Introduction à la statistique avec R

Ce que vous allez apprendre

À la fin de ce cours, vous saurez :

comprendre les principes de base de la statistique
identifier les méthodes statistiques les plus couramment utilisées
utiliser le logiciel libre R

Description

Ce cours permet d’apprendre la statistique à l’aide du logiciel libre R.

Le recours aux mathématiques est minimal. L’objectif est de savoir analyser des données, de comprendre ce que l’on fait, et de pouvoir communiquer ses résultats.

Ce cours s’adresse aux étudiants et praticiens de toutes disciplines qui recherchent une formation pratique. Il sera utile à toute personne ayant le besoin d’analyser un jeu de données réel dans le cadre d’un enseignement, de son activité professionnelle ou de recherche, ou par simple curiosité d’analyser un jeu de données par soi-même (données du web, données publiques…).

Le cours s’appuie sur le logiciel libre R qui est un des logiciels de statistique les plus puissants disponibles actuellement.

Les méthodes abordées sont : les techniques descriptives, les tests, l’analyse de variance, les modèles de régression linéaire et logistique, les données censurées (de survie).

Format

Le cours comprend deux volets :

- des chapitres de cours abordant des notions de statistiques et des connaissances essentielles sur le logiciel R

- des "labs": vidéos de pratique du logiciel R sous l’interface RStudio.

Chaque semaine, 4 à 6 vidéos de cours d’une dizaine de minutes et un “lab” seront mis en ligne.

Prérequis

Il n’y a pas de pré-requis pour suivre ce cours. Des connaissances de base en algèbre ou en programmation sont utiles mais ne sont pas nécessaires. En revanche, la volonté d’apprendre à analyser un jeu de données par soi-même est essentielle.

Public visé

Ce cours s'adresse à un public francophone cherchant à se former aux bases de la statistique avec un logiciel libre (disponible gratuitement). Il vise aussi bien un public en formation initiale qu'un public en formation continue. Compte tenu des nombreux domaines d'application des statistiques et de la taille importante de la communauté R, ce cours concerne une large audience. Sciences fondamentales comme appliquées, sciences humaines, gestion de projet, les statistiques concernent potentiellement l'ensemble des professions.

Evaluation et Certification

L’évaluation comporte trois niveaux :

- des quiz “mémoire” (5 à 10 questions à la fin de chaque vidéo),

- des quiz “exercice” (le plus souvent des calculs simples à réaliser avec R),

- un devoir à rendre sous forme de script R.

Un badge numérique sera attribué par FUN et l'Université Paris-Saclay à l'issue du MOOC aux apprenants qui auront obtenu une note supérieure à 60 %.

Plan de cours

- Introduction
  Chapitre 1 : Définitions
  Chapitre 2 : Représentations graphiques
  Chapitre 3 : Mesures de position et de dispersion : les principes
  Chapitre 4 : Mesures de position et de dispersion : la pratique
  Lab 1 : Introduction à R studio, manipulation des fichiers et des variables

- Chapitre 5 : Intervalles de confiance
  Chapitre 6 : Coefficient de corrélation
  Chapitre 7 : Risque relatif et odds-ratio
  Lab 2 : Manipulation de données, résumés numériques et graphiques
  Lab 3 : RMarkdown et rapport automatisé

- Chapitre 8 : Tests statistiques : le “p”
  Chapitre 9 : Tests statistiques : l’approche de Neyman et Pearson
  Chapitre 10 : Comparaison de deux pourcentages
  Chapitre 11 : Comparaison de deux moyennes
  Chapitre 12 : Test de nullité d’une corrélation, divers
  Lab 4 : Mesures d'association, tests statistiques, update sur RMarkdown

- Chapitre 13 : Régression linéaire simple
  Chapitre 14 : Régression linéaire, corrélation et test t
  Chapitre 15 : Régression linéaire multiple, analyse de variance
  Chapitre 16 : Introduction à la régression logistique
  Chapitre 17 : Régression logistique multiple
  Lab 5 : Régression linéaire et logistique

- Chapitre 18 : Données de survie ou censurées
  Chapitre 19 : Tests et modèles pour données censurées
  Chapitre 20 : Introduction aux méthodes exploratoires multidimensionnelles
  Chapitre 21 : Analyse en composantes principales
  Chapitre 22 : Classification hiérarchique

Sessions de cours

Archivé

Du 27 mars 2017 au 8 mai 2017
Du 11 septembre 2017 au 23 octobre 2017
Du 9 avril 2018 au 1 juin 2018
Du 10 septembre 2018 au 10 décembre 2018
Du 4 mars 2019 au 15 avril 2019
Du 9 septembre 2019 au 21 octobre 2019
Du 24 février 2020 au 14 juillet 2020
Du 7 septembre 2020 au 20 octobre 2020
Du 15 février 2021 au 29 mars 2021
Du 13 septembre 2021 au 27 octobre 2021
Du 14 février 2022 au 28 mars 2022
Du 12 septembre 2022 au 27 octobre 2022
Du 20 février 2023 au 17 avril 2023

Équipe pédagogique

Bruno Falissard

Catégories

Professeur de biostatistique à l'Université Paris-Sud, ancien élève de l'école polytechnique, pédopsychiatre et directeur du CESP/Inserm U1018 (Centre de Recherche en Épidémiologie et Santé des Populations).

Christophe Lalanne

Catégories

Ingénieur de recherche (Université Paris-Diderot, AP-HP)

Établissements

Université Paris-Saclay

Lectures Recommandées

Falissard (Bruno), Comprendre et utiliser les statistiques dans les sciences de la vie, 3e édition. Masson (372 pages).

Falissard (Bruno), The analysis of questionnaire data with R, Chapman et Hall, CRC Press (280 pages)..

Licence

Licence pour le contenu du cours

Attribution - Pas d’Utilisation Commerciale - Partage dans les Mêmes Conditions

Vous êtes autorisé à :

Partager — copier, distribuer et communiquer le matériel par tous moyens et sous tous formats
Adapter — remixer, transformer et créer à partir du matériel

Selon les conditions suivantes :

Attribution — Vous devez créditer l'oeuvre, intégrer un lien vers la licence et indiquer si des modifications ont été effectuées à l'oeuvre. Vous devez indiquer ces informations par tous les moyens raisonnables, sans toutefois suggérer que l'offrant vous soutient ou soutient la façon dont vous avez utilisé son oeuvre.
Pas d’Utilisation Commerciale — Vous n'êtes pas autorisé à faire un usage commercial de cette oeuvre, tout ou partie du matériel la composant.
Partage dans les Mêmes Conditions — Dans le cas où vous effectuez un remix, que vous transformez, ou créez à partir du matériel composant l'oeuvre originale, vous devez diffuser l'oeuvre modifiée dans les même conditions, c'est à dire avec la même licence avec laquelle l'oeuvre originale a été diffusée.

Licence pour le contenu créé par les participants du cours

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