BIOSTAT - Corrélation linéaire - Comment calculer la significativité de corrélation de Pearson ?
Contenu
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Titre
BIOSTAT - Corrélation linéaire - Comment calculer la significativité de corrélation de Pearson ?
Description
Troisième partie sur quatre de l'Episode 14 "Corrélation linéaire".
Antoine Kimmoun - Professeur de médecine intensive-réanimation (MIR) à l'Université de Lorraine et Praticien hospitalier au CHRU de Nancy, nous explique comment calculer la significativité de corrélation de Pearson. Il aborde alors les points suivant : les conditions de validité du test de Pearson, la notion de "résidus" en biostatistique, le test de coefficient de Pearson, les différentes forces de corrélation.
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.
Antoine Kimmoun - Professeur de médecine intensive-réanimation (MIR) à l'Université de Lorraine et Praticien hospitalier au CHRU de Nancy, nous explique comment calculer la significativité de corrélation de Pearson. Il aborde alors les points suivant : les conditions de validité du test de Pearson, la notion de "résidus" en biostatistique, le test de coefficient de Pearson, les différentes forces de corrélation.
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
Karl Pearson
hypothèse de linéarité
normalité des résidus
droite de corrélation
distances
loi normale
variables
homoscédasticité
indépendance des mesures
écart type
Couverture
France
Nancy
21e siècle
Date de soumission
novembre 2022
Date de publication
27/11/2023
Type
Image en mouvement
educationalContext
Licence
Master
Doctorat
educationalTypicalLearningTime
00:08:19
educationalInteractivityType
Cours - Formations
technicalDuration
00:08:19
Langue
fr
lifeCycleStatus
Final
Format des sous-titres
aucun
Format
mp4
technicalSize
156573821
Identifiant
NT-20221115-00
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