Plan du cours

Méthode scientifique, probabilités et Statistics

  • Très brève histoire des statistiques
  • Pourquoi peut-on être "confiant" dans les conclusions ?
  • Probabilité et prise de décision

Préparation de la recherche (décider du "quoi" et du "comment")

  • Vue d'ensemble : la recherche fait partie d'un processus avec des entrées et des sorties
  • Collecte de données
  • Questionneurs et mesures
  • Que mesurer ?
  • Études d'observation
  • Conception d'expériences
  • Analyse des données et méthodes graphiques
  • Compétences et techniques de recherche
  • Recherche Management

Description des données à deux variables

  • Introduction aux données à deux variables
  • Valeurs de la corrélation de Pearson
  • Simulation des corrélations
  • Propriétés de la corrélation de Pearson
  • Calcul du r de Pearson
  • Démonstration de la restriction de l'intervalle
  • Loi de la somme des variances II
  • Exercices

Probabilité

  • Introduction
  • Concepts de base
  • Démonstration de la probabilité conditionnelle
  • Simulation de l'erreur des joueurs
  • Démonstration d'un anniversaire
  • Distribution binomiale
  • Démonstration de la distribution binomiale
  • Taux de base
  • Démonstration du théorème de Bayes
  • Démonstration du problème de Monty Hall
  • Exercices

Distributions normales

  • Introduction
  • Histoire des distributions normales
  • Domaines des distributions normales
  • Variétés de distribution normale Démonstration
  • Normale standard
  • Approximation normale de la loi binomiale
  • Démonstration de l'approximation normale
  • Exercices

Échantillonnage des distributions

  • Introduction
  • Démonstration de base
  • Démonstration de la taille de l'échantillon
  • Démonstration du théorème de la limite centrale
  • Distribution d'échantillonnage de la moyenne
  • Distribution d'échantillonnage de la différence entre les moyennes
  • Distribution d'échantillonnage du r de Pearson
  • Distribution d'échantillonnage d'une proportion
  • Exercices

Estimation

  • Introduction
  • Degrés de liberté
  • Caractéristiques des estimateurs
  • Biais et variabilité Simulation
  • Intervalles de confiance
  • Exercices

Logique des tests d'hypothèses

  • Introduction
  • Test de signification
  • Erreurs de type I et de type II
  • Tests unilatéraux et bilatéraux
  • Interprétation des résultats significatifs
  • Interprétation des résultats non significatifs
  • Étapes des tests d'hypothèse
  • Tests de signification et intervalles de confiance
  • Idées fausses
  • Exercices

Test des moyennes

  • Moyenne unique
  • Distribution t Démonstration
  • Différence entre deux moyennes (groupes indépendants)
  • Simulation de robustesse
  • Toutes les comparaisons par paire entre les moyennes
  • Comparaisons spécifiques
  • Différence entre deux moyennes (paires corrélées)
  • Simulation de t corrélé
  • Comparaisons spécifiques (observations corrélées)
  • Comparaisons par paires (observations corrélées)
  • Exercices

Puissance

  • Introduction
  • Exemples de calculs
  • Facteurs affectant la puissance
  • Exercices

Prédiction

  • Introduction à la régression linéaire simple
  • Démonstration d'ajustement linéaire
  • Répartition des sommes des carrés
  • Erreur standard de l'estimation
  • Démonstration de la ligne de prédiction
  • Inférence Statistics pour b et r
  • Exercices

ANOVA

  • Introduction
  • Conceptions de l'ANOVA
  • ANOVA à un facteur (entre sujets)
  • Démonstration à une voie
  • ANOVA à facteurs multiples (entre sujets)
  • Tailles d'échantillons inégales
  • Tests complétant l'ANOVA
  • ANOVA intra-sujet
  • Puissance des plans d'analyse intra-sujet Démonstration
  • Exercices

Chi carré

  • Distribution du chi carré
  • Tableaux à une voie
  • Démonstration de test de distribution
  • Tableaux de contingence
  • Simulation de tableau 2 x 2
  • Exercices

Études de cas

Analyse d'études de cas sélectionnées

Pré requis

Une solide compréhension des statistiques descriptives (moyenne, moyenne, écart-type, variance) et une connaissance de base des probabilités sont requises.

Vous pouvez participer à un cours de préparation : Statistics Niveau 1

  35 heures
 

Nombre de participants


Début

Fin


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.

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