Description
Cette formation vise à familiariser les participants avec l'outil XlStat et les analyses statistiques fondamentales qu'il propose. Le programme aborde la gestion des données, l'interface utilisateur d'XlStat, ainsi que des concepts statistiques tels que l'ANOVA simple et à deux facteurs, la régression linéaire, et les protocoles expérimentaux. Les apprenants découvriront également les différentes techniques de préparation des données et d'interprétation des résultats. Ce cursus s'adresse à des professionnels souhaitant approfondir leurs compétences en analyse de données statistiques à l'aide d'Excel et XlStat.
Objectifs
- Vérifier les conditions de mise en œuvre d'une ANOVA à un et plusieurs facteurs
- Mettre en œuvre un test a posteriori (Tukey, Bonferroni, Dunnett, …)
- Interpréter le sens physique d'une interaction
- Mettre en œuvre un modèle de régression linéaire simple et le valider
- Comprendre le contexte de la régression multiple
Récapitulatif
Public
Employé – Technicien – Cadre – Chercheur – Etudiant
Prérequis
Disposer de bonnes connaissances sur les outils statistiques de base :
statistiques descriptives, tests d'hypothèses, intervalles de confiance, p-value, risque alpha…
De même, XlStat étant un logiciel se greffant sur Excel, la connaissance des fonctionnalités de base d'Excel est nécessaire
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
- Prendre en main l'outil XlStat (rappel)
- 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
Anova simple
- 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, Newman-Keuls, ...)
- Etude des grandes erreurs à ne pas commettre dans l'ANOVA
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
Régression linéaire simple et multiple
- 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
- Détection des problèmes de colinéarité entre variables explicatives