Description
Ce programme de formation en statistique vise à fournir une compréhension approfondie des concepts fondamentaux et des techniques d'analyse statistique. Il aborde des notions clés telles que le vocabulaire de base, l'organisation des données, l'analyse descriptive, l'échantillonnage, ainsi que les intervalles de confiance et les tests d'hypothèses. Destiné aux professionnels et étudiants souhaitant renforcer leurs compétences en statistiques, ce cursus permet d'acquérir des outils pratiques pour traiter et analyser des données, tout en intégrant des méthodes paramétriques et non paramétriques.
Objectifs
- Décrire synthétiquement et graphiquement une série de mesures quantitatives
- Donner un sens physique aux indicateurs
- 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
- Choisir entre un test paramétrique et non paramétrique
- Calculer la taille des échantillons nécessaire dans un test
- Interpréter des sorties logiciels
Récapitulatif
Public
Toute personne souhaitant maitriser les outils fondamentaux en statistique
Prérequis
Aucun
Méthodes et modalités pédagogiques
Formation réalisée en Présentiel, Distanciel ou Dual-Learning selon la formule retenue.
Moyens et supports pédagogiques
Mise à disposition d'un poste de travail sur nos formations en Présentiel.
Mise à disposition de nos environnements de visio sur nos formations en Distanciel
Remise d'une documentation pédagogique numérique pendant la formation
La formation est constituée d'apports théoriques, d'exercices pratiques et de réflexions
Dans le cas d'une formation sur site Entreprise, le client s'engage à avoir toutes les ressources pédagogiques nécessaires (salle, équipements, accès internet, TV ou Paperboard...) au bon déroulement de l'action de formation conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation
Modalités de suivi et d'évaluations
Auto-positionnement des stagiaires avant la formation
Émargement des stagiaires et formateur par 1/2 journée
Exercices de mise en pratique ou quiz de connaissances tout au long de la formation permettant de mesurer la progression des stagiaires
Auto-évaluation des acquis de la formation par les stagiaires
Questionnaire de satisfaction à chaud et à froid à l'issue de la formation
Programme détaillé
Notions générales
- Le vocabulaire de base
- Statistique et statistiques
- Le raisonnement global statistique
- Présentation des grands objectifs de la statistique
Organiser les données à traiter
- 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
- La description par le graphique (Histogrammes de fréquences, Boîtes à moustaches, Nuages de points)
- Conventions d'écriture (Grandeurs vraies, Grandeurs estimées)
- Grandeurs de position (Moyenne, Médiane)
- Grandeurs de dispersion (Ecart-type, Variance, Coefficient de variation)
- Tableaux de comptage (Tri à plat, Tableau croisé, Liens entre variables, Coefficients de corrélation)
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 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
- 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)
Les tests d'hypothèses
- Objectifs d'un test d'hypothèses
- Relation entre intervalle de confiance et test d'hypothèse (hypothèses en jeu, nulle, alternative)
- Prise de décision (Rejet de H0, p-value, risque alpha, Graduation du risque, Significativité statistique, Significativité physique, Test unilatéral ou bilatéral)
- Mise en pratique (Tests de comparaisons de moyennes (Student), de variances (Fisher), 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
- Tests d'hypothèse non paramétriques
- Identification de valeurs suspectes (Approche visuelle et graphique, quantitative (z score), statistique (Test de Grubbs)
Mettre en œuvre des tests non paramétriques
- Démarche
- Avantages
- Inconvénients
- Choix entre tests paramétriques et tests non paramétriques
- Mise en pratique (Wilcoxon, Mann & Whitney, …)