Recherche scientifique : des chercheurs initiés à l’usage du logiciel de traitement de données statistiques

L’objectif est d’initier ces jeunes chercheurs à l’usage du logiciel R, utile pour le traitement des données statistiques, explique le directeur général de cet institut, le Dr Victor Kipouni.

La formation est organisée du 23 au 27 novembre, dans le cadre du renforcement des capacités en matière de recherche scientifique afin d’enrichir leurs connaissances.

Le conseiller technique à la recherche agronomique et forestière, Xavier Motoko, a regretté dans son allocation d’ouverture des méthodes d’analyse des données élaborées par les praticiens.

 Selon lui, le développement de l’outil informatique a été capital pour le calcul des données statistiques. « L’amélioration continue de l’outil informatique a fortement contribué au développement et à la vulgarisation de nombreuses méthodes statistiques devenues maintenant d’usage assez courant », a-t-il indiqué.  

Il a expliqué que l’internationalisation croissante de la recherche constitue un des éléments essentiels de son progrès. Elle coïncide avec le développement des outils d’analyses des données qui sont au cœur des décisions scientifiques où leur analyse aide à comprendre les phénomènes biologiques.

Interrogé à cette occasion sur le thème de la formation « l’initiation à la biostatistique avec R », le Dr Grâce Loubota, paneliste, a expliqué que l’atelier permettra aux apprenants de passer de la phase théorique à la phase pratique en utilisant le logiciel R. Ce logiciel leur permettra aussi  de faire des analyses en écriture mathématiques afin de rendre visibles les résultats des recherches basées sur la biologie et spécifiquement sur l’écologie forestière.

Les enseignements seront axés sur les différentes catégories statistiques afin de donner des connaissances sur les textes notamment paramétriques et non paramétriques. Ces textes se reposent sur des hypothèses nulles et alternatives.  Les apprenants seront édifiés sur la modélisation qui consiste à prévoir et à mettre en place des équations des modèles utiles pour les usagers et de prédire les variables qui sont difficilement mesurables sur le terrain.