Traitement Informatique des Données de Laboratoire (Ch2Info)

Objectifs :

Apprendre à appliquer une démarche statistique d'analyse des données pour répondre à des questions spécifiques.  Apprendre aussi à présenter de manière structurée les données récoltées ainsi que les résultats des analyses statistiques dans un rapport.

Les données étudiées sont principalement des données de laboratoire.

Compétences :

connaissances scientifiques et rigueur
Capacité de compréhension face à un problème
Capacité d'élaboration d'une réponse à un problème

Prérequis :

Statistiques (1ère année)

Contenu du cours :

- Principes généraux de l'analyse statistique des données.

- Structure, contenu et format d'un rapport d'analyse de données.

- Modèles paramétriques versus modèles non paramétriques.

- Détection de données suspectes : éloignement suspect, résidu élevé ou effet de levier important.

- Normalité des observations : graphe de Henry, test statistique de Shapiro-Wilk, transformations des données, détection d'un problème de mélange de deux populations.

- Analyse de données quantitatives à 1 dimension : analyse de position (tests de Student, Wilcoxon, Mann-Whitney), analyse de dispersion (test chi-carré, test de Ficher-Snedecor).

- Analyse de données quantitatives à 2 dimensions : analyse de variance (modèle Anova à 1 facteur fixe, test de Kruskal-Wallis), analyse de régression (critère des moindres carrés, étalonnage suivant le critère de l'erreur totale, dosage), analyse de corrélation (tests de Pearson et de Spearman, test approché sur le coefficient de corrélation).

- Analyse de données de comptage suivant 1 ou 2 caractéristiques qualitatives (tables de contingences et tests d'ajustement) : tests chi-carré.

- Contrôle de qualité : notions d'échantillon contrôle et de niveau de contrôle, carte de contrôle (carte de contrôle de Shewhart, diagramme de Levey-Jennings), règles de contrôle (lois de Westgard).

Méthode d'enseignement :

Exposés et exercices sur ordinateurs.

Les logiciels Excel et R sont utilisés pour obtenir les éléments du rapport à produire, le rapport lui-même étant élaboré dans un logiciel de traitement de texte.

Lectures recommandées :

- WONNACOTT, T.H., WONNACOTT, R.J.

Statistique, Economica, 1998

- SPIEGEL, M.R.

Statistique : Cours et Problèmes, série Schaum, McGraw-Hill, 1989

- McCORMICK, D., ROACH, A. and CHAPMAN, N.B.

Measurement, Statistic and Computation, Analytical Chemistry by Open Learning, John Wiley & Sons, 1988

- ROZET, E.

Validation des méthodes analytiques, Formations Spécifiques BioWin, 2009

Méthode d'évaluation :

Examens écrit et oral avec utilisation d'un ordinateur