JAMOVI Statistiques notions fondamentales, test d'hypothèses et traitement des petits échantillons

Qualiopi

Découvrez la puissance de Jamovi pour maîtriser les statistiques fondamentales, tester des hypothèses et optimiser le traitement des petits échantillons. Cette formation vous rendra autonome et confiant dans l'analyse de vos données. Rejoignez-nous !

À partir de 6200 €
Durée 28h en 4 jours
Localisation Partout en France
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Proposé par

GROUPE ARKESYS

Prérequis

  • Aucun prérequis n'est nécessaire pour le suivi de cette formation.

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

  • Importer des données
  • Structurer et modifier des variables
  • Maîtriser l'interface du logiciel
  • Importer de nouveaux modules d'analyses
  • Décrire synthétiquement et graphiquement une série de mesures quantitatives
  • Donner un sens physique aux indicateurs tels que la moyenne, la médiane, l'écart-type, le CV, 
  • Comprendre la notion d'échantillonnage et de population
  • Calculer et interpréter un intervalle de confiance pour une moyenne, une proportion
  • Différencier la notion d'écart-type (s) et erreur-type (Sem)
  • Comprendre la démarche et mettre en œuvre un test d'hypothèse (t, F, Khi², …)
  • Comprendre le contexte de mise en œuvre des tests sur données appariées
  • Traduire en connaissances métiers les résultats statistiques issus d'un test d'hypothèse
  • Choisir entre un test paramétrique et non paramétrique
  • Calculer la taille des échantillons nécessaire dans un test ainsi que la puissance associée au test
  • Interpréter les sorties de logiciels de statistiques

Programme de la formation

Présentation et Principes généraux de fonctionnements de JAMOVI

  • Installation de JAMOVI
  • Présentation des panneaux d'affichage
  • Présentation des modules d'analyse d'origine
  • Ajout de nouveaux modules d'analyse
  • 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, analyses et feuilles de résultats
  • Ajout de notes et de formule à la feuille de résultat
  • Rapports automatisés au format PDF
  • Filtrage des données

Notions générales

  • Vocabulaire de base
  • Statistique et statistiques
  • Raisonnement général en statistique
  • Présentation des grands objectifs de la statistique :
  • Description numérique
  • Comparaison
  • Prédiction

Nature et typologie des données

  • Les données quantitatives
  • Les données qualitatives
  • Données réelles, données estimées
  • Incertitude de la mesure
  • Population et échantillon

Analyse descriptive des données

  • Objectifs de la description (synthèse, objectivité, …)
  • La description par le chiffre
  • Grandeurs de position : moyenne, médiane…
  • Grandeurs de dispersion : écart-type, variance, coefficient de variation…
  • La description par le graphique
  • Histogrammes de fréquences
  • Boîtes à moustaches
  • Nuages de points
  • Conventions d'écriture
  • Grandeurs réelles
  • Grandeurs estimées
  • Tableaux de comptage
  • Tri à plat
  • Tableau croisé
  • Liens entre deux variables quantitatives : coefficients de corrélation

Traitement des valeurs suspectes

  • Approche visuelle et graphique
  • Approche quantitative (z score)

Notions de lois de distributions

  • Données brutes
  • Classes, fréquences et distribution d'effectifs
  • Histogrammes de fréquences
  • Règles de constructions des classes (racine de N, Loi de Sturges, …)
  • Distributions observées expérimentalement
  • Distributions théoriques : sens théorique et physique d'une loi
  • Présentation des lois de distributions usuelles (Normale, LogNormale, …)

Intervalles de confiance

  • Objectifs d'un intervalle de confiance
  • Interprétation statistique et physique
  • Le rôle de l'inférence
  • Relation échantillon & population
  • Calculs d'intervalles de confiance : d'une moyenne, d'une proportion, d'un écart-type
  • Erreurs à ne pas commettre (confusion IC moyenne & dispersion valeurs individuelles)

La démarche des tests d'hypothèses 

  • Objectifs d'un test d'hypothèses
  • Relation entre intervalle de confiance et test d'hypothèse
  • Les hypothèses en jeu
  • Hypothèse nulle H0
  • Hypothèse alternative H1
  • Prise de décision
  • Rejet de H0
  • La p-value
  • Le risque alpha
  • Graduation du risque
  • Significativité physique et statistique
  • Test unilatéral ou bilatéral

Mise en œuvre des tests paramétriques

  • Tests de comparaisons de 2 moyennes (Student)
  • Tests de comparaisons de 2 variances (Fisher)
  • Tests de comparaisons de proportions (Khi deux)
  • Ouverture en fin de formation sur l'ANOVA à un facteur
  • Hypothèses fondamentales des différents tests

Mise en œuvre des tests non paramétriques

  • Avantages et inconvénients :
  • Des tests paramétriques
  • Des tests non paramétriques
  • Tests de comparaisons de 2 médianes (Wilcoxon, Mann-Whitney)
  • Tests de comparaisons de 2 proportions (Fisher exact)

Puissance et dimensionnement des tests

  • Risque béta
  • Puissance
  • Taille d'échantillon requise
  • Delta mis en évidence
  • Les stratégies de mise en œuvre
  • Mise en pratique sur les tests de comparaisons de moyennes
  • Mise en pratique sur les tests de comparaisons de proportions

Corrélation

  • Le contexte de la corrélation
  • Les différents indicateurs (r de Pearson, r de Spearman)
  • Interprétation
  • Approche graphique
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