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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-M5
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 sous MiniTab
• Maîtriser l'interface du logiciel MiniTab
• Décrire synthétiquement et graphiquement une série de mesures quantitatives
• Donner un sens physique aux indicateurs tels que moyenne, médiane, écart-type, 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 d’erreur-type (Sem)
• Comprendre la démarche de mise en place d'un test d'hypothèse  
• Mettre en œuvre un test d'hypothèse classique (Student, Fisher, Khi², …)
• 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 logiciels

Objectifs pédagogiques

A l’issue de cette formation, l’apprenant sera capable de :
• Structurer des données sous MiniTab
• Maîtriser l'interface du logiciel MiniTab
• Décrire synthétiquement et graphiquement une série de mesures quantitatives
• Donner un sens physique aux indicateurs tels que moyenne, médiane, écart-type, 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 d’erreur-type (Sem)
• Comprendre la démarche de mise en place d'un test d'hypothèse
• Mettre en œuvre un test d'hypothèse classique (Student, Fisher, Khi², …)
• 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 logiciels

Pour qui ?

Personne souhaitant maitriser les outils fondamentaux des raisonnements statistiques avec mise en application sous MiniTab

Pré-requis

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

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 de MiniTab
• Généralités et interface utilisateur
 Gestion et organisation des données
 Gestions des fichiers générés sous MiniTab (*.MTW, *.MPJ)
 Utilisation de Project Manager
 Relations couple fichiers de données et fichiers d'analyses
 Les différentes fenêtres de base (Fenêtre de données, Fenêtre Session, Fenêtre Project Manager)
 Utilisation des barres d'outils
 Présentations des menus
 Présentation des familles d'analyses statistiques
 Présentations des différentes analyses statistiques disponibles
• Paramétrage de la feuille de données
 Définition des variables
 Paramétrage des types de variables
 Gestion de base des données
 Gestion avancée des colonnes
 Empiler, désempiler
 Codage des données
 Concaténation des variables
 Saisie, Ajout, Suppression
 Sélection de données
 Importation d’un fichier de données (Excel, …)
• Gestion des analyses
 Paramétrage des variables
 Paramétrage des analyses
 Principes communs aux analyses
 Relancer la dernière analyse
 Accéder à l'historique des analyses principes)
• Outils divers
 Utilisation de l'éditeur de commandes
 Paramétrage des polices de sortie
 Configuration et préférences du logiciel
 Exportation de travaux vers Word
 Paramétrages des 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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