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
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.
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
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Référence : EXCEIResponsable pédagogique
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