Maîtriser les analyses biostatistiques avec R pour les entreprises

 Cette formation professionnelle permet aux participants de réaliser des analyses biostatistiques rigoureuses avec le logiciel R. Elle couvre les bases des statistiques descriptives, les tests d’hypothèses, la régression linéaire et logistique, ainsi que la visualisation des données. Le parcours est conçu pour les entreprises souhaitant renforcer la qualité de leurs analyses internes. Les exercices sont concrets et basés sur des cas réels, avec un accompagnement personnalisé pour garantir une application immédiate des compétences acquises.

Public concerné

Professionnels souhaitant automatiser et fiabiliser leurs analyses biostatistiques avec R en entreprise.

Prérequis

Connaissances de base en statistiques et en utilisation d’un tableur (Excel ou équivalent). Expérience préalable avec R n’est pas requise mais un avantage.

Objectifs

• Comprendre les principes fondamentaux des statistiques descriptives et inférentielles
• Maîtriser les commandes de base de R pour manipuler et explorer des données biologiques
• Savoir réaliser des tests d’hypothèses adaptés aux études biostatistiques
• Construire et interpréter des modèles de régression linéaire et logistique
• Produire des visualisations professionnelles pour communiquer les résultats

Programme

Introduction aux statistiques et à l’environnement R

Présentation des concepts clés en statistiques pour la biologie. Installation et configuration de R et RStudio. Découverte de l’interface et des premiers outils de manipulation de données.

Statistiques descriptives et exploration des données

Calcul des indicateurs de tendance centrale et de dispersion. Création de tableaux et graphiques (histogrammes, boxplots, diagrammes de dispersion). Identification des valeurs aberrantes et nettoyage des données.

Tests d’hypothèses et comparaisons de groupes

Mise en œuvre des tests paramétriques (t de Student, ANOVA) et non paramétriques (Mann-Whitney, Kruskal-Wallis). Analyse des résultats et interprétation des p-values. Application sur des jeux de données biologiques concrets.

Modélisation statistique : régression linéaire et logistique

Construction de modèles de régression linéaire pour prédire une variable quantitative. Réalisation de régression logistique pour des variables binaires. Évaluation des modèles (R², AUC, AIC). Cas pratiques sur des données de recherche.

Visualisation et communication des résultats

Utilisation des packages ggplot2 et ggpubr pour créer des visualisations percutantes. Exportation des graphiques et rapports. Bonnes pratiques pour présenter des résultats statistiques à des parties prenantes non techniques.

Modalités d'évaluation

Évaluation pratique en fin de formation par la réalisation d’une analyse complète sur un jeu de données fourni, suivie d’un débriefing personnalisé.

Formation certifiée Qualiopi, finançable OPCO.