Biostatistique By Amira

28/03/2026

📊🧬 خدمة التحليل الإحصائي لطلبة البيولوجيا والعلوم الطبية 🎓

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أو تدرس في أحد تخصصات العلوم الطبية 🩺💊
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📊🧬 Service d’Analyse Statistique pour étudiants en Biologie & Sciences Médicales 🎓

Vous êtes en Master ou Doctorat en biologie 🧪🧫
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04/02/2026

📊 𝓒𝓸𝓶𝓶𝓮𝓷𝓽 𝓬𝓪𝓵𝓬𝓾𝓵𝓮𝓻 𝓵𝓪 𝓽𝓪𝓲𝓵𝓵𝓮 𝓭𝓮 𝓵’𝓮́𝓬𝓱𝓪𝓷𝓽𝓲𝓵𝓵𝓸𝓷 ?
Pour qu’une recherche soit 𝓯𝓲𝓪𝓫𝓵𝓮 et 𝓻𝓮𝓹𝓻é𝓼𝓮𝓷𝓽𝓪𝓽𝓲𝓿𝓮, il faut calculer correctement la 𝓽𝓪𝓲𝓵𝓵𝓮 𝓭𝓮 𝓵’𝓮́𝓬𝓱𝓪𝓷𝓽𝓲𝓵𝓵𝓸𝓷 👎.
U𝙣 𝙡𝙞𝙠𝙚 𝙚𝙩 𝙪𝙣 𝙋𝙖𝙧𝙩𝙖𝙜𝙚 de ce post avant d'aller plus loin nous feront Plaisir.
📐 Formule :
n ≥ (Zc / ME)² × p × (1 - p)
✅ Avec :
• 𝓷 → taille de l’échantillon
• 𝓩𝓬 → valeur de Z (selon le niveau de confiance)
• 𝓹 → proportion attendue dans la population
• 𝓜𝓔 → marge d’erreur
💡 À retenir :
• Un 𝓷𝓲𝓿𝓮𝓪𝓾 𝓭𝓮 𝓬𝓸𝓷𝓯𝓲𝓪𝓷𝓬𝓮 𝓮́𝓵𝓮𝓿𝓮́ → plus grande valeur de Z.
• Une 𝓶𝓪𝓻𝓰𝓮 𝓭’𝓮𝓻𝓻𝓮𝓾𝓻 𝓹𝓵𝓾𝓼 𝓻é𝓭𝓾𝓲𝓽𝓮 → échantillon plus grand.
🚀 Bien dimensionner son échantillon = des résultats solides et généralisables.

Exemple : calcul de la taille d’échantillon (pas-à-pas)

Supposons que tu veux estimer une proportion avec :

Niveau de confiance = 95% → Zc = 1,96

Proportion attendue (p) = 0,5 (valeur conservatrice si on ne sait pas)

Marge d’erreur désirée (ME) = 0,05 (soit 5%)

Formule (copiable) :
n ≥ (Zc / ME)² × p × (1 − p)

Calcul intermédiaire : Zc / ME = 1,96 / 0,05 = 39,2

On élève au carré : (39,2)² = 1536,64

On calcule p(1 − p) = 0,5 × 0,5 = 0,25

n ≥ 1536,64 × 0,25 = 384,16

→ Taille d’échantillon minimale : on arrondit toujours à l’entier supérieur → n = 385

26/01/2026

📈 Les tests de normalité : comprendre et bien les utiliser en statistique
Pour vérifier si vos données suivent une loi normale, on utilise des tests de normalité. Ces tests sont essentiels avant d’appliquer de nombreuses méthodes statistiques (régression, tests paramétriques, etc.).
✅ Les principaux tests de normalité à connaître
1. Test de Shapiro–Wilk (le plus populaire)
• Adapté aux petits et moyens échantillons (n < 5000)
• Très puissant pour détecter la non-normalité
• Hypothèse nulle (H₀) : les données suivent une loi normale
• Si p < 0,05 → les données ne sont pas normales
2. Test de Kolmogorov–Smirnov (KS)
• Compare la distribution des données à une loi normale théorique
• Moins sensible que Shapiro–Wilk
• Très utilisé dans plusieurs logiciels statistiques
• p < 0,05 → non-normalité
3. Test d’Anderson–Darling
• Accorde plus d’importance aux queues de distribution
• Très efficace pour détecter l’asymétrie et les queues épaisses
• Souvent recommandé pour les grands échantillons
4. Test de Lilliefors
• Variante améliorée du test KS
• Tient compte de l’estimation de la moyenne et de l’écart-type
• Plus pertinent que le KS classique
5. Test de Jarque–Bera
• Basé sur l’asymétrie (skewness) et la kurtosis
• Très utilisé en économétrie
• Particulièrement adapté aux grands échantillons (n > 200)
________________________________________
📊 Méthodes graphiques (complémentaires mais très utiles)
Ces méthodes permettent de visualiser la normalité des données :
• Histogramme
• Graphique Q–Q
• Boxplot (met en évidence l’asymétrie)

17/01/2026

17/01/2026

Boite à moustache

14/01/2026

Type de variable 👇

03/01/2026

📊🧬 خدمة التحليل الإحصائي لطلبة البيولوجيا والعلوم الطبية 🎓
Bio-statistics By Wissal

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02/01/2026

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