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Pratique et interprétation des analyses de variance

Outil incontournable pour l’analyse des données issues de plans d’expériences, l’analyse de variance fait partie des tests statistiques les plus utilisés mais elle n’en reste pas moins complexe si l’on s’intéresse à ses conditions d’utilisation et à ses diverses variantes.

Fiche formation

Description

Public concerné

Toute personne ayant à comparer des échantillons, analyser des résultats d’expériences, mais ne possédant pas une bonne maîtrise des méthodes d’analyse de variance.

Prérequis

Les connaissances de base en statistiques sont très souhaitables.

Objectifs

Etre capable de choisir la méthode d’analyse adaptée à ses données et à sa problématique. Savoir apprécier si les conditions d’utilisation sont respectées. Savoir préparer ses données et utiliser un logiciel adapté. Savoir interpréter les sorties logicielles correspondantes.

Méthode

Les principes de calculs sont exposés sans recours à des notions mathématiques complexes. On alterne exposés théoriques et mise en pratique des notions abordées à l’aide du logiciel R et des outils du tableur Excel. A la demande, la formation peut être réalisée avec le logiciel XLSTAT. Les stagiaires réalisent eux mêmes des applications nombreuses à partir de situations expérimentales très diverses (un ordinateur par stagiaire). Les sorties logicielles sont examinées et interprétées en s’aidant de représentations graphiques.

Durée et autres formalités

Durée : Trois jours

Interentreprises (Tours ou La Teste-de-Buch)

Nombre de stagiaires limité à 6. Dates : nous consulter

Intra-entreprise

Groupe de 12 personnes au plus. Dates : à définir avec le client.

Prix :

1249 €/personne interentreprises
4287 € intra-entreprise

Nos formations sont exonérées de TVA. Un tarif dégressif s'appliquera à partir de 3 formations facturées.

Programme de la formation

L’analyse de variance à une dimension
  • Echantillons indépendants
    • Objectif et hypothèses
    • Principe général
    • Calculs et interprétations
    • Conditions de validité, transformations d'échelles, puissance
    • Solutions non paramétriques
    • Comparaisons multiples
  • Intérêts de prendre en compte plus d’une dimension
Analyses de variance à plusieurs dimensions
  • Dans le cas de mesures indépendantes seules, de séries appariées et du croisement des deux types, de plans en blocs:
    • Objectifs
    • Principes et calculs
    • Conditions d'application
    • Comparaisons multiples
    • Solutions non paramétriques
Le modèle linéaire et sa généralisation
  • Modèle linéaire
    • La régression linéaire simple
    • Analyse de variance et régression linéaire
    • Analyses multivariées de la variance
    • L’analyse de covariance
  • Généralisation du modèle linéaire

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