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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-N2-MN
Durée3 jour (21 heure)
Tarif public (inter) 2250 € / 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 :
• Expliquer le contexte d’application  
ü Des ANOVA à mesures répétées
ü Des ANOVA hiérarchisées
ü Des modèles linéaires mixtes
ü Des modèles mixtes généralisés
• Vérifier les conditions de mise en œuvre d'un modèle mixte
• Faire la différence entre un facteur à effets fixes et un facteur à effets aléatoires
• Expliquer la différence entre les différentes méthodes d’estimation des coefficients du modèle : sommes des carrés, ML, REML
• Ecrire l’équation mathématique du modèle  
• Mettre en œuvre :  
ü un modèle mixte  
ü un modèle mixte généralisé
• Sélectionner le « meilleur » modèle
• Mettre en œuvre sous R un test de comparaison multiple (test post-Hoc) sur un modèle mixte
• Interpréter les sorties logiciel : coefficients du facteur à effets aléatoires, moyennes ajustées

Objectifs pédagogiques

A l’issue de cette formation, l’apprenant sera capable de :
• Expliquer le contexte d’application
 Des ANOVA à mesures répétées
 Des ANOVA hiérarchisées
 Des modèles linéaires mixtes
 Des modèles mixtes généralisés
• Vérifier les conditions de mise en œuvre d'un modèle mixte
• Faire la différence entre un facteur à effets fixes et un facteur à effets aléatoires
• Expliquer la différence entre les différentes méthodes d’estimation des coefficients du modèle : sommes des carrés, ML, REML
• Ecrire l’équation mathématique du modèle
• Mettre en œuvre :
 un modèle mixte
 un modèle mixte généralisé
• Sélectionner le « meilleur » modèle
• Mettre en œuvre sous R un test de comparaison multiple (test post-Hoc) sur un modèle mixte
• Interpréter les sorties logiciel : coefficients du facteur à effets aléatoires, moyennes ajustées

Pour qui ?

Toute personne souhaitant consolider ses connaissances sur les modèles mixtes, aussi bien sur la méthodologie que sur la mise en œuvre.

Pré-requis

• Il est INDISPENSABLE que les participants aient de très bonnes connaissances sur l’ANOVA et quelques connaissances sur les modèles mixtes. Il est notamment demandé que l’ensemble des stagiaires aient déjà mis en œuvre une analyse de type modèles mixtes.
• Dans le cas où la mise en œuvre sous R serait demandée, il est INDISPENSABLE que l’apprenant ait les connaissances de bases sur le logiciel R : création et manipulation des objets sous R, importation des données (.csv, .xls, .xlsx…), utilisation de R en mode script…

Certification

Aucune certification n'est applicable sur cette formation actuellement

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Présentateur

Contenu du programme et objectifs opérationnels

Rappels des notions de bases sur les modèles mixtes
• Vocabulaire :
 Effets fixes vs effets aléatoires
 Mesures répétées
 Données hiérarchisées (facteurs à effets aléatoires et imbriqués)
 Blocs complets aléatoires
• Différences entre ANOVA à effets fixes et modèles mixtes
 Coefficient estimé
 Equation du modèle
 Test de significativité
• Conditions d’utilisation du modèle
 A effets fixes
 A effets aléatoires
• Moyennes ajustées d’un facteur à effets fixes
• Quantification d’un effet aléatoire, estimation des composantes de la variance

Maîtriser les modèles mixtes
• Calcul de la p-value d’un facteur à effet fixe d’une ANOVA à mesures répétées dans le cas d'un plan équilibré
• Calcul de la p-value d’un facteur à effet fixe d’une ANOVA à facteurs imbriqués dans le cas d'un plan équilibré
• Méthodes d’estimation des coefficients du modèle
 Sommes de carrés de type I, de type III
 Maximum de vraisemblance (ML)
 Maximum de vraisemblance restreint (REML)
• Problématique
 Des plans déséquilibrés (données manquantes)
 Des degrés de liberté
• Sélection de modèles et tests de significativité des facteurs à effets fixes
 Fisher
 LRT
 Approximations de Satterthwaite, de Kenward- Roger
 Parametric Bootstrap
• Prise en compte des covariables dans un modèle mixte
• Notions de
 Random slope
 Random intercept
• Intervalle de confiance des coefficients estimés du modèle
• Intervalles de prédiction (prévision)


Mise en œuvre et interprétation des résultats d'un modèle mixte
• Modèles à effets aléatoires
• ANOVA à mesures répétées selon 1 ou plusieurs facteurs
• ANOVA à facteurs imbriqués
• Modèles mixtes en blocs
• Tests post-Hoc de comparaisons multiples
• Ouverture sur les modèles mixtes généralisés

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