Cet article vous présente une sélection de 5 des meilleurs livres de biostatistique.
1. Biostatistique – Volume 1 (Bruno Scherrer)
Disponible sur Amazon Disponible à la Fnac
Cette 2e édition s’adresse aux étudiants, aux chercheurs et aux professionnels dont le bagage mathématique est élémentaire.
À partir des méthodes les plus simples, nous proposons, avec Biostatistique, volume 1, 2e édition, un cours accessible d’initiation à la biostatistique. Avec Biostatistique, volume 2, 2e édition, nous proposons un cours de biostatistique avancée (modélisation) qui fait appel à des techniques plus élaborées.
Enfin, grâce à des moyens plus complexes, nous tentons de répondre aux préoccupations des praticiens exploitant des données.
La 1ère édition de Biostatistique a été conçue au tournant des années 1980. Depuis cette époque l’application des statistiques aux sciences du vivant (biologie, médecine, etc.) a évolué sous l’impulsion de différents acteurs, notamment la Food and Drug Administration.
Au cours des années 1980, cette organisation a su en effet imposer une démonstration avant d’accorder une autorisation. Or, montrer un effet est chose relativement facile, mais le démontrer nous impose le fardeau de la preuve.
Le volume 1 expose aux chapitres 2 (protocole) et 14 (multiplicité des tests) plusieurs exigences méthodologiques liées à la démonstration. Le volume 2 poursuit dans la même veine, mais dans le cadre de la modélisation. Si le pragmatisme l’emporte souvent sur la théorie, l’exposé du principe des méthodes reste bien présent. L’étude des propriétés des méthodes permet d’en dégager les mérites respectifs et de déterminer où elles s’avèrent efficaces et non biaisées. En cas de biais, sa direction selon les situations est recherchée.
Nous avons présenté la notion de statistiques robustes pour pallier « l’insuffisance chronique » de connaissance de la loi de distribution des populations d’origine. Les données recueillies ne sont pas toujours aussi propres qu’on le souhaiterait et des méthodes sont proposées pour remédier au problème des données manquantes qui déséquilibrent un plan d’expérience, des données exceptionnelles ayant un poids démesuré dans l’analyse, des données censurées qui apportent une information non négligeable, etc.
Cet ouvrage traite particulièrement de la modélisation et de la modélisation semi-paramétrique, comme aide à la construction des modèles a priori. De très nombreux exemples tirés de cas réels facilitent la compréhension et l’application des méthodes, la comparaison de différentes approches et l’interprétation des résultats. Le choix des exemples ne vise pas un résultat significatif et sans équivoque, mais conduit à une réflexion sur la pertinence de la méthode.
Enfin, nous proposons des codes de programmation applicables aux techniques les plus élaborées.
À propos de l’auteur
Bruno Scherrer, Ph. D. et M.B.A., professeur de biostatistique pendant 17 ans à l’Université du Québec à Montréal, fut également professeur invité à l’École polytechnique fédérale de Lausanne (Suisse) et à l’Université de Bourgogne (Dijon).
Promoteur des statistiques appliquées à l’environnement, il dirigea le Centre d’études et de recherche en sciences de l’environnement (UQAM), fut président du Groupe de recherche et d’études en biostatistique de l’environnement (Montréal), puis responsable scientifique à l’Office national de la chasse (Paris).
En 1988, Bruno Scherrer s’oriente vers la biostatistique appliquée à la biopharmacie (développement de médicaments). Il crée et dirige le département de biométrie des Laboratoires Jouveinal (Fresnes), puis dirige le département Technical Operations, Statistics and data management chez Parke Davis Warner Lambert et enfin devient directeur senior de la division Biostatistics and Reporting à Ann Arbor (Michigan) chez Pfizer Global Research and Development.
Aujourd’hui, dans le cadre d’une retraite active, il agit dans l’industrie pharmaceutique et dans plusieurs universités et organisations internationales en tant que consultant indépendant en biostatistique et méthodologie.
2. Biostatistique – Volume 2 (Bruno Scherrer)
Disponible sur Amazon Disponible à la Fnac
Cette 2e édition s’adresse aux étudiants, aux chercheurs et aux professionnels dont le bagage mathématique est élémentaire.
À partir des méthodes les plus simples, nous proposons, avec Biostatistique, volume 1, 2e édition, un cours accessible d’initiation à la biostatistique. Avec Biostatistique, volume 2, 2e édition, nous proposons un cours de biostatistique avancée (modélisation) qui fait appel à des techniques plus élaborées.
Enfin, grâce à des moyens plus complexes, nous tentons de répondre aux préoccupations des praticiens exploitant des données.
La 1ère édition de Biostatistique a été conçue au tournant des années 1980. Depuis cette époque l’application des statistiques aux sciences du vivant (biologie, médecine, etc.) a évolué sous l’impulsion de différents acteurs, notamment la Food and Drug Administration.
Au cours des années 1980, cette organisation a su en effet imposer une démonstration avant d’accorder une autorisation. Or, montrer un effet est chose relativement facile, mais le démontrer nous impose le fardeau de la preuve.
Le volume 1 expose aux chapitres 2 (protocole) et 14 (multiplicité des tests) plusieurs exigences méthodologiques liées à la démonstration. Le volume 2 poursuit dans la même veine, mais dans le cadre de la modélisation. Si le pragmatisme l’emporte souvent sur la théorie, l’exposé du principe des méthodes reste bien présent. L’étude des propriétés des méthodes permet d’en dégager les mérites respectifs et de déterminer où elles s’avèrent efficaces et non biaisées. En cas de biais, sa direction selon les situations est recherchée.
Nous avons présenté la notion de statistiques robustes pour pallier « l’insuffisance chronique » de connaissance de la loi de distribution des populations d’origine. Les données recueillies ne sont pas toujours aussi propres qu’on le souhaiterait et des méthodes sont proposées pour remédier au problème des données manquantes qui déséquilibrent un plan d’expérience, des données exceptionnelles ayant un poids démesuré dans l’analyse, des données censurées qui apportent une information non négligeable, etc.
Cet ouvrage traite particulièrement de la modélisation et de la modélisation semi-paramétrique, comme aide à la construction des modèles a priori. De très nombreux exemples tirés de cas réels facilitent la compréhension et l’application des méthodes, la comparaison de différentes approches et l’interprétation des résultats. Le choix des exemples ne vise pas un résultat significatif et sans équivoque, mais conduit à une réflexion sur la pertinence de la méthode.
Enfin, nous proposons des codes de programmation applicables aux techniques les plus élaborées.
À propos de l’auteur
Bruno Scherrer, Ph. D. et M.B.A., professeur de biostatistique pendant 17 ans à l’Université du Québec à Montréal, fut également professeur invité à l’École polytechnique fédérale de Lausanne (Suisse) et à l’Université de Bourgogne (Dijon).
Promoteur des statistiques appliquées à l’environnement, il dirigea le Centre d’études et de recherche en sciences de l’environnement (UQAM), fut président du Groupe de recherche et d’études en biostatistique de l’environnement (Montréal), puis responsable scientifique à l’Office national de la chasse (Paris).
En 1988, Bruno Scherrer s’oriente vers la biostatistique appliquée à la biopharmacie (développement de médicaments). Il crée et dirige le département de biométrie des Laboratoires Jouveinal (Fresnes), puis dirige le département Technical Operations, Statistics and data management chez Parke Davis Warner Lambert et enfin devient directeur senior de la division Biostatistics and Reporting à Ann Arbor (Michigan) chez Pfizer Global Research and Development.
Aujourd’hui, dans le cadre d’une retraite active, il agit dans l’industrie pharmaceutique et dans plusieurs universités et organisations internationales en tant que consultant indépendant en biostatistique et méthodologie.
3. Comprendre et réaliser les tests statistiques à l’aide de R – Manuel de biostatistique (Gaël Millot)
Disponible sur Amazon Disponible à la Fnac
Ce livre s’adresse aux étudiants, médecins et chercheurs désirant réaliser des tests alors qu’ils débutent en statistique.
Illustré par 88 figures et accompagné d’exercices avec correction, l’ouvrage aborde la statistique de la manière la plus simple qui soit, sans démonstration mathématique, mais en insistant sur les détails, afin de bien maîtriser toutes les subtilités des tests.
L’ouvrage explore des points fondamentaux en statistique : la check-list à effectuer avant de réaliser un test, la gestion des individus extrêmes, l’origine de la p value, la puissance ou la conclusion d’un test. Il explique comment choisir un test à partir de ses propres données.
Il décrit 35 tests statistiques sous forme de fiches, dont 24 non paramétriques, ce qui couvre la plupart des tests à une ou deux variables observées. Il traite de toutes les subtilités des tests, comme les corrections de continuité, les corrections de Welch pour le test t et l’anova, ou les corrections de p value lors des comparaisons multiples. Il propose un exemple d’application de chaque test à l’aide de R, en incluant toutes les étapes du test, et notamment l’analyse graphique des données.
L’originalité de ce manuel est de proposer non seulement une explication très détaillée sur l’utilisation des tests les plus classiques, mais aussi la possibilité de réaliser ces tests à l’aide de R, logiciel de référence en statistique, gratuit, disponible sur Internet et compatible avec Windows, Mac OS et Linux.
L’autre originalité est de proposer l’ensemble des exemples d’application des tests à partir d’un seul fichier de données, ce qui facilite la compréhension et le passage éventuel vers d’autres logiciels d’analyse. Ce fichier, ainsi que l’intégralité du code R de ce manuel, est disponible en ligne (https://c3bi.pasteur.fr/gael-millot-livres/).
À propos de l’auteur
Gaël Millot, Docteur en Génétique Humaine, Maître de Conférences en Génétique et Biostatistique à l’Université Pierre et Marie Curie (Paris VI), responsable du pôle Statistique de la plateforme Hub-C3BI de l’Institut Pasteur.
4. Modèles biostatistiques pour l’épidémiologie (Daniel Commenges, Hélène Jacqmin-Gadda)
Cet ouvrage fait le point sur les méthodes disponibles à ce jour pour analyser les données longitudinales. Les principaux résultats de l’inférence statistique et les principaux modèles de régression sont rappelés.
Le reste du livre se concentre sur les modèles pour données longitudinales au sens large, c’est-à-dire mesures répétées de variables quantitatives ou qualitatives et histoire d’événements. L’ouvrage est accompagné par le développement d’un ensemble de logiciels R.
Il s’agit d’un livre collectif, fruit de l’expérience de recherche et d’enseignement d’une équipe dont les membres ont travaillé ensemble depuis des années. Grâce à cette expérience commune des neuf auteurs, le livre est homogène à la fois dans la vision générale et dans les notations.
À propos de l’auteur
Daniel Commenges : Directeur de Recherche Emerite, INSERM, ISPED, Université de Bordeaux.
Hélène Jacqmin-Gadda : Directrice de Recherche, INSERM, ISPED, Université de Bordeaux.
5. Biostatistique (Régis Beuscart, Pascal Roy, Catherine Quantin, Jacques Bénichou)
Disponible sur Amazon Disponible à la Fnac
Ce manuel est le fruit de l’expérience pédagogique de trente-sept enseignants du premier cycle des professions de santé.
Structuré selon des exigences très strictes en treize chapitres reflétant fidèlement la réalité de l’enseignement médical de première année, il contient tous les éléments nécessaires à une bonne compréhension des méthodes biostatistiques de base par les futurs médecins, pharmaciens, sages-femmes, kinésithérapeutes et autres professionnels de santé.
Il s’appuie sur un texte concis, sur plus de 100 illustrations et près de 170 exemples et encadrés pédagogiques, qui proposent en permanence, au fil des pages, un lien direct avec la réalité du futur praticien.
Plus de 120 QCM, rédigés dans l’esprit du concours de première année, permettent au lecteur de s’entraîner et d’évaluer sa compréhension du cours. Toutes les réponses à ces questions et des tests interactifs sont disponibles sur le site de l’éditeur.
Un ouvrage absolument indispensable pour réussir son concours !
À propos de l’auteur
Ce manuel a été dirigé et coordonné par Régis Beuscart, professeur de biostatistique en premier cycle des professions de santé à la faculté de médecine de Lille.
Jacques Bénichou, professeur à la faculté de médecine de Rouen, Pascal Roy, professeur à la faculté de médecine de Lyon, et Catherine Quantin, professeur à la faculté de médecine de Dijon, ont secondé le professeur Beuscart dans son travail de coordination.
Le contenu de ce livre a été rédigé sous la responsabilité du Collège des enseignants d’informatique médicale, biomathématiques, méthodes en épidémiologie, statistique.
