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Formation "Statistique descriptive et décisionnelle avec Excel"

Décrire ses données et prendre une décision simple et rapide à l’aide d’Excel

Mis à jour le
Modélisation - méthodes statistiques Autre filière
Cette formation statistique dans l’environnement répandu Excel propose un éventail d’outils pour décrire numériquement et graphiquement des données, puis des méthodes pour : conclure sur la différence entre deux échantillons, mesurer la relation entre deux variables, étudier les variations d’une variable en fonction de facteurs quantitatifs ou qualitatifs.
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Les objectifs

  • Décrire ses données sous la forme de résumés numériques et graphiques
  • Identifier les valeurs aberrantes
  • Effectuer des comparaisons de moyennes
  • Quantifier des relations simples entre deux variables
  • Réaliser une étude statistique de premier niveau sur tout type de données avec Excel, en vue de prendre des décisions pertinentes

Public :

Tout public

Pré-requis

Avoir une bonne pratique du tableur et des graphiques Excel

Programme

Introduction

  • Notions de base : qu’est-ce que la statistique ?
  • Vocabulaire
  • La démarche statistique
  • La statistique descriptive (exploratoire) : résumés numériques, tableaux et graphiques

Statistique descriptive univariée

  • Variable qualitative : tableaux de fréquences, diagramme en secteurs (ou circulaire), diagramme de Pareto
  • Variable quantitative discrète : paramètres statistiques, tableau de fréquence, diagramme en bâtons
  • Variable quantitative continue :
    • paramètres statistiques : tendance centrale (moyenne, médiane, mode), dispersion (étendue, variance et écart-type, coefficient de variation, quantiles), forme (coefficient d’asymétrie, coefficient d’aplatissement)
    • histogramme, boîte à moustaches

Statistique descriptive bivariée

  • Deux variables qualitatives : tableaux de contingence, diagramme en bâtons
  • Une variable qualitative et une variable quantitative : statistiques descriptives par modalité de la qualitative, histogrammes de la quantitative par modalité de la qualitative, boîtes à moustaches
  • Deux variables quantitatives :
    • paramètres statistiques : covariance, corrélation
    • nuage de points

Introduction à la statistique inférentielle (décisionnelle)

  • Qu’est-ce que l’inférence ?
  • Lois statistiques usuelles : loi normale, loi du Khi-2, loi binomiale, loi de Student, loi de Fisher

Théorie des tests

  • Principe et démarche des tests d’hypothèse
  • Notion de risque
  • Test unilatéral et test bilatéral
  • Estimation et intervalle de confiance

Quelques tests usuels

  • Tests paramétriques
    • Comparaison d’une moyenne à une valeur cible : test Z, test t
    • Comparaison de deux moyennes : test t
    • Comparaison de deux variances : test F de Fisher
  • Tests non paramétriques
    • Comparaison de 2 échantillons indépendants : test de Mann-Whitney
    • Comparaison de 2 échantillons appariés : test des rangs signés de Wilcoxon

Étude de la relation entre deux variables

  • Liaison entre deux variables qualitatives : test du Khi-2 d’indépendance
  • Liaison entre deux variables ordinales : corrélation de rangs (coefficient de Spearman, coefficient de Kendall)
  • Liaison entre une variable quantitative et une variable qualitative : analyse de variance à un facteur (ANOVA)
  • Liaison entre deux variables quantitatives : corrélation, régression linéaire simple
  • Liaison entre une variable quantitative et un ensemble de variables quantitatives : régression linéaire multiple

Evaluation des acquis

Questionnaire

Méthodes pédagogiques

Exposés et échanges

Travaux pratiques d'application

Référence : EXCEI

Responsable pédagogique

pers
Sylvie Masselin-Silvin
Data Analyst / Statisticien
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