Enseignant-e-s : Vanina Bongard, Helene Colineaux, Cyrille Delpierre, Pascale Grosclaude, Grégory Guernec, Benoit Lepage, Valériane Leroy
Cours : 18 h
TP analyse sur logiciel Stata et R : 12h
Prérequis : Méthodes statistiques et épidémiologiques du M1
Objectif(s) de l’enseignement : Donner aux étudiants les principes de base méthodologique et les outils d’analyses permettant de répondre à des questions méthodologiques courantes en épidémiologie
Description de l’enseignement :
- argumentation sur la causalité, définition d’un modèle théorique a priori, utilisation des graphes acycliques dirigés (cours de 3h – B Lepage)
- choix d’un modèle d’analyse (sélection des variables, prise en compte de la linéarité, prise en compte des interactions, principe des indicatrices, évaluer la log-proportionnalité, …). Cours de 3h (B Lepage, H Colineaux).
- méthodes de prise en compte des facteurs de confusion (ajustement, appariement, pondération inverse par des scores de propension, méthodes de standardisation, introduction aux méthodes d’estimation dans le cadre de l’inférence causale).
- Cours théorique de 3h (B Lepage, P Grosclaude)
- 6h de TP d’analyse sur logiciel Stata et R (H Colineaux).
- Analyse de survie appliquée en Epidémiologie (C Delpierre)
- Cours théoriques sur la survie (3h) et la survie relative (3h)
- 3h de TP d’analyse sur logiciel Stata et R (C Delpierre)
- Modèles multiniveaux pour la prise en compte des autocorrélations temporelles et spatiales
- Cours théorique de 3h
- 3h de TP d’analyse sur logiciel R
Savoirs et savoir-faire que l’étudiant doit posséder à l’issue de l’enseignement :
- Etre capable d’identifier des problèmes méthodologiques, connaître les principes des solutions proposées et leurs limites
- Savoir proposer un modèle d’analyse adapté à un schéma d’étude observationnel classique (choix des facteurs de confusion, choix du modèle, sélection des variables, …)
- Etre capable d’interpréter les résultats obtenus
- Etre capable de comprendre et critiquer les méthodes les plus couramment mises en œuvre dans les articles décrivant des résultats issues d’études observationnelles.
Bibliographie : Bouyer J et al. Epidémiologie. Principes et méthodes quantitatives. Tec & Doc Lavoisier. Paris 2009