Study Programmes 2026-2027
ATGA3060-1  
Biométrie appliquée
Duration :
Number of credits :
Bachelier : agronome en gestion des productions animales et végétales4
Lecturer :
Nathalie Debergh
Language(s) of instruction :
French language
Organisation and examination :
Teaching in the first semester, review in January
Units courses prerequisite and corequisite :
Prerequisite or corequisite units are presented within each program
Learning unit contents :
Ce cours alterne des notions théoriques en statistiques et leur mise en pratique sur ordinateur.

Le volet pratique de ce cours (TP) est axé sur la maitrise d'Excel et l'utilisation de statskingdom.com, une plateforme très complète des statistiques, basée sur le logiciel R.

Ce cours a donc pour objectif une approche concrète des concepts statistiques les plus courantes, point de départ de toute analyse de données bio-agronomiques. 

A. Statistiques descriptives

A.1. Variables discrètes, continues, quantitatives, qualitatives.

A.2. Statistiques à une variable

*Moyenne, médiane, fréquences, variance, écart-type, quartiles, intervalle interquartile, valeurs extrêmes.

*Table des effectifs et des fréquences (pourcentages); Effectifs cumulés; Fréquences cumulées.

*Diagramme en bâtons; Diagramme circulaire; Histogramme; Box-plot etc.

Statistique inférentielle  :

Notion d'échantillonnage; notion d'estimateur.

Estimation ponctuelle d'une moyenne et d'une proportion.

Intervalle de confiance (IC) d'un estimateur (proportion, moyenne, etc.).

Tests d'hypothèses

risque alpha, bêta, niveau de confiance, puissance d'un test, test unilatéral, test bilatéral

Test du X² : test d'indépendance

Test de Shapiro-Wilk

Lois de probabilités

 Loi Binomiale

 Loi Normale



Statistiques à deux variables

Deux variables qualitatives : tableau de contingence.

Une variable qualitative et une variable quantitative. 

Deux variables quantitatives : nuage de points, corrélation, régression linéaire, ajustement des moindres carrés, coefficient de détermination.

Comparaison de deux moyennes (variance connue ou estimée) : Test de Student

Comparaison de trois moyennes : test ANOVA




 


 
Learning outcomes of the learning unit :
- Connaître les méthodes de calcul de la statistique descriptive, de la statistique inférentielle et des tests d'hypothèses.

- Etude de cas pratiques. 

- Regard critique sur les résultats obtenus
Prerequisite knowledge and skills :
- Maîtrise d'Excel
Planned learning activities and teaching methods :
- Cours ex cathédra 

- Des séances d'exercices avec le logiciel Excel et Statskingdom (R) sont prévues.

- Des bases de données seront fournies aux étudiants pour qu'ils puissent s'exercer durant les travaux pratiques. Des cas concrets seront analysés et étudiés sur ordinateur durant les séances de TP.
Mode of delivery (face to face, distance learning, hybrid learning) :
Hybride
Recommended or required readings :
Assessment methods and criteria :
Epreuve portant sur la réalisation d'un dossier d'analyse statistique d'un cas pratique (dossier sous format Word et défense orale de ce dossier si nécessaire -faiblesse du dossier-)
Work placement(s) :
Organizational remarks :
Contacts :
nathalie.debergh@hech.be