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SESSION COURTE
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Utilisation de R pour l'analyse des données des bases médico-administratives

  • Mise en pratique individuelle
  • Approche progressive
  • Possibilité d'initier l'exploration de vos propres données (séquence 2)
  • Effectifs de participants restreints pour favoriser les échanges et permettre une mise en pratique optimale

Objectifs professionnels

  • Utiliser le logiciel R et l'environnement de programmation RStudio pour l'analyse des données des bases médico-administratives

Public visé

Épidémiologiste, médecin de santé publique, statisticien, data manager, data scientist, économiste amené à réaliser des analyses statistiques sur des données de santé en ARS, ORS, agence de santé, établissement de santé, équipe de recherche orientée santé publique (épidémiologie, SHS), structure privée

Prérequis

Connaissances élémentaires en analyse de données

Compétences visées

Analyser des données de santé issues des bases médico-administratives avec R

Réaliser des graphiques et cartes avec R

Créer un rapport dynamique avec R

Contenu de formation

Séquence 1 : Prendre en main le logiciel R

Introduction au langage R et à l'environnement de programmation RStudio

  • R pour l'analyse des données médico-administratives : illustrations des capacités de l'outil
  • Types de données : valeur numérique, caractère ou catégorielle
  • Formats des données : des data.frame aux data.table

Analyses statistiques et représentation graphiques élémentaires

  • Analyses statistiques : du descriptif à la modélisation
  • Représentations graphiques : du graphique simple à la grammaire de ggplot2
  • Introduction à la cartographie avec R

Séquence 2 : Introduction à la programmation de fonctions et génération de rapport dynamique

Introduction à la programmation sous R

De la boucle for() aux fonctions apply() et à la library dplyr pour données massives

Création d'un rapport dynamique sous R

Introduction à R Markdown

MODALITÉS PÉDAGOGIQUES :

Présentiel : 12 heures par séquence

Pour l'ensemble des séquences, alternance de présentations théoriques et de travaux pratiques avec des données issues de open-data.gouv et ScanSanté (openDamir, openMédic, open-ccam)

Intervenants

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Responsable pédagogique
Nolwenn LE MEUR
Professeur, Département Méthodes quantitatives en santé publique, EHESP

Partenaires

Consortium PEPS-ANSM (Pharmaco-Epidémiologie des Produits de Santé)
EA 7449 REPERES, EHESP/Rennes 1 (Recherche en Pharmaco-Epidémiologie et Recours aux Soins)

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