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INTRODUCTION À L’ANALYSE STATISTIQUE AVEC IBM SPSS STATISTICS (V26)
INTRODUCTION À L’ANALYSE STATISTIQUE AVEC IBM SPSS STATISTICS (V26)
1500.00 € HT /session/personne
INTRODUCTION À L’ANALYSE STATISTIQUE AVEC IBM SPSS STATISTICS (V26)
1500.00 € HT /session/personne
| Type(s) : | PED |
| Prérequis : | Avoir de l'expérience avec IBM SPSS Statistics (version 18 ou ultérieure), ou avoir suivi le cours IBM SPSS Statistics Essentials. |
| Objectifs : | A l'issue de la formation, les participants seront capables de : Expliquer l'analyse statistique Décrire des variables individuelles Effectuer des tests d'hypothèses, sur les variables individuelles Effectuer des tests de la relation entre des variables catégorielles Effectuer des tests sur la différence entre deux moyennes de groupe Effctuer des tests sur les différences entre plus de deux moyennes de groupe Effectuer des tests de la relation entre les variables d'échelle Prédire une variable d'échelle : Régression Expliquer les statistiques bayésiennes Découvrir les procédures multivariées |
| Durée : | 2 jours - 14 heures |
Profil du formateur
Formateur consultant, expert, pédagogue et certifié dans son domaine
Méthode pédagogique
La formation est constituée d’apports théoriques et d’exercices pratiques. Chaque stagiaire dispose d’un poste de travail et la gestion en petit groupe (jusqu’à 8 stagiaires) permet un suivi individualisé et adapté. Durant les sessions de formation, un support pédagogique est remis aux stagiaires.
Suivi, évaluation, sanction
Des tours de table permettent de suivre la progression du stagiaire au fur et à mesure de la formation. Un suivi de la formation est réalisé par une feuille de présence émargée par demi-journée par les stagiaires et le formateur. Un questionnaire de satisfaction et une validation des acquis sont complétés par chaque stagiaire en fin de formation.
Formation sans certification.
Plan du cours
Introduction à l'analyse statistique
- Identifier les étapes du processus de recherche
- Identifier les niveaux de mesure
Décrire les variables individuelles
- Cartographier les variables individuelles
- Résumer les variables individuelles
- Identifier la distribution normale
- Identifier les scores standardisés
Test d'hypothèses
- Principes des tests statistiques
- Tests unilatéraux et bilatéraux
- Erreurs de type I, de type II et puissance
Test d'hypothèses sur des variables individuelles
- Identifier les paramètres de la population et les statistiques de l'échantillon
- Examiner la distribution de la moyenne de l'échantillon
- Tester une hypothèse sur la moyenne de la population
- Construire des intervalles de confiance
- Tests sur une seule variable
Tests sur la relation entre des variables catégorielles
- Cartographier la relation
- Décrire la relation
- Tester l'hypothèse d'indépendance
- Hypothèses
- Identifier les différences entre les groupes
- Mesurer la force de l'association
Test sur la différence entre les moyennes de deux groupes
- Cartographier la relation
- Décrire la relation
- Tester l'hypothèse de deux moyennes de groupe égales
- Hypothèses
Test sur les différences entre plus de deux moyennes de groupe
- Cartographier la relation
- Décrire la relation
- Tester l'hypothèse de l'égalité de toutes les moyennes de groupe
- Hypothèses
- Identifier les différences entre les moyennes des groupes
Test de la relation entre les variables d'échelle
- Cartographier la relation
- Décrire la relation
- Tester l'hypothèse d'indépendance
- Hypothèses
- Traitement des valeurs manquantes
Prévision d'une variable d'échelle : Régression
- Expliquer la régression linéaire
- Identifier les coefficients non standardisés et standardisés
- Évaluer l'ajustement
- Examiner les résidus
- Inclure les variables indépendantes 0-1
- Inclure des variables indépendantes catégorielles
Introduction aux statistiques bayésiennes
- Statistiques bayésiennes et théorie classique des tests
- L'approche bayésienne
- Évaluer une hypothèse nulle
- Présentation des procédures bayésiennes dans IBM SPSS Statistics
Présentation des procédures multivariées
- Présentation des modèles supervisés
- Présentation des modèles permettant de créer des groupements naturels
En partenariat avec Global KnowLedge.
