignes remises aux étudiants lors du 1er cours. La date limite pour valider ce choix de base de données sera mentionnée dans ces consignes. Passé cette date, plus aucune base de données ne sera validée par les enseignants. De plus, les étudiants hors délais ne pourront déposer les devoirs intermédiaires et se verront attribuer la cote de 0/20 pour la réalisation de ceux-ci en 1ère session. Pour la seconde session, les notes obtenues pour les travaux ne seront pas prises en compte. 
La cote finale du cours sera répartie comme suit : 
- 50% pour l'examen oral
- 35% pour le travail écrit 
- 15% pour les devoirs
 

Stage(s)

Remarques organisationnelles

Contacts

* Anne-Françoise DONNEAU (Lecturer), Quartier Hôpital, Avenue Hippocrate, 13 - Bât 23, 4000 Liège - Belgique. Tel: 04-366.47.90 Email: afdonneau@uliege.be
* Assistant : Nadia DARDENNE, Quartier Hôpital, Avenue Hippocrate, 13 - Bât 23, 4000 Liège - Belgique Tel: 04-366.33.40 - Email: ndardenne@uliege.be