Titre : | Quelle inférence pour l'épidémiologie à l'heure des big data ? (2017) |
Auteurs : | Bruno Falissard ; Ministère des affaires sociales et de la santé (Paris, FRA) |
Type de document : | Article |
Dans : | Revue française des affaires sociales (n° 4, octobre-novembre-décembre 2017) |
Pagination : | pp.127-132 |
Langues: | Français |
Mots-clés : | Big data ; Traitement informatique ; Santé publique [généralité] ; POINT DE VUE ; Epidémiologie |
Résumé : | [BDSP. Notice produite par MIN-SANTE m7mR0x9C. Diffusion soumise à autorisation]. Depuis quelques années, de nouveaux jeux de données de dimension hors norme sont apparus dans les laboratoires. Impensable il y a quelques décennies, les épidémiologistes ont ainsi maintenant à analyser des fichiers pouvant contenir plusieurs centaines de milliers de variables ou de sujets. Dans de tels cadres, les tests statistiques tels que proposés par Fisher ont du mal à garder leur pertinence. L'épidémiologie se trouve alors branlante sur ses fondations. Comment sortir de cette situation embarrassante ? Où en sommes nous aujourd'hui ? |
En ligne : | https://login.ehesp.idm.oclc.org/login?url=https://www.cairn.info/revue-francaise-des-affaires-sociales-2017-4-page-127.htm |
Exemplaires (4)
Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
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104886 | RFAS | Périodique | Rennes | Compactus | Empruntable Disponible |
101545 | RFAS | Périodique | Rennes | Magasin | Empruntable Disponible |
101548 | RFAS | Périodique | Rennes | Magasin | Empruntable Disponible |
111210 | RFAS | Périodique | Rennes | Magasin | Empruntable Disponible |