XLSTAT Notions fondamentales, Tests d’hypothèses et Traitement des petits échantillons
Maîtrisez les fondamentaux d’XLSTAT, apprenez à réaliser des tests d’hypothèses et à traiter les petits échantillons avec confiance. Optimisez vos analyses statistiques pour des décisions éclairées et impactantes.
Proposé par
GROUPE ARKESYS
Prérequis
- Aucun prérequis n'est nécessaire pour le suivi de cette formation. Un accompagnement sur l'utilisation du logiciel XlStat 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 sous JMP
- Maîtriser l'interface du logiciel JMP
- 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 d'XlStat
- Généralités et interface utilisateur
- Interface de base
- Rappel sur quelques outils Excel nécessaires à la manipulation d'XlStat.
- Activation, chargement et fermeture d'XlStat
- Gestion et organisation des données
- L'interface XlStat
- Menus et barre d'outils
- Principes de paramétrage des boîtes de dialogue
- Gestion des classeurs et des feuilles Excel
- Paramétrage de base de l'outil
- Présentations des différentes analyses statistiques disponibles
- Complémentarités entre Excel et XlStat
- Outils XlStat non statistiques
- Repérage de données selon critères
- Différents types de fonctionnalités de préparation des données
- Regroupement des données en classes
- Transformation de données
- Outils complémentaires aux graphiques (étiquettes, axes, facteur de zoom…)
- Codage de 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)
- 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
Mettre en oeuvre des tests non paramétriques
- Démarche
- Avantages
- Inconvénients
- Choix entre tests paramétriques et tests non paramétriques
- Mise en pratique (Wilcoxon, Mann & Whitney...)
Proposé par
GROUPE ARKESYS
"La formation maintenant pour vos talents de demain"
Proposé par
GROUPE ARKESYS
