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BIOSTAT - Hypothèses statistiques - Généralités

Contenu

identifierCatalog

ULTv

Titre

BIOSTAT - Hypothèses statistiques - Généralités

Description

Première partie sur trois de l'Episode 8 "Hypothèses statistiques". Antoine Kimmoun, Professeur de médecine intensive-réanimation (MIR) à l'Université de Lorraine et Praticien hospitalier au CHRU de Nancy, nous propose de nous pencher sur les généralités des hypothèses statistiques en donnant tout d'abord une définition du test d'hypothèse, en s'appuyant sur une étude de cas - l'essai PROSEVA - liée à la taille des individus.
Il aborde ensuite les points suivants : la question de l'échantillon espéré représentatif, le tirage aléatoire, l'hypothèse de travail, la prédiction, la variable, le comportement, la règle de décision, les différents types d'hypothèses.

Cette vidéo est un des éléments constitutifs de la ressource "BIOSTAT-Niveau 1" qui reprend les concepts de biostatistique au programme des études en santé et les illustre avec des exemples concrets issus de la pratique clinique. Une ressource pédagogique conçue par Antoine Kimmoun et pensée pour les étudiants en filière Médecine.

Créateur

KIMMOUN Antoine

Date de création

2022

technicalLocation

taxonId

610
510

taxonEntry

Médecine et santé
Mathématiques

Sujet

affirmation
hypothèse nulle
hypothèse alternative

Couverture

France
Nancy
21e siècle

Date de soumission

janvier 2022

Date de publication

27/11/2023

Type

Image en mouvement

educationalContext

Licence
Master
Doctorat

educationalTypicalLearningTime

00:07:48

educationalInteractivityType

Cours - Formations

technicalDuration

00:07:48

Langue

fr

lifeCycleStatus

Final

Format des sous-titres

aucun

Format

mp4

technicalSize

138164535

Identifiant

NT-20220118-00

Contributeur

Université de Lorraine

Editeur

Université de Lorraine

copyrightAndOtherRestrictions

OUI

Type de licence

CC-BY-NC-SA 4.0

Coût

FRE non

Notion RAMEAU

Statistique -- Biologie
Sciences -- Méthodologie

European Research Council

LS2_12 Biostatistique
LS7 Prévention, diagnostic et traitement des maladies humaines

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