Analyses biostatistiques en recherche clinique, Conseils méthodologiques
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Expertises biostatistiques & datamining


      Conseils méthodologiques & formation

  

D M D A

Datamining Discovery Algorithms >> Flexibilité >> Proximité >> Compétences

Comme je l'indique ici, l'analyse statistique est une tâche très technique qu'il faut confier à des spécialistes.


Les risques d'erreur sont multiples et les analyses statistiques requièrent très souvent des compétences en programmation pour espérer modéliser la complexité topographique des données.


Dans l'offre des logiciels existants, j'utilise les produits suivants qui sont des standards du domaine et offrent des fonctions statistiques très pointues nécessaires dans la majorité des situations courantes :

Logiciels

R est un logiciel open source que l'on ne présente plus tant son succès est immense. Il dispose de fonctions statistiques perfectionnées, lesquelles sont souvent absentes chez les produits concurrents. Il est extensible grâce à l'ajout de librairies externes permettant de réaliser tous les traitements statistiques.

SAS est LE logiciel de traitement statistique par excellence, mais il souffre de plus en plus de la présence de R sur le marché. Avec plus de 300 procédures de statistique et data management, SAS fait figure de référence et permet d'appréhender toutes les situations pratiques.

SPAD est un logiciel français orienté datamining. Il présente des outils de scoring et de clustering industrialisés en plus de fonctions graphiques très poussées.

Hugin est un logiciel de construction et de développement de réseaux bayésiens. C'est un des rares produits du marché à disposer d'outils de validation de modèles. L'atout immense de ce type de logiciel est la possibilité de construire un modèle sans données !

Minitab est un outil statistique très orienté "applications industrielles". Il y a cependant des ce logiciel des utilitaires intéressants d'analyse R & R permettant la validation des dispositifs de mesure.

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