Notions fondamentales I
- plan d’expérience : organisation des traitements, contrôles, répétitions et randomisations pour tester une hypothèse
- analyse de variance : méthode statistique comparant des moyennes en décomposant la variabilité observée
- modèle linéaire généralisé : famille de modèles reliant une variable réponse à des prédicteurs via une fonction de lien
Notions fondamentales II
- alignement de séquences : mise en correspondance de séquences biologiques afin d’identifier similarités, différences et homologies
- contrôle des comparaisons multiples : procédures limitant l’inflation du risque d’erreur lorsque plusieurs hypothèses sont testées
Contrôles de compréhension I
- Contrôle — plan d’expérience : Contrôler « plan d’expérience » consiste à confronter la réponse à sa définition, aux données de la situation et à la cohérence du résultat.
- Contrôle — analyse de variance : Contrôler « analyse de variance » consiste à confronter la réponse à sa définition, aux données de la situation et à la cohérence du résultat.
- Contrôle — modèle linéaire généralisé : Contrôler « modèle linéaire généralisé » consiste à confronter la réponse à sa définition, aux données de la situation et à la cohérence du résultat.
Contrôles de compréhension II
- Contrôle — alignement de séquences : Contrôler « alignement de séquences » consiste à confronter la réponse à sa définition, aux données de la situation et à la cohérence du résultat.
- Contrôle — contrôle des comparaisons multiples : Contrôler « contrôle des comparaisons multiples » consiste à confronter la réponse à sa définition, aux données de la situation et à la cohérence du résultat.
Applications et mises en situation
- Analyser ou appliquer correctement « plan d’expérience » dans une situation de niveau Master portant sur « Biostatistique, bioinformatique et plan expérimental ».
- Analyser ou appliquer correctement « analyse de variance » dans une situation de niveau Master portant sur « Biostatistique, bioinformatique et plan expérimental ».
- Analyser ou appliquer correctement « modèle linéaire généralisé » dans une situation de niveau Master portant sur « Biostatistique, bioinformatique et plan expérimental ».
- Analyser ou appliquer correctement « alignement de séquences » dans une situation de niveau Master portant sur « Biostatistique, bioinformatique et plan expérimental ».
- Analyser ou appliquer correctement « contrôle des comparaisons multiples » dans une situation de niveau Master portant sur « Biostatistique, bioinformatique et plan expérimental ».
- Relire la situation puis vérifier que l’usage de « plan d’expérience » répond exactement à la question posée.
- Relire la situation puis vérifier que l’usage de « analyse de variance » répond exactement à la question posée.
- Relire la situation puis vérifier que l’usage de « modèle linéaire généralisé » répond exactement à la question posée.
- Relire la situation puis vérifier que l’usage de « alignement de séquences » répond exactement à la question posée.
- Relire la situation puis vérifier que l’usage de « contrôle des comparaisons multiples » répond exactement à la question posée.
Méthodes de résolution et de vérification
- Définir précisément « plan d’expérience », expliciter les hypothèses et le cadre scientifique, mobiliser un exemple, un calcul, une donnée ou une source pertinente, puis justifier la conclusion.
- Définir précisément « analyse de variance », expliciter les hypothèses et le cadre scientifique, mobiliser un exemple, un calcul, une donnée ou une source pertinente, puis justifier la conclusion.
- Définir précisément « modèle linéaire généralisé », expliciter les hypothèses et le cadre scientifique, mobiliser un exemple, un calcul, une donnée ou une source pertinente, puis justifier la conclusion.
- Définir précisément « alignement de séquences », expliciter les hypothèses et le cadre scientifique, mobiliser un exemple, un calcul, une donnée ou une source pertinente, puis justifier la conclusion.
- Définir précisément « contrôle des comparaisons multiples », expliciter les hypothèses et le cadre scientifique, mobiliser un exemple, un calcul, une donnée ou une source pertinente, puis justifier la conclusion.
- Revenir à la définition de « plan d’expérience », vérifier chaque étape et justifier la conclusion avec une donnée ou une règle pertinente.
- Revenir à la définition de « analyse de variance », vérifier chaque étape et justifier la conclusion avec une donnée ou une règle pertinente.
- Revenir à la définition de « modèle linéaire généralisé », vérifier chaque étape et justifier la conclusion avec une donnée ou une règle pertinente.
- Revenir à la définition de « alignement de séquences », vérifier chaque étape et justifier la conclusion avec une donnée ou une règle pertinente.
- Revenir à la définition de « contrôle des comparaisons multiples », vérifier chaque étape et justifier la conclusion avec une donnée ou une règle pertinente.
Pièges fréquents
- Employer « plan d’expérience » comme simple mot-clé ou formule sans vérifier les hypothèses, le domaine de validité, les unités, les données ou les limites du raisonnement.
- Employer « analyse de variance » comme simple mot-clé ou formule sans vérifier les hypothèses, le domaine de validité, les unités, les données ou les limites du raisonnement.
- Employer « modèle linéaire généralisé » comme simple mot-clé ou formule sans vérifier les hypothèses, le domaine de validité, les unités, les données ou les limites du raisonnement.
- Employer « alignement de séquences » comme simple mot-clé ou formule sans vérifier les hypothèses, le domaine de validité, les unités, les données ou les limites du raisonnement.
- Employer « contrôle des comparaisons multiples » comme simple mot-clé ou formule sans vérifier les hypothèses, le domaine de validité, les unités, les données ou les limites du raisonnement.
- Valider une réponse seulement parce qu’elle paraît plausible, sans la confronter à la définition de « plan d’expérience ».
- Valider une réponse seulement parce qu’elle paraît plausible, sans la confronter à la définition de « analyse de variance ».
- Valider une réponse seulement parce qu’elle paraît plausible, sans la confronter à la définition de « modèle linéaire généralisé ».
- Valider une réponse seulement parce qu’elle paraît plausible, sans la confronter à la définition de « alignement de séquences ».
- Valider une réponse seulement parce qu’elle paraît plausible, sans la confronter à la définition de « contrôle des comparaisons multiples ».