MiniTab - Traitement statistique des petits échantillons Application avec MiniTab

Référence : STA-N1-SPECHAMT

Cette formation s'adresse à des personnes souhaitant mettre en œuvre des analyses statistiques de type descriptives, tests d’hypothèses, comparaisons de groupes dans un contexte de petits échantillons.

Cette formation conviendra à des personnes venant chercher du savoir statistique dans le but de :

  • Tenir compte de la problématique des petits échantillons dans les traitements statistiques (puissance, taille d'échantillons,...)
  • Savoir choisir un test adapté aux questions que l'on se pose et aux données dont on dispose. 
  • Mettre en œuvre des outils d'analyse et de comparaisons d'échantillons
  • Interpréter les résultats issus de logiciels sur ce type d’analyses

La mise en application s'effectuera autour du logiciel MiniTab. Cette formation inclut donc la prise en main du logiciel.

Infos pratiques

  • Durée : 3 jours soit 21 heures
  • Population visée : Employé – Technicien – Cadre – Chercheur – Etudiant
  • Public concerné : Personne souhaitant mettre en œuvre des analyses statistiques dans un contexte de petits échantillons

Programme

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 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)
  • Détecter et argumenter la notion de valeurs aberrantes
  • Comprendre la démarche de mise en place d'un test d'hypothèse 
  • Mettre en œuvre un test d'hypothèse classique (t, F, Khi², …)
  • Comprendre le contexte de mise en œuvre des tests sur données appariées
  • Mettre en œuvre les tests d’hypothèses dans un contexte de petits échantillons
  • 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 des sorties logiciels

Pré-requis

  • Aucun pré-requis n’est associé à cette formation

Thèmes principaux

  • MINITAB
  • Statistiques descriptives
  • Intervalles de confiance
  • Tests d’hypothèses
  • Tests paramétriques et non paramétriques
  • Dimensionnement des tailles d’échantillon et calculs de puissance

Quelques mots-clés

  • MINITAB
  • Moyenne, Médiane, écart-type, variance
  • Ecart-type et erreur-type (s et sem)
  • Intervalle de confiance d'une moyenne, d'une proportion
  • H0, p-value, risque alpha
  • Test de Student, de Fisher, du Khi-deux
  • Tests sur données indépendantes et données appariées
  • Tests paramétriques ou non paramétriques
  • Tests de Mann & Whitney, Wilcoxon,…
  • Taille d'échantillon nécessaire, risque beta, puissance

Objectifs opérationnels et contenu de la formation

Prendre en main l'outil 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

Analyse descriptive des données

  • Objectifs de la description (synthèse, objectivité,…)
  • La description par le chiffre
  • La description par le graphique
  • Conventions d'écriture
    • Grandeurs vraies 
    • Grandeurs estimées
  • Grandeurs de position 
    • Moyenne 
    • Médiane
    • Mode
  • Grandeurs de dispersion
    • Ecart-type
    • Variance
    • Etendue
    • Coefficient de variation
  • Analyse de distribution
    • Histogrammes de fréquences
    • Boîtes à moustaches
    • Nuage de point
  • Tableaux de comptage
    • Tri à plat
    • Tableau croisé
  • Liens entre variables
    • Coefficients de corrélation

Intervalles de confiance

  • Objectifs d’un intervalle de confiance
  • Interprétation statistique et physique
  • Le rôle de l'inférence
  • Relation échantillon & population
  • Estimation de grandeurs inconnue
  • Calculs d’intervalles de confiance 
    • D’une moyenne
    • D’un écart-type
    • D’une proportion
  • Erreurs à ne pas commettre (confusion IC moyenne & dispersion valeurs individuelles)

Comprendre et mettre en oeuvre 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
    • Hypothèse alternative
  • Prise de décision
    • Rejet de H0
    • La p-value
    • Le risque alpha
    • Graduation du risque
    • Significativité statistique
    • Significativité physique
  • Test unilatéral ou bilatéral
  • Mise en pratique
    • Tests de comparaisons de moyennes (Student)
    • Tests de comparaisons de variances (Fisher)
    • Tests de comparaisons de proportions (Khi deux, Fisher’s exact)

Puissance et dimensionnement d’un test

  • Risque béta
  • Puissance
  • Taille d’échantillon nécessaire
  • Delta mis en évidence
  • Les stratégies de mise en œuvre

Problématique et spécificité des petits échantillons

  • Problème de puissance
  • Hypothèses fondamentales délicates à vérifier
  • Fragilité des jeux de données
  • Identification de valeurs suspectes
    • Approche visuelle et graphique
    • Approche quantitative (z score)
    • Approche statistique (Test de Grubbs, Dixon)

Mettre en oeuvre des tests non paramétriques

  • Démarche
  • Avantages et inconvénients
  • Choix entre paramétriques et non paramétriques
  • Mise en pratique (Wilcoxon, Mann & Whitney, …)

Méthodes et moyens

Explications théoriques suivies de pratiques guidées puis mises en autonomie

  • 1 vidéoprojecteur par salle
  • 1 ordinateur par stagiaire

Méthodes d’évaluation des acquis

  • Exercices d’applications
  • Evaluation de fin de stage

Profil formateur

Nos formateurs sont certifiés à l’issue d’un parcours organisé par nos soins. Ils bénéficient d’un suivi de compétences aussi bien au niveau technique que pédagogique.

Support stagiaire

  • Support électronique (dématérialisé)
  • Les exercices d’accompagnement peuvent être récupérés sur clef USB

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