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XLSTAT Prise en main et analyses statistiques de base

3 jours - 21 heures

Objectifs

Utiliser les possibilités de traitement statistique de base. Faire des calculs dans le domaine de la statistique descriptive. Effectuer des tests d’hypothèse de base (Student, Fisher, Chi 2 ).

Participants

Personnes souhaitant mettre en pratique les statistiques de base sous XLSTAT.

Pédagogie

La pédagogie est basée sur le principe de la dynamique de groupe avec alternance d'apports théoriques, de phases de réflexion collectives et individuelles, d'exercices, d'études de cas et de mises en situations observées. Formation / Action participative et interactive : les participants sont acteurs de leur formation notamment lors des mises en situation car ils s'appuient sur leurs connaissances, les expériences et mettront en œuvre les nouveaux outils présentés au cours de la session.

Profil de l’intervenant

Consultant-formateur expert. Suivi des compétences techniques et pédagogiques assuré par nos services.

Moyens techniques

Encadrement complet des stagiaires durant la formation. Espace d’accueil, configuration technique des salles et matériel pédagogique dédié pour les formations en centre. Remise d’une documentation pédagogique papier ou numérique à échéance de la formation.

Méthodes d’évaluation des acquis

Exercices individuels et collectifs durant la formation. La feuille d’émargement signée par demi-journée ainsi que l’évaluation des acquis de fin de stage sont adressées avec la facture.

Programme

Généralités et interface utilisateur

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

Principes de paramétrage des boîtes de dialogue

Paramétrage de base de l’outil

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 et codage des données

Outils complémentaires aux graphiques (étiquettes,facteur de zoom, …)

Statistiques descriptives

Analyse des variables qualitatives et quantitatives

Comment analyser une population et un échantillon ?

Grandeurs de position (moyenne, médiane, …)

Grandeurs de dispersion (écart-type, variance, …)

Grandeurs de forme (skewness, kurtosis, …)

Traitements graphiques descriptifs (nuage de points,histogramme, …)

Corrélations

Statistiques inférentielles

Rappels sur la théorie de la décision (hypothèse nulle, risques, …)

Comparaison de deux moyennes : test de Student

Comparaison de deux moyennes : test d’Aspin-Welch

Comparaison de deux moyennes : données appariées

Tests non paramétriques (2 variables et k variables)

Comparaison de variances (test de Fisher)

Test de Normalité (Shapiro-Wilk)

Analyse de la variance

Principes généraux de l’Anova

Objectifs de l’analyse de variance

Conditions générales d’utilisation

Interprétation de la table d’ANOVA

Acceptation ou rejet de l’hypothèse nulle

Épuration du modèle

Tests de comparaison de moyennes multiples (Tukey HSD, Duncan, …)

Regroupements de moyennes

Traitements graphiques des analyses

Régression simple et multiple

Principes de base de la modélisation par la régression

Traitement graphique des résultats

Les différents modèles de la régression

Régression simple, régression multiple et polynomiale

Vocabulaire de base de la régression

Coefficient de détermination

Analyse des résidus

Valeurs suspectes

Prédiction de valeurs

Intervalles de confiance des prédictions

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