- définir une hypothèse nulle et alternative
- pourquoi les statistiques: de la saisie des données à l'analyse
- comment prendre des mesures en biologie
- variabilité intra- et inter-observateur
- répétabilité
- contrôle et traitements
- qu'est-ce qu'un bon échantillon et importance d'un bon design expérimental
- données expérimentales vs observationnelles
- pseudo-réplication
- randomisation
- puissance d'un test: définition et effets
- quelles données pour quel test? Revue des tests principaux vu au cours de statistiques pour biologistes en illustrant leur utilisation, le type de données permettant d'effectuer ces tests, quelles conséquences sur le résultat du test si les données ne sont pas adéquates, comment s'y prendre pour y remédier
- test de t vs Wilcoxon
- anova un facteur vs Kruskall-Wallis
- régression linéaire
- Chi-carré
- utilisation de données biologiques réelles illustrant les notions du cours
- présentation d'articles scientifiques illustrant les tests abordés
