Prise en main du logiciel GraphPad
• 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

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
• 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