Statistique, épidémiologie

Auteur(s) :

Ancelle, Thierry Découvrir l'auteur

Résumé

L'auteur examine les outils servant à décrire les données, les méthodes d'estimation d'un paramètre inconnu mesuré sur un échantillon et les concepts statistiques utilisés en épidémiologie de terrain. ©Electre 2022

Éditeur(s)
- Maloine
Date
- 2023
Notes
- Bibliogr. Glossaire. Index.
Langues
- Français
Description matérielle
- 1 volume (XII-388 p.) : ill. en noir et en coul. graph., tabl., couv. ill. en coul. ; 24 cm
Collections
- Sciences fondamentales (Paris)
Sujet(s)
ISBN
- 978-2-224-03664-5
Indice
- 616.9 Maladies infectieuses
Quatrième de couverture
- Cet ouvrage se propose de rendre attractives et compréhensibles les disciplines de la statistique et de l'épidémiologie pour les étudiants en sciences de la santé, mais aussi pour tous les professionnels de santé (médecins, pharmaciens, biologistes, infirmiers, professions paramédicales, vétérinaires). Il facilite la compréhension des principes fondamentaux grâce auxquels il devient possible, à partir de nombreux exemples et exercices, d'utiliser les tests statistiques les plus appropriés pour une recherche ou pour la conduite d'une enquête épidémiologique.
  
  La première partie étudie les outils servant à décrire les données.
  
  La deuxième partie aborde les méthodes d'estimation d'un paramètre inconnu à partir d'un échantillon.
  
  La troisième partie concerne l'emploi des tests statistiques et la présentation de modèles d'analyse multivariée. Après une revue d'ensemble de principes fondamentaux (formulation d'hypothèses, risques d'erreur), des tableaux pratiques d'aide au choix d'un test sont proposés. Les tests statistiques usuels sont ensuite déclinés dans une série de fiches pratiques. Chaque test est illustré d'un exemple dans lequel les calculs sont détaillés. Un chapitre entier est consacré à une initiation aux modèles de régression utilisés en épidémiologie : régression linéaire multiple, régression logistique, régression de Poisson, modèle de Cox.
  
  La quatrième partie est orientée vers les concepts statistiques utilisés en épidémiologie de terrain.
  
  La cinquième partie est une initiation à la statistique bayésienne regroupant une étude des méthodes d'études de la dynamique des épidémies de maladies infectieuses à transmission interhumaine et des exemples de raisonnement bayésien.
  
  Ce livre a pour ambition de fournir au lecteur une aide pratique et de lui communiquer l'envie d'approfondir les notions de statistique et d'épidémiologie qu'il aura entrevues.
Tables des matières
- - Statistique épidémiologie
  - 5e édition
  - Thierry Ancelle
  - J.-F. d'Ivernois
  - Maloine
  - Avertissement XI
  - Partie I
  - Statistique descriptive
  - Chapitre 1 - Variables
  - I. Variables quantitatives3
  - 1. Variables quantitatives continues3
  - 2. Variables quantitatives discrètes4
  - 3. Variables temporelles4
  - II. Variables qualitatives5
  - 1. Variables qualitatives ordinales5
  - 2. Variables qualitatives nominales ou catégorielles5
  - 3. Variables binaires5
  - Chapitre 2 - Organisation des données
  - I. Tri des données11
  - II. Regroupement en classes11
  - III. Transformation de variable13
  - IV. Effectifs et fréquences15
  - V. Distribution16
  - Chapitre 3 - Description des données
  - I. Tableaux17
  - 1. Tableau brut de données17
  - 2. Tableaux de fréquences18
  - 3. Problème des données manquantes20
  - II. Graphiques20
  - 1. Polygone de fréquence21
  - 2. Histogramme22
  - 3. Diagramme en barres23
  - 4. Diagramme en barres horizontales23
  - 5. Camembert23
  - 6. Pyramide24
  - Chapitre 4 - Mesures en statistique
  - I. Paramètres de position27
  - 1. Médiane28
  - 2. Quartiles29
  - 3. Déciles et percentiles29
  - 4. Mode30
  - 5. Moyenne30
  - 6. Fréquence relative33
  - 7. Pourcentage33
  - II. Paramètres de dispersion34
  - 1. Extrêmes34
  - 2. Étendue34
  - 3. Intervalle interquartile et semi-interquartile34
  - 4. Variance35
  - 5. Écart type36
  - 6. Coefficient de variation36
  - 7. Variance et écart type d'une variable qualitative binaire37
  - Chapitre 5 - Représentation d'une distribution
  - I. Variable discrète : fréquences relatives des classes42
  - II. Variable continue : densité de probabilité42
  - III. Symétrie et étalement d'une distribution44
  - 1. Coefficient de dissymétrie (ou d'asymétrie) γ1, ou skewness44
  - 2. Coefficient d'aplatissement γ2 ou kurtosis44
  - IV. Cas d'une variable qualitative binaire45
  - Chapitre 6 - Lois de distribution
  - I. Loi binomiale47
  - 1. À quoi sert la loi binomiale ?47
  - 2. Définition des termes de la loi binomiale48
  - 3. Conditions d'application de la loi binomiale50
  - 4. Propriétés additives de la loi binomiale51
  - 5. À quoi sert la loi binomiale ? (bis)51
  - II. Loi de Poisson52
  - 1. À quoi sert la loi de Poisson ?53
  - 2. Conditions d'application de la loi de Poisson54
  - III. Loi normale55
  - 1. Propriétés de la loi normale56
  - 2. Loi normale cumulée56
  - 3. Loi normale centrée réduite57
  - 4. Propriétés de la loi de Z normale centrée réduite58
  - Partie II
  - Estimation
  - Chapitre 7 - Sondage
  - I. Biais de sélection65
  - II. Tirage au sort : le hasard66
  - III. Sondages aléatoires66
  - 1. Sondage élémentaire67
  - 2. Sondage systématique67
  - 3. Sondage à plusieurs degrés69
  - 4. Sondage en grappes70
  - 5. Sondage stratifié70
  - 6. Sondages stratifiés à plusieurs degrés71
  - IV. Sondages empiriques71
  - 1. Méthode des quotas71
  - 2. Méthode des itinéraires72
  - 3. Méthode des transects72
  - 4. Méthode des unités-types72
  - Chapitre 8 - Mesures statistiques sur un échantillon
  - I. Paramètres de position75
  - 1. Moyenne75
  - 2. Pourcentage75
  - II. Paramètres de dispersion76
  - 1. Variance76
  - 2. Écart type76
  - Chapitre 9 - Estimation d'un paramètre
  - I. Estimation d'une moyenne inconnue78
  - 1. Fluctuation d'échantillonnage d'une moyenne78
  - 2. Écart type de la moyenne79
  - 3. Intervalle de confiance d'une moyenne79
  - 4. Signification de l'intervalle de confiance d'une moyenne80
  - II. Estimation d'un pourcentage inconnu80
  - 1. Fluctuation d'échantillonnage d'un pourcentage80
  - 2. Écart type d'un pourcentage81
  - 3. Intervalle de confiance d'un pourcentage81
  - 4. Signification de l'intervalle de confiance d'un pourcentage82
  - III. Risque d'erreur consentie α82
  - IV. Taille d'un échantillon83
  - 1. Précision d'une estimation83
  - 2. Calcul de la taille d'un échantillon83
  - Partie III
  - Tests et modèles statistiques introduction
  - Conditions d'utilisation d'un test89
  - Conditions d'application90
  - Chapitre 10 - Principe des tests
  - I. Principe des tests de comparaison91
  - 1. Établir l'hypothèse nulle (H₀)91
  - 2. Proposer une hypothèse alternative (H₁)92
  - 3. Calcul d'un test de comparaison92
  - 4. Résultats d'un test de comparaison93
  - 5. Choix du risque d'erreur94
  - 6. Interprétation finale d'un test de comparaison95
  - II. Principe des tests de liaison97
  - Chapitre 11 - Tests de comparaison
  - I. Test Z ou test de l'écart réduit101
  - 1. Principe du test Z101
  - 2. Interprétation du test Z avec un risque α fixé à 5 %102
  - 3. Utilisation pratique de la table Z102
  - 4. Calcul du nombre de sujets nécessaires à un test Z104
  - II. Test T de Student105
  - 1. Principe du test T105
  - 2. Interprétation du test T105
  - 3. Utilisation de la table T106
  - III. Test F de Fisher-Snedecor106
  - 1. Principe du test F de comparaison de deux variances107
  - 2. Analyse de la variance pour comparer plusieurs moyennes107
  - 3. Utilisation des tables de F108
  - IV. Tests de X²110
  - 1. Principe du X²110
  - 2. Interprétation du test X² avec un risque a fixé à 5 %113
  - 3. Utilisation de la table de X²114
  - V. Test exact de Fisher114
  - 1. Principe du test exact de Fisher pour comparer deux pourcentages115
  - 2. Calcul du test de Fisher115
  - VI. Tests non paramétriques ou tests de rangs116
  - Chapitre 12 - Tests de liaison
  - I. Test du X² d'indépendance119
  - 1. Principe119
  - 2. Interprétation du test du X² d'indépendance120
  - II. Test du X² de tendance120
  - III. Tests de corrélation121
  - 1. Covariance122
  - 2. Coefficient de corrélation122
  - 3. Test du coefficient de corrélation123
  - 4. Test de corrélation des rangs de Spearman123
  - IV. Régression linéaire simple124
  - 1. Description124
  - 2. Test de la pente de la droite de régression126
  - 3. Estimations126
  - Chapitre 13 - Utilisation pratique des tests statistiques
  - I. Critères de choix d'un test statistique129
  - II. Stratégie d'utilisation des tests statistiques130
  - 1. Domaines d'application130
  - 2. Choix d'un test en fonction de la nature du problème130
  - 3. Choix d'un test en fonction des paramètres à comparer132
  - 4. Conditions d'application des tests133
  - III. Test Z pour comparer une moyenne observée à une moyenne théorique134
  - IV. Test Z pour comparer deux moyennes136
  - V. Test Z pour comparer deux moyennes sur deux séries appariées138
  - VI. Test T pour comparer une moyenne observée à une moyenne théorique140
  - VII. Test T de Student pour comparer deux moyennes142
  - VIII. Test T pour comparer 2 moyennes sur 2 séries appariées144
  - IX. Test F pour comparer deux variances146
  - X. Test F pour comparer plusieurs moyennes148
  - XI. Test de Wilcoxon-Mann-Whitney (WMW)150
  - XII. Test de Wilcoxon pour séries appariées152
  - XIII. Test de Kruskal-Wallis (KW)154
  - XIV. Test de X² de conformité ou d'ajustement156
  - XV. Test de X² d'homogénéité158
  - XVI. Test de X² à 4 cases pour comparer deux pourcentages160
  - XVII. Test de X² de McNemar pour séries appariées162
  - XVIII. Test de X² d'indépendance164
  - XIX. Test de X² de tendance166
  - XX. Test du coefficient de corrélation168
  - XXII. Test du coefficient de corrélation des rangs de Spearman170
  - XXII. Test de la pente de la droite de régression172
  - XXIII. Épreuve de normalité174
  - 1. Méthode approchée174
  - 2. Méthode graphique174
  - 3. Méthode analytique175
  - Chapitre 14 - Modèles de régression
  - I. Régression linéaire177
  - 1. Régression linéaire simple : analyse de la variance177
  - 2. Régression linéaire multiple184
  - II. Régression logistique186
  - 1. Régression logistique simple (univariée)186
  - 2. Régression logistique multivariée189
  - 3. Régression logistique pour séries appariées190
  - III. Régression de Poisson (log-linéaire)190
  - 1. Régression de Poisson simple (univariée)191
  - 2. Régression de Poisson multivariée194
  - 3. Particularités de la régression de Poisson195
  - 4. Conditions d'application de la régression de Poisson196
  - IV. Modèle de Cox (risques instantanés proportionnels)196
  - V. Autres modèles197
  - VI. Méthodes d'analyse multivariée198
  - 1. Codage des variables explicatives198
  - 2. Interactions200
  - 3. Sélection des variables à introduire dans un modèle201
  - 4. Paramètres d'analyse202
  - 5. Stratégies d'analyse203
  - 6. Principaux problèmes rencontrée dans une analyse multivariée204
  - Partie IV
  - Épidémiologie
  - Introduction209
  - Chapitre 15 - Mesures en épidémiologie
  - I. Mesures de base211
  - 1. Proportion211
  - 2. Ratio211
  - 3. Cote212
  - 4. Indice212
  - 5. Taux212
  - II. Indicateurs épidémiologiques213
  - 1. Prévalence213
  - 2. Incidence214
  - 3. Risque de maladie216
  - 4. Relation entre incidence et prevalence217
  - 5. Relation entre risque de maladie et densité d'incidence217
  - 6. Mortalité globale218
  - 7. Mortalité spécifique218
  - 8. Risque de décès219
  - 9. Mortalité proportionnelle219
  - 10. Létalité220
  - Chapitre 16 - Enquêtes épidémiologiques
  - I. Protocole d'enquête223
  - 1. Plan d'analyse223
  - 2. Questionnaire224
  - 3. Définition des cas224
  - II. Types d'enquêtes226
  - 1. Enquêtes descriptives226
  - 2. Enquêtes étiologiques227
  - III. Enquêtes de cohorte228
  - 1. Principe228
  - 2. Présentation des données229
  - 3. Mesures dans une enquête de cohorte229
  - 4. Le risque relatif230
  - 5. Choix du groupe de référence231
  - 6. Nombre de sujets nécessaires à une enquête de cohorte231
  - 7. Avantages et inconvénients d'une enquête de cohorte232
  - IV. Enquêtes cas-témoins233
  - 1. Principe233
  - 2. Présentation des données233
  - 3. Mesures dans une enquête cas-témoins233
  - 4. L'odds ratio (OR)234
  - 5. Choix des témoins235
  - 6. Nombre de témoins par cas236
  - 7. Nombre de sujets nécessaires à une enquête cas-témoins236
  - 8. Enquête cas-témoins appariée236
  - 9. Avantages et inconvénients d'une enquête cas-témoins237
  - 10. Variantes des enquêtes cas-témoins237
  - V. Enquêtes transversales238
  - VI. Critères de causalité dans une enquête étiologique239
  - VII. Biais dans les enquêtes étiologiques241
  - 1. Biais de sélection241
  - 2. Biais d'information241
  - 3. Biais de mauvaise classification242
  - 4. Biais de confusion242
  - VIII. Prise en compte d'un tiers facteur : analyse stratifiée242
  - 1. Modificateur de l'effet242
  - 2. Facteur de confusion243
  - 3. Stratégie d'analyse stratifiée244
  - 4. Analyse multivariée247
  - Chapitre 17 - Investigation d'une épidémie
  - I. Définitions251
  - II. Objectifs253
  - III. Chronologie253
  - 1. Affirmer la réalité de l'épidémie254
  - 2. Confirmer le diagnostic254
  - 3. Définir un cas255
  - 4. Collecter les cas et les données255
  - 5. Décrire l'épidémie256
  - 6. Formuler des hypothèses259
  - 7. Tester les hypothèses par une enquête étiologique259
  - 8. Rechercher la preuve biologique260
  - 9. Communiquer les conclusions de l'investigation261
  - 10. Prendre les mesures de prévention261
  - IV. Dynamique d'une épidémie263
  - 1. Phases clinico-biologiques d'une maladie infectieuse263
  - 2. Ratio de reproduction264
  - 3. Intervalle de génération267
  - 4. Courbe épidémique en fonction de R et de IG267
  - 5. Estimation du ratio de reproduction268
  - 6. Mesures de lutte et de contrôle268
  - 7. Modèles compartimentaux270
  - Chapitre 18 - Mesures d'impact
  - I. Fraction étiologique du risque279
  - 1. Fraction étiologique chez les exposés : FE_e279
  - 2. Fraction étiologique dans la population FE_p280
  - II. Fraction préventive281
  - 1. Fraction préventive chez les sujets protégés FP_e281
  - 2. Fraction préventive dans la population FP_p282
  - III. Intervalle de confiance des FE et FP283
  - Chapitre 19 - Standardisation des taux
  - I. Position du problème285
  - II. Principe285
  - III. Méthode directe286
  - 1. Calcul286
  - 2. Interprétation287
  - IV. Méthode indirecte287
  - V. Conditions d'application288
  - VI. Extension de la méthode288
  - Chapitre 20 - Analyse de survie
  - I. Principe291
  - II. Méthode de Kaplan-Meier292
  - III. La méthode actuarielle293
  - IV. Comparaison de courbes de survie : test du log rank294
  - Chapitre 21 - Performances d'une technique
  - I. Mesure expérimentale des performances d'un test297
  - 1. Sensibilité297
  - 2. Spécificité298
  - 3. Cas d'un test quantitatif299
  - 4. Choix d'un seuil300
  - II. Performances d'un test en situation réelle302
  - 1. Valeur prédictive positive303
  - 2. Valeur prédictive négative303
  - 3. Interprétation des VPP et VPN304
  - III. Reproductibilité et concordance307
  - 1. Coefficient de concordance307
  - 2. Coefficient kappa308
  - 3. Coefficient kappa pondéré309
  - Partie V
  - Initiation à la statistique Bayésienne
  - Chapitre 22 - Limites des méthodes fréquentistes
  - I. Estimation d'un paramètre315
  - II. Tests statistiques315
  - Chapitre 23 - Exemples de raisonnement Bayésien
  - I. L'inversion bayésienne dans les tests d'hypothèses321
  - II. Le théorème de Bayes321
  - III. La vraisemblance322
  - IV. Comparaison de deux hypothèses323
  - 1. Le facteur de Bayes (K)323
  - 2. L'évidence324
  - 3. Interprétation d'un facteur de Bayes324
  - 4. Calcul de la probabilité a posteriori d'une hypothèse325
  - V. Comparaison de plusieurs hypothèses326
  - Conclusion328
  - Annexes
  - Réponses aux questions
  - Des exercices 333
  - Rappels mathématiques 347
  - Puissance347
  - Racines347
  - Logarithmes347
  - Factorielles348
  - Combinaisons348
  - Probabilités348
  - Formule de Bayes348
  - Théorème de Bayes349
  - Loi binomiale349
  - Loi hypergéométrique349
  - Formulaire statistique 351
  - 1. Loi binomiale351
  - 2. Fonctions de répartition de la loi binomiale351
  - 3. Loi de Poisson351
  - 4. Fonctions de répartition de la loi de Poisson351
  - 5. La loi normale ou loi de Gauss352
  - 6. La variable centrée réduite Z352
  - 7. Loi normale centrée réduite de Z352
  - 8. Paramètres de position et de dispersion d'une variable352
  - 9. Estimation d'un paramètre sur un échantillon353
  - 10. Écart type d'une moyenne et d'un pourcentage lorsque la taille n de l'échantillon est grande par rapport à la taille N de la population (n/N > 0,1)353
  - 11. Intervalle de confiance d'une moyenne dans le cas des petits échantillons353
  - 12. Taille des échantillons pour réaliser un test Z354
  - 13. Corrélation354
  - 14. Régression355
  - 15. Intervalles de confiance d'un risque relatif et d'un odds ratio355
  - 16. Nombre de sujets nécessaires à une enquête de cohorte356
  - 17. Nombre de sujets nécessaires à une enquête cas-témoins356
  - 18. Analyse d'enquête étiologique stratifiée357
  - 19. Valeur prédictives d'un test357
  - 20. Test exact de Fisher358
  - 21. Correction de Yates : test du X² de Yates358
  - 22. Test du log rank pour comparer deux courbes de survie358
  - 23. Nombre de sujets nécessaires pour comparer deux pourcentages359
  - 24. Coefficient de dissymétrie (skewness)359
  - 25. Coefficient d'aplatissement (kurtosis)360
  - 26. Coefficient kappa pondéré entre 2 observateurs A et B361
  - 27. Formule de Welch-Satterthwaite361
  - 28. Principales fonctions statistiques d'Excel®362
  - Bibliographie 365
  - Glossaire 367
  - Tables statistiques 377
  - Table 1 : loi normale centrée réduite Z377
  - Table 2 : loi T de Student378
  - Tables 3 : loi F de Fisher (test unilatéral)380
  - Table 4 : loi du X²384
  - Index 385
Origine de la notice:
- Abes ;
- Electre