StatGraphics - Outils fondamentaux Application avec StatGraphics

Référence : STA-N1-SOFSG

Cette formation s'adresse à des personnes qui souhaitent appréhender les notions de base présentes dans la plupart des raisonnements statistiques. Les personnes peuvent être débutantes ou bien déjà sensibilisées aux outils statistiques mais souhaitant reconsolider leurs acquis.

Ce module inclut également les spécificités du traitement des petits échantillons.

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

Infos pratiques

  • Durée : 4 jours soit 28 heures
  • Population visée : Technicien – Employé – Cadre – Chercheur – Etudiant
  • Public concerné : Personne souhaitant maitriser les outils fondamentaux des raisonnements statistiques et mettre en pratique sous StatGraphics

Programme

Objectifs pédagogiques

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

  • Structurer des données sous StatGraphics
  • Maîtriser l'interface du logiciel StatGraphics
  • 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 de mise en place d'un test d'hypothèse
  • Comprendre le contexte de mise en œuvre des tests sur données appariées
  • Mettre en œuvre un test d'hypothèse classique (t, F, 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 des sorties logiciels

Pré-requis

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

Thèmes principaux

  • STATGRAPHICS
  • Outils statistiques descriptifs de base 
  • Intervalles de confiance
  • Tests d'hypothèses - Démarche méthodologique
  • Tests d'hypothèses - Mise en pratique des tests classiques
  • Calculs de taille d'échantillons et de puissance

Quelques mots-clés

  • STATGRAPHICS
  • Moyenne, médiane
  • Ecart-type, variance, coefficient de variation
  • Coefficient de corrélation
  • Graphiques scatterplot, histogramme, boite à moustaches, nuage de points
  • Lois de distribution (Normale, LogNormale, …)
  • Sem, erreur type
  • Intervalle de confiance d'une moyenne, d'une proportion
  • H0, p-value, risque alpha
  • Données indépendantes et données appariées
  • Test de Student, de Fisher, du Khi-deux
  • Tests paramétriques ou non paramétriques
  • Taille d'échantillon nécessaire, risque beta, puissance

Objectifs opérationnels et contenu de la formation

Prendre en main l'outil StatGraphics

  • Généralités et interface utilisateur
    • Généralités et interface utilisateur
    • Gestion et organisation des données
    • Gestions des fichiers générés sous StatGraphics (Fichiers de données et statfolios)
    • 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
    • Gestion des données.
    • 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
    • Sauvegardes des analyses
    • Paramétrage du calcul des analyses
  • Outils divers
    • Utilisation du StatGallery
    • Utilisation du StatReporter
    • Exportation de travaux vers Word
    • Trucs et astuces
    • Configuration du logiciel

Comprendre les notions générales

  • Le vocabulaire de base
  • Statistique et statistiques 
  • Le raisonnement global statistique
  • Présentation des grands objectifs de la statistique 
    • Descriptions numériques de phénomènes
    • Comparaisons
    • Prédictions…

Organiser les données à traiter

  • Les données quantitatives
  • Les données qualitatives
  • Les données de rangs
  • 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
  • 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

Distribution d'échantillonnage

  • Données brutes
  • Classes et fréquences
  • Distribution d'effectifs
  • Histogrammes de fréquences
  • Règles de constructions des classes (racine de N, Loi de Sturges, …)
  • Distributions observées expérimentales
  • Distributions théoriques
  • Le sens théorique et physique  d'une loi
  • Présentation de lois de distributions usuelles (Normale, Uniforme, Binomiale, LogNormale, …)

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

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)

Mettre en oeuvre des tests non paramétriques

  • Démarche
  • Avantages
  • 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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