Université Lyon 1
Université de Lyon
Arqus
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  • Domaine : Masters du domaine SCIENCES, TECHNOLOGIES, SANTE
  • Diplôme : Master
  • Mention : Neurosciences
  • Parcours : M2 Sensory Neurosciences and Analysis (SNA)
  • Unité d'enseignement : Méthodologie et statistiques
Nombre de crédits de l'UE : 6
Code APOGEE : BIO1388M
UE Libre pour ce parcours
UE valable pour le semestre 1 de ce parcours
    Responsabilité de l'UE :
BOULINGUEZ PHILIPPE
 philippe.boulinguezuniv-lyon1.fr
04.37.91.12.22
 claude.duchampuniv-lyon1.fr
DUCHAMP CLAUDE
 claude.duchampuniv-lyon1.fr
04.72.43.12.15
 philippe.boulinguezuniv-lyon1.fr
    Type d'enseignement
Nb heures *
Cours Magistraux (CM)
30 h
Travaux Dirigés (TD)
15 h
Travaux Pratiques (TP)
12 h
Durée de projet en autonomie (PRJ)
0 h
Durée du stage
0 h
Effectif Cours magistraux (CM)
210 étudiants
Effectif Travaux dirigés (TD)
35 étudiants
Effectif Travaux pratiques (TP)
18 étudiants

* Ces horaires sont donnés à titre indicatif.

    Pré-requis :
L3 SVT parcours physiologie ou neurosciences

Savoir utiliser les principaux outils de statistiques descriptives.

Connaître les bases de la démarche statistique inférentielle (probabilités, estimations, intervalles de confiance, régression simple, corrélation)
    Compétences attestées (transversales, spécifiques) :

Connaître les grands principes de la démarche scientifique (approche épistémologique)

Connaître et savoir analyser de façon critique les principes méthodologiques généraux de la démarche empirique.

Savoir utiliser de façon appropriée au problème statistique les principaux tests d’hypothèse (paramétriques, non paramétriques, Anova)

    Programme de l'UE / Thématiques abordées :

Epistémologie:

- Les grands principes de la démarche scientifique.

- Identification et formulation d’un problème scientifique

- La théorie comme réponse au problème

- Vie et mort d’une théorie

- Les éléments de logique du raisonnement scientifique.

 

Méthodologie Générale:

- principes de traduction d’une hypothèse théorique en prédictions factuelles mesurables

- les contraintes et les règles de construction d’un design expérimental.
- le savoir-faire et le faire-savoir

 

Statistiques:

- Savoir utiliser de façon appropriée au problème statistique les tests élémentaires du domaine.

Tests d’hypothèses

Tests paramétriques

Tests non paramétriques

ANOVA 1 facteur

Régression simple, corrélation

Intro à R

Date de la dernière mise-à-jour : 26/07/2022
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