Programme détaillé

PRISE EN MAIN XLSTAT

• 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

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

COMPRENDRE LES NOTIONS GENERALES

• 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 DONNEES A TRAITER

• Les données quantitatives
• Les données qualitatives
• Données réelles, données estimées
• Incertitude de la mesure
• Population et échantillon

ANALYSE DESCRIPTIVE DES DONNEES

• 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 (, s, p…))
• 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)

DISTRIBUTION D’ECHANTILLONNAGE

• 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)

COMPRENDRE ET METTRE EN OEUVRE DES TESTS D’HYPOTHESES

• 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 DECISION

• ??Rejet de H0
• ??La p-value
• ??Le risque alpha
• ??Graduation du risque
• ??Significativité statistique
• ??Significativité physique

TEST UNILATERAL OU BILATERAL

• 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

PROBLEMATIQUE ET SPECIFICITE DES PETITS ECHANTILLONS

• 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
• ??Approche quantitative (z score)
• ??Approche statistique (Test de Grubbs)