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Fondamentaux en statistique et tests d’hypothèses Application avec MiniTab

3 jours - 21 heures

Objectifs

A l’issue de cette formation, l’apprenant sera capable de : Structurer des données sous MiniTab. Maîtriser l'interface du logiciel MiniTab. Décrire synthétiquement et graphiquement une série de mesures quantitatives. Donner un sens physique aux indicateurs tels que moyenne, médiane, écart-type, 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 d’erreur-type (Sem). Comprendre la démarche de mise en place d'un test d'hypothèse. Mettre en œuvre un test d'hypothèse classique (Student, Fisher, Khi², …). Traduire en connaissances métiers les résultats statistiques issus d'un test d'hypothèse. Calculer la taille des échantillons nécessaire. Interpréter les sorties logiciels

Participants

Technicien – Employé – Cadre – Chercheur – Etudiant Personne souhaitant maitriser les outils fondamentaux des raisonnements statistiques et mettre en pratique les analyses sous MiniTab.

Prérequis

Pas de prérequis pour cette formation

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.

Remarques

 

Certification

 

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

Prendre en main l'outil MiniTab

  • Généralités et interface utilisateur:
  • Gestion et organisation des données
  • Gestions des fichiers générés sous MiniTab (*.MTW, *.MPJ)
  • Utilisation de Project Manager
  • Relations couple fichiers de données et fichiers d'analyses
  • Les différentes fenêtres de base (Fenêtre de données, Fenêtre Session, Fenêtre Project Manager)
  • Utilisation des barres d'outils
  • Présentations des menus
  • Présentation des familles d'analyses statistiques
  • Présentations des différentes analyses statistiques disponibles
  • Paramétrage de la feuille de données:
  • Définition des variables
  • Paramétrage des types de variables
  • Gestion de base des données
  • Gestion avancée des colonnes
  • Empiler, désempiler
  • Codage des données
  • Concaténation des variables
  • 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
  • Relancer la dernière analyse
  • Accéder à l'historique des analyses principes
  • Outils divers:
  • Utilisation de l'éditeur de commandes
  • Paramétrage des polices de sortie
  • Configuration et préférences du logiciel
  • Exportation de travaux vers Word
  • Paramétrages des graphiques

Comprendre les notions générales

  • Le vocabulaire de base
  • Le raisonnement global statistique
  • Présentation des grands objectifs de la statistique
  • Notions de population et d’échantillon
  • Variables quantitatives / variables qualitatives

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 (µ, s, p, …),
  • Grandeurs estimées (?, s, p…)
  • Grandeurs de position: moyenne, médiane…
  • Grandeurs de dispersion: écart-type, coefficient de variation…
  • Distribution d’échantillonnage (Normalité)
  • Liens entre variables: coefficient de corrélation

Intervalles de confiance

  • Objectifs d’un intervalle de confiance
  • Interprétation statistique et physique
  • Relation échantillon & population (estimation de grandeurs inconnues)
  • 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 œuvre 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
  • Significativité statistique
  • Significativité physique
  • Mise en pratique
  • Tests de comparaisons de moyennes (Student)
  • Tests de comparaisons de variances (Fisher)
  • Tests de comparaisons de proportions (Khi deux)

Puissance et dimensionnement d’un test

  • Risque béta / puissance
  • Taille d’échantillon nécessaire
  • Delta mis en évidence

Identifier des valeurs suspectes

  • Approche visuelle et graphique
  • Approche quantitative (z score)
  • Approche statistique (Test de Grubbs)

Mettre en œuvre une ANOVA simple

  • Contexte d'utilisation de l'ANOVA simple
  • Parallèle et différences avec le test de Student
  • Conditions de mise en œuvre de l'Anova
  • Interprétation de la table de l'Anova
  • Significativité des effets, influence significative d’un facteur
  • Comparaisons multiples des moyennes: Tukey, Bonferroni, Newman-Keuls, ...
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