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Plan du cours

Méthode scientifique, probabilités et statistiques

  • Bref historique des statistiques
  • Pourquoi pouvons-nous avoir confiance dans les conclusions ?
  • Probabilité et prise de décision

Préparation à 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
  • Questionnaires et mesure
  • Quoi mesurer
  • Études observationnelles
  • Conception expérimentale
  • Analyse des données et méthodes graphiques
  • Compétences et techniques de recherche
  • Gestion de la recherche

Description des données bivariées

  • Introduction aux données bivariées
  • Valeurs du coefficient de corrélation de Pearson
  • Simulation de prédiction des corrélations
  • Propriétés du r de Pearson
  • Calcul du r de Pearson
  • Démonstration de la restriction de plage
  • Loi de la somme des variances II
  • Exercices

Probabilités

  • Introduction
  • Concepts de base
  • Démonstration de la probabilité conditionnelle
  • Simulation du paradoxe du joueur
  • Démonstration du problème des anniversaires
  • 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
  • Aires sous les courbes de distribution normale
  • Variétés de distribution normale
  • Normale standard
  • Approximation normale de la binomiale
  • Démonstration de l'approximation normale
  • Exercices

Distributions d'échantillonnage

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

Estimation

  • Introduction
  • Degrés de liberté
  • Caractéristiques des estimateurs
  • Simulation du biais et de la variabilité
  • Intervalles de confiance
  • Exercices

Logique du test d'hypothèse

  • Introduction
  • Test de signification
  • Erreurs de type I et de type II
  • Tests à une et deux queues
  • Interprétation des résultats significatifs
  • Interprétation des résultats non significatifs
  • Étapes du test d'hypothèse
  • Test de signification et intervalles de confiance
  • Conceptions erronées
  • Exercices

Test des moyennes

  • Moyenne unique
  • Démonstration de la distribution t
  • Différence entre deux moyennes (groupes indépendants)
  • Simulation de robustesse
  • Comparaisons par paires parmi les moyennes
  • Comparaisons spécifiques
  • Différence entre deux moyennes (paires appariées)
  • Simulation t appariée
  • Comparaisons spécifiques (observations corrélées)
  • Comparaisons par paires (observations corrélées)
  • Exercices

Puissance statistique

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

Prédiction

  • Introduction à la régression linéaire simple
  • Démonstration de l'ajustement linéaire
  • Partage des sommes des carrés
  • Erreur standard de l'estimation
  • Démonstration de la ligne de prédiction
  • Statistiques inférentielles pour b et r
  • Exercices

ANOVA

  • Introduction
  • Conceptions ANOVA
  • ANOVA à un facteur (entre les sujets)
  • Démonstration monofactorielle
  • ANOVA multifactorielle (entre les sujets)
  • Taille d'échantillon inégale
  • Tests complémentaires à l'ANOVA
  • ANOVA intra-sujets
  • Démonstration de la puissance des conceptions intra-sujets
  • Exercices

Khi carré

  • Distribution khi carré
  • Tableaux à une voie
  • Démonstration des tests de distribution
  • Tableaux de contingence
  • Simulation de tableau 2 x 2
  • Exercices

Études de cas

Analyse de cas sélectionnés

Pré requis

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

Vous souhaiterez peut-être participer au cours de préparation : Statistiques niveau 1

 35 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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