144 pages - janvier 2017
ISBN papier : 9781784052171
ISBN ebook : 9781784062170

 
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La série Biostatistique et sciences de la santé présente des ouvrages de statistique appliquée à la recherche clinique, épidémiologique, en économie et sociologie de la santé, et en biologie médicale…

Les biostatistiques médicales constituent un champ scientifique précieux pour le praticien qui souhaite calculer la valeur normale d’une grandeur biologique, évaluer la fiabilité d’un examen ou estimer le risque de complication d’un état pathologique. Le logiciel Stata permet de compiler et d’analyser efficacement ces données médicales.

Cet ouvrage fait suite au volume consacré au logiciel R et permet un apprentissage progressif de Stata pour pouvoir réaliser ses propres analyses. Conçu à l’origine pour un enseignement pratique, il propose une approche cohérente et unifiée des techniques de biostatistique rencontrées dans les études de recherche clinique et en épidémiologie.

Depuis l’importation de sources de données jusqu’aux étapes de modélisation statistique, la structuration d’une base de données et l’exploration numérique ou graphique des variables qui la composent jouent un rôle essentiel.
Les principales commandes Stata permettant de manipuler des variables numériques ou catégorielles sont illustrées de façon à pouvoir obtenir rapidement un résultat correctement interprétable.

1. Eléments du langage
2. Mesures d’association, comparaisons de moyennes ou de proportions pour deux échantillons ou plus
3. Régression linéaire
4. Régression logistique et analyses épidémiologiques
5. Analyse de données de survie

Christian Lalanne

Christian Lalanne is a Consultant Engineer who previously worked as an expert at the French Atomic Energy Authority and who has specialized in the study of vibration and shock for more than 40 years. He has been associated with the new methods of drafting testing specifications and associated informatic tools.

Mounir Mesbah

Mounir Mesbah est professeur au Laboratoire de statistique théorique et appliquée de l’université Pierre et Marie Curie à Paris et dirige la filière Biostatistique de l’ISUP.