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STAT-F416

Analyse des durées de vie

année académique
2024-2025

Titulaire(s) du cours

William MALBECQ (Coordonnateur)

Crédits ECTS

5

Langue(s) d'enseignement

français

Contenu du cours

Le cours commencera par une introduction générale aux données des durées de vie, de leurs caractéristiques et des besoins spécifiques de leur analyse. Les méthodes d’estimation et de test non paramétriques seront présentées, y compris le test de log-rang et ses généralisations. Les méthodes de régression semi-paramétrique (y compris le modèle en hasards proportionnels), paramétrique et flexible seront présentées en détail. L’analyse des données censurées par intervalles sera abordée. Enfin, quelques méthodes de calcul de taille d’échantillon seront abordées. Les exemples illustratifs proviennent de la recherche expérimentale prospective ainsi que de la recherche rétrospective.

Objectifs (et/ou acquis d'apprentissages spécifiques)

A l’issue de cette unité d’enseignement, l’étudiant sera capable de :

  • Participer à la planification d’une étude dont le critère principal représente une variable de durées de vie. 
  • Choisir et justifier la méthode adéquate d’analyse des données de durée de vie
  • Analyser les données de durée de vie
  • Présenter les résultats et contribuer à la prise de décision sur base de résultats statistiques

Méthodes d'enseignement et activités d'apprentissages

24h de cours magistral ex-cathedra. Si possible 12h d’exercices réalisés à l'aide des logiciels R et RStudio.

Références, bibliographie et lectures recommandées

Ouvrages de référence généraux

  1. Collett D. Modelling survival data in medical research (4th edition). Chapman and Hall (2023).
  2. Klein J. P. and Moeschberger M. L. Survival analysis: techniques for censored and truncated data (2nd edition). Springer Verlag (2003).
  3. Legrand C. Advanced survival models. CRC Press (2021).

Référence pour données censurées par intervalles

  1. Bogaerts K., Komarek A., Lesaffre E. Survival Analysis with Interval-Censored Data: A Practical Approach with Examples in R, SAS, and BUGS. Chapman & Hall/CRC Interdisciplinary Statistics (2017).

Référence pour le langage R

  1. Moore D.F. Applied survival analysis using R. Springer Verlag (2016).

Support(s) de cours

  • Université virtuelle

Autres renseignements

Contacts

Campus

Plaine

Evaluation

Méthode(s) d'évaluation

  • Examen écrit

Examen écrit

  • Examen à livre ouvert
  • Question ouverte à développement long

L'examen est écrit et dure 3h avec une partie théorique portant sur la compréhension des notions de base et une partie pratique portant sur l'interprétation de résultats d'analyses statistiques. Les notes de cours sont permises pendant l’examen. Un calculatrice scientifique est nécessaire, sans connexion internet.

Langue(s) d'évaluation

  • français

Programmes