Biostatistique · médecine & biologie
La statistique, rendue intuitive.
Comprendre pourquoi un test fonctionne avant d'appliquer sa formule. Des explications courtes, des schémas que l'on manipule (loi normale, risques α/β, χ², corrélation…) et des exercices corrigés — pour raisonner, pas seulement calculer.
45 chapitres · 7 parties, du pari statistique à l'épidémiologie clinique
Répondez à trois questions — ce que vous cherchez, la nature de vos variables, vos groupes — et l'arbre de décision vous donne le test à faire, ses conditions d'application, et le chapitre qui l'explique.
Ouvrir l'arbre de décision →Fondations
Pourquoi la statistique en biologie : la variabilité, le pari sur une population, les deux risques d'erreur.
4 chapitres →Partie ADeux variables qualitatives
Pourcentages : fluctuations d'échantillonnage, principe des tests, intervalle de confiance, χ² et tableaux de contingence.
8 chapitres →Partie BQualitative × quantitative
Moyennes : loi normale, estimation, test t de Student, séries appariées, test F, analyse de la variance, plans d'expérience.
9 chapitres →Partie CDeux variables quantitatives
Corrélation et régression : le coefficient r, la droite des moindres carrés, variance liée, corrélations partielles.
5 chapitres →Partie DTests non paramétriques
Quand la normalité n'est pas acquise : raisonner sur les rangs — Mann-Whitney, Wilcoxon, Kruskal-Wallis, Spearman.
5 chapitres →Partie EStratégie & synthèse
Choisir le bon test selon le type d'information, vérifier la normalité, et bien comprendre α, β et la puissance.
4 chapitres →Partie GÉpidémiologie clinique & méthodes modernes
Au-delà des tests classiques : interpréter un sondage, mesurer un risque, évaluer un test diagnostique, déjouer les biais, analyser la survie (Kaplan-Meier, Cox).
10 chapitres →