Explore l'importance de la randomisation dans la spectrométrie de masse des protéines et la protéomique, en soulignant son rôle dans la minimisation des biais et la garantie de la validité de la recherche.
Explore les défis des études observationnelles, en soulignant l'importance de la randomisation et de l'analyse de sensibilité pour tirer des conclusions valables à partir de «données trouvées».
Couvre l'analyse causale des données d'observation, des pièges, des outils permettant de tirer des conclusions valables et d'aborder les variables confusionnelles.
Couvre la théorie des probabilités de base, l'ANOVA, la conception expérimentale et les corrélations, en soulignant l'importance de la planification de tests multiples et de l'analyse de puissance.
Explore l'échantillonnage dans les statistiques inférentielles, en mettant l'accent sur l'impact de la taille de l'échantillon et du caractère aléatoire sur la précision de l'inférence.
