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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-X1
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 :
• Vérifier les conditions de mise en œuvre d'une ANOVA à un et plusieurs facteurs.
• Comprendre les calculs de l'ANOVA
• Interpréter les résultats d'une ANOVA  
• Mettre en œuvre un test a posteriori (Tukey, Bonferroni, Dunnett, …)
• Interpréter le sens physique d'une interaction
• Connaître le contexte des Anova à mesures répétées
• Connaître le contexte des Anova hiérarchisées
• Mettre en œuvre un modèle de régression linéaire simple et le valider
• Comprendre le contexte de la régression multiple

Objectifs pédagogiques

A l’issue de cette formation, l’apprenant sera capable avec XlStat de :
• Vérifier les conditions de mise en œuvre d'une ANOVA à un et plusieurs facteurs.
• Comprendre les calculs de l'ANOVA
• Interpréter les résultats d'une ANOVA
• Mettre en œuvre un test a posteriori (Tukey, Bonferroni, Dunnett, …)
• Interpréter le sens physique d'une interaction
• Connaître le contexte des Anova à mesures répétées
• Connaître le contexte des Anova hiérarchisées
• Mettre en œuvre un modèle de régression linéaire simple et le valider
• Comprendre le contexte de la régression multiple

Pour qui ?

Personne souhaitant mettre en œuvre les méthodes d’analyse de la variance, de régression et découvrir les modèles linéaires généraux

Pré-requis

Il est nécessaire que les participants aient de bonnes connaissances sur les outils statistiques de base : statistiques descriptives, tests d'hypothèses, intervalles de confiance, p-value, risque alpha, …

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 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


Mise en œuvre d’une Anova simple (un facteur – One way)
• Contexte d'utilisation de l'Anova simple
• Parallèle et différences avec le test de Student
• Données indépendantes et données appariées
• Conditions de mise en œuvre de l'Anova
• Décomposition de la variance
• Interprétation de la table de l'Anova
• Erreur expérimentale
• Significativité des effets
• Principes de lecture de la table de Fisher
• Importance des degrés de liberté de l'erreur
• Comparaisons multiples des moyennes
• Les différents tests disponibles (Tukey, Bonferroni, Dunnett, ...)
• Etude des grandes erreurs à ne pas commettre dans l'ANOVA


Mise en œuvre d’une Anova à deux et x facteurs
• Contexte d'utilisation de l'Anova à deux facteurs
• Définition de la notion d'interaction
 Sens physique
 Approche graphique
• Conditions de mise en œuvre de l'Anova à deux facteurs
 Plan équilibré
 Plan déséquilibré
• La décomposition de la variance
• Interprétation de la table de l'Anova
 Les différentes sommes de carrés (type I et III)
 Calcul de l'erreur
 Significativité des effets
 Significativité de l'interaction
• Comparaisons multiples des moyennes : les différents tests (Tukey, Bonferroni, Dunnett, …)
• Traitements graphiques des analyses


Protocoles expérimentaux et généralités sur les différents types de modèles
• Présentation du modèle linéaire
• Les différents types de facteurs
• Les différents types de modèles
 Modèles sans interactions
 Les modèles avec interactions
 Les modèles croisés
 Les modèles imbriqués
 Les mesures répétées
• Importance et pertinence du protocole expérimental


Mise en œuvre et interprétation des résultats d'une régression linéaire simple
• Principes généraux de la régression
 Différences entre ANOVA et Régression
 Rappels des objectifs
 Conditions d’utilisation
 Principes de base de la modélisation par la régression
• Les différents modèles de la régression
 Modèle linéaire simple
 Modèle linéaire multiple
• Qualité du modèle
 Erreur d’estimation
 Coefficient de détermination
• Analyse des résidus
 Calculs des résidus
 Sens physique
 Homogénéité, distribution
 Valeurs suspectes
 Analyses graphiques
• Utilisation du modèle
 Prédiction de valeurs individuelles
 Intervalles de confiance des prédictions
• Traitement graphique des résultats
• Etude des grandes erreurs à ne pas commettre dans une régression
• Ouverture sur la régression multiple

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