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La formation inter-entreprise se déroule dans nos locaux ou à distance et peut regrouper des salariés de différentes entreprises au sien d'une même session. Le contenu et les dates de formation sont définis par notre catalogue.

Intra

La formation intra-entreprise se déroule dans nos locaux, dans les locaux de l'entreprise ou à distance et regroupe des salariés d'une même entreprise. Le contenu et les dates pourront être adaptés à des besoins spécifiques.

Référence 2020-STAT-N1-J6
Durée4 jour (28 heure)
Tarif public (inter) 3000 € / participant

éligible au CPF
tarif incluant la certification

Qu'est-ce que le CPF ?

Tout salarié ou demandeur d’emploi, dès l’âge de 16 ans, peut utiliser un compte personnel de formation (CPF), tout au long de sa vie active, pour suivre une formation qualifiante, certifiante ou diplômante.

Votre compte est automatiquement crédité tous les ans et a pour vocation de contribuer au maintien de votre employabilité et à la sécurisation de votre parcours professionnel grâce à l’obtention d’une qualification ou d’une certification.

En savoir plus

Tarif public (intra) à partir de 1450 € / jour

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Description de la formation

Cette formation vous permettra de :
• 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

Objectifs pédagogiques

A l’issue de cette formation, l’apprenant sera capable avec Jmp :
• 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

Pour qui ?

Toute personne souhaitant s’initier et maitriser les outils fondamentaux en statistique en intégrant le contexte des petits échantillons avec mise en application sous Jmp.

Pré-requis

Aucun prérequis n'est nécessaire pour le suivi de cette formation. Un accompagnement sur l’utilisation du logiciel Jmp est effectué.

Certification

Aucune certification n'est applicable sur cette formation actuellement

Laissez-nous vous présenter cette formation

Présentateur

Contenu du programme et objectifs opérationnels

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

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