ANALYSE-IT Anova et régression (régression simple)
Public admis
- Salarié en Poste
- Demandeur d'emploi
- Entreprise
- Etudiant
Financements
Eligible CPF Votre OPCO Financement personnel
Objectifs de la formation
- Vérifier les conditions de mise en œuvre d'une ANOVA à un et plusieurs facteurs
- Comprendre les calculs de l'ANOVA et savoir "ce qui se passe derrière"
- D'interpréter les résultats d'une ANOVA
- Mettre en œuvre un test à postériori (Tukey, Bonferroni, Dunnett, …)
- D'interpréter le sens physique d'une interaction
- Connaître le contexte des Anova à mesures répétées
- Connaître le contexte des Anova hiérarchisées
- Mettre en œuvre un modèle de régression linéaire simple et le valider
- Comprendre le contexte de la régression multiple
| Tarif |
A partir de 4 650,00 € |
| Durée | 21 heures réparties sur 3 jours |
| Modes |
|
| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
| Tarif |
A partir de 4 650,00 € |
| Durée | 21 heures réparties sur 3 jours |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Description
Découvrez comment maîtriser efficacement ANOVA et la régression simple avec ANALYSE-IT, un outil puissant pour l'analyse de données statistiques. Optimisez vos compétences et vos résultats avec cette formation pratique et accessible à tous niveaux.
Programme
Rappels sur l'utilisation d'Analyse-It (Adaptation rapide selon niveaux)
- Activation d'Analyse-It sous Excel
- Présentation des menus
- Balayage des fonctionnalités
- Structuration des données
- Organisation des données en mode réponse / facteur (Y/X)
- Paramétrage des variables
- Mise à jour et recalcul des analyses
- Accès aux options des analyses
- Navigation entre données et analyses
- Filtrage des données
- Exclusion de valeurs
Mise en œuvre d'une Anova simple (un facteur – One way)
- Contexte d'utilisation de l'Anova simple
- Parallèle et différences avec le test de Student
- Données indépendantes et données appariées
- Conditions de mise en œuvre de l'Anova
- La décomposition de la variance
- Interprétation de la table de l'Anova
- Erreur expérimentale
- Significativité des effets
- Principes de lecture de la table de Fisher
- Importance des degrés de liberté de l'erreur
- Comparaisons de moyennes multiples
- Les différents tests disponibles (Tukey, Bonferroni, Dunnett, ...)
- Etude des grandes erreurs à ne pas commettre dans l'ANOVA
Mise en œuvre d'une Anova à deux et x facteurs
- Contexte d'utilisation de l'Anova à deux facteurs
- Définition de la notion d'interaction
- Sens physique
- Approche graphique
- Conditions de mise en œuvre de l'Anova à deux facteurs
- Plan équilibré
- Plan déséquilibré
- La décomposition de la variance
- Interprétation de la table de l'Anova
- Les différentes sommes de carrés (type I et III)
- Calcul de l'erreur
- Signification des effets
- Significativité de l'interaction
- Comparaisons de moyennes multiples
- Les différents tests (Tukey, Bonferroni, Dunnett, …)
- Traitements graphiques des analyses
Protocoles expérimentaux et généralités sur les différents types de modèles
- Présentation du modèle linéaire
- Les différents types de facteurs
- Les différents types de modèles
- Modèles sans interactions
- Les modèles avec interactions
- Les modèles croisés
- Les modèles imbriqués
- Les mesures répétées
- Importance et pertinence du protocole expérimental
Mise en œuvre et interprétation des résultats d'une régression linéaire simple
- Principes généraux de la régression
- Différences entre ANOVA et Régression
- Rappels des objectifs
- Conditions d'utilisation
- Principes de base de la modélisation par la régression
- Les différents modèles de la régression
- Modèle linéaire simple
- Modèle linéaire multiple
- Qualité du modèle
- Erreur d'estimation
- Coefficient de détermination
- Analyse des résidus
- Calculs des résidus
- Sens physique
- Homogénéité, distribution
- Valeurs suspectes
- Analyses graphiques
- Utilisation du modèle
- Prédiction de valeurs individuelles
- Intervalles de confiance des prédictions
- Traitement graphique des résultats
- Etude des grandes erreurs à ne pas commettre dans une régression
- Ouverture sur la régression multiple
Prérequis
- Il est nécessaire que les participants aient de bonnes connaissances sur les outils statistiques de base : statistiques descriptives, tests d'hypothèses, intervalles de confiance, p-value, risque alpha, …
Public
- Toute personne souhaitant mettre en œuvre les méthodes d'analyse de la variance, de régression avec mise en application sous Analyse-IT.
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