GRAPHPAD Anova et régression (régression simple)
Maîtrisez l'analyse de variance (ANOVA) et la régression simple avec GRAPHPAD. Formation pratique pour comprendre, interpréter et visualiser vos données avec précision. Accédez rapidement à des résultats fiables et exploitables !
Proposé par
GROUPE ARKESYS
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.
- Au-delà de l'apprentissage des thématiques statistiques, la mise en application s'effectuera sur le logiciel GraphPad.
- Une partie de la formation sera si nécessaire consacrée à l'apprentissage du logiciel, son ergonomie, la structuration des données permettant aux apprenants d'acquérir l'autonomie sur ce logiciel.
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 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
Programme de la formation
Prise en main du logiciel GraphPad (si nécessaire)
- Généralités et interface utilisateur
- Interface générale de GraphPad
- Gestions des fichiers générés sous GraphPad
- Les différents onglets d'un classeur
- Utilisation du navigateur
- Utilisation des barres d'outils
- Présentations des menus
- Présentations des différentes analyses statistiques disponibles
- Gestion d'un projet GraphPad
- Paramétrage de la feuille de données
- Définition des variables
- Paramétrage des types de variables (X, Y, texte)
- Paramétrage du format des colonnes
- Gestion des données
- Saisie, Ajout, Suppression
- Importation d'un fichier de données (Excel, …)
- Exclusion de données
- Gestion des analyses et des graphiques
- Lancement d'une analyse
- Paramétrage d'une analyse
- Changer le paramétrage d'une analyse
- Lien entre feuille de données et analyses
- Gel des résultats d'analyses
- Gestion de la mise à jour des calculs des analyses
- Mise en place de modèles
- Gestion des graphiques
- Paramétrage des graphiques
- Structure de données et types de graphes
- Formatage des graphiques
- Modification des types de graphiques
- Gestion des axes, des barres d'erreurs, des symboles, …
- Ajout d'objets dans les graphiques
- Création de modèles graphiques
- Exportation de graphiques
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
Proposé par
GROUPE ARKESYS
"La formation maintenant pour vos talents de demain"
Proposé par
GROUPE ARKESYS
