JMP Notions fondamentales, Tests d’hypothèses et Traitement des petits échantillons
Découvrez les clés des statistiques avec notre formation "JMP Notions fondamentales". Maîtrisez les tests d'hypothèses et le traitement des petits échantillons pour des analyses précises et efficaces, et boostez vos compétences en un rien de temps !
Proposé par
GROUPE ARKESYS
Prérequis
- Aucun prérequis n'est nécessaire pour le suivi de cette formation. Un accompagnement sur l'utilisation du logiciel Jmp est effectué.
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
- Structurer des données
- Maîtriser l'interface du logiciel
- 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
Prise en main de l'interface Jmp
- Généralités et interface utilisateur
- Gestion et organisation des données
- Gestions des fichiers générés sous Jmp
- Utilisation des barres d'outils
- Présentations des menus
- Présentations des différentes analyses statistiques disponibles
- Paramétrage de la feuille de données
- Définition des variables
- Paramétrage des types de variables
- Création de formules
- Gestion des données
- Saisie, Ajout, Suppression de données
- Sélection de données
- Filtrage de données dans les analyses
- Filtrage de données par les graphiques
- Structuration, manipulation des données (split, stack…)
- Importation d'un fichier de données (Excel)
- Gestion des analyses
- Paramétrage des variables
- Gestion des fenêtres d'analyses
- Gestion des scripts
- Sauvegarde des scripts
- Mise à jour d'une fenêtre d'analyse
- Association feuille de données & Analyses
- Edition de scripts (Découverte des principes)
- Outils divers
- Configuration du logiciel
- Paramétrage de base
- Utilisation de l'aide
- Outils graphiques
- Manipulation de graphiques
- Exploration de données via les graphiques
- Personnalisation de graphiques
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)
- Approche statistique (Test de Grubbs)
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
Proposé par
GROUPE ARKESYS
"La formation maintenant pour vos talents de demain"
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GROUPE ARKESYS
