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 admis
- Salarié en Poste
- Entreprise
Demandeur d'emploi et Etudiant non admis
Financement
- Votre OPCO
- Financement personnel
Financement CPF non pris en charge
Modalités
- En centre
- En entreprise
- À distance
Objectifs pédagogiques
- Vérifier les conditions de mise en œuvre d'une ANOVA à un et plusieurs facteurs.
- Comprendre les calculs de l'ANOVA
- Interpréter les résultats d'une ANOVA
- Mettre en œuvre un test a posteriori (Tukey, Bonferroni, Dunnett, …)
- Interpréter le sens physique d'une interaction
- Connaître le contexte des ANOVA à mesures répétées, à facteurs imbriqués
- Mettre en œuvre une ANOVA à mesures répétées sur un plan équilibré
- Comprendre le contexte de la régression multiple
- Mettre en œuvre un modèle de régression linéaire simple et le valider
- Différencier la modélisation de type régression avec l'Anova
Programme de la formation
Outils statistiques de base nécessaires (révisions)
- Les conventions d'écriture sur les échantillons (, s, …) et les populations (µ, s, …)
- Les intervalles de confiance
- Les tests d'hypothèses
- La p-value
Mise en œuvre et interprétation d'une ANOVA à 1 facteur
- 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
- 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 multiples des moyennes
- Les différents tests disponibles (Tukey, Bonferroni, Newman-Keuls, ...)
- Etude des grandes erreurs à ne pas commettre dans l'ANOVA
Mise en œuvre et interprétation 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
- Significativité des effets
- Significativité de l'interaction
- Comparaisons multiples des moyennes : les différents tests (Tukey, Bonferroni, Dunnett,…)
- Traitements graphiques des analyses
Les différents protocoles expérimentaux et les modèles associés
- 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 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

Proposé par
GROUPE ARKESYS
"La formation maintenant pour vos talents de demain"

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GROUPE ARKESYS
