Dans la pratique clinique, on fait souvent appel aux études de bioéquivalence afin de comparer deux médicaments. Un premier objectif de ce mémoire est d'introduire la notion pharmacocinétique et statistique de ce type d'étude, ainsi que de définir et de présenter l'application des tests d'équivalence à travers les études de bioéquivalence. Pour réaliser l'inférence statistique des études de bioéquivalence, en pratique on utilise le test t de Student. Le second but de ce mémoire est l'utilisation du test de permutations dans le cas où les hypothèses du test paramétrique ne sont pas satisfaites. À travers une étude de simulation des données de plusieurs lois on compare la performance du test de permutations avec le test t de Student et le test de WiIcoxon pour deux échantillons. Ce dernier est le test non paramétrique utilisé dans la pratique courante des études de bioéquivalence. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Bioéquivalence, Tests d'hypothèses, Plan d'expérience croisé, Test de permutation.

Ce texte propose une façon alternative d'obtenir l'estimateur à variables instrumentales. Dans un premier temps, un ensemble d'estimés candidats est obtenu à l'aide d'une estimation par méthode des moments généralisés. Puis, l'estimateur alternatif est obtenu en combinant les estimés candidats par l'intermédiaire d'une matrice de poids optimale. Les hypothèses, concernant l'estimateur alternatif, garantissant l'efficacité et la normalité asymptotique sont également présentées. De plus, un test permettant de vérifier la validité des instruments est suggéré. Les expériences de Monte Carlo montrent que le biais de l'estimateur proposé augmente avec le nombre d'estimés candidats. Finalement, l'écart type moyen de l'estimateur proposé est plus petit que l'estimateur à variables instrumentales standard quand les instruments ne sont pas faibles. Lorsque la gamme des estimateurs possibles s'élargit, l'estimateur alternatif démontre de meilleures performances que l'estimateur standard dans le cas d'une endogénéité qui est faible ou moyenne. Les propriétés de puissance dans le cadre de l'alternative de type Pitman-local sont également suggérées. Les simulations de Monte Carlo montrent que la puissance du test en grand échantillon semble satisfaisante au niveau de la taille et de la puissance. Cependant il se peut que ce test souffre d'un biais en petit échantillon. Finalement, en utilisant l'approche d'Angrist et Krueger (1991) pour l'application empirique, les estimateurs alternatif et standard donnent des résultats similaires; cependant la méthode proposée donne des écart-types plus faibles. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : alternative de type Pitman-local, fonction de puissance, méthode des moments généralisés, minimisation de la distance simulation de Monte Carlo, test de Wald, variables instrumentales, tests d'hypothèses.