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Décrire et analyser les données multifactorielles

Les statistiques multifactorielles permettent d’explorer de grands tableaux, d’analyser les processus influencés par plusieurs facteurs à la fois et de procéder à des regroupements d’individus.

Fiche formation

Description

Public concerné

Techniciens, ingénieurs, chercheurs ou doctorants ayant à décrire des grands tableaux de données quantitatives et⁄ou qualitatives.

Prérequis

Les connaissances de base en statistiques sont souhaitables.

Objectifs

Décrire des tableaux contenant de nombreux paramètres quantitatifs et⁄ou qualitatifs et parfois répétés sur les mêmes individus. Les méthodes enseignées permettent de savoir si divers groupes peuvent être formés à partir de certaines variables ou de détecter des associations entre variables.

Méthode

Pour chaque question étudiée, l’enseignement comporte une explication de la méthode sans recours à des notions mathématiques. Pour chaque technique on traite un exemple en vraie grandeur. Dans tous les cas on examine les sorties logicielles et on insiste sur les règles et les difficultés d’interprétation des résultats. Des aides à l'interprétation sont systématiquement mises en pratique. Les stagiaires réalisent eux mêmes des analyses en autonomie.

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 : nous consulter

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

Programme de la formation

Introduction à l’analyse multifactorielle des données
  • Problématique générale des approches descriptives multifactorielles
  • Les différents types de mesures et les méthodes correspondantes
Données quantitatives : l’analyse en composantes principales
  • Exemples variés d’utilisations
  • Principes généraux à partir d'un exemple simple
  • Variables actives et illustratives
  • Réalisation d'une analyse en vraie grandeur
  • Aides à l’interprétation des résultats d’une ACP
  • Vérification des conditions de validité et transformations éventuelles des variables
Données qualitatives : l’analyse factorielle des correspondances
  • L’analyse des correspondances simples
    • Principe et réalisation
    • Lecture du graphe factoriel
    • Validation et aides à l’interprétation
    • Pratique sur des données en vraie grandeur
  • L’analyse des correspondances multiples
    • Objectifs et principe
    • Mise en oeuvre et interprétation des sorties logicielles
    • Validation et aides à l’interprétation
Quelques autres méthodes
  • L'analyse factorielle multiple
  • L'analyse factorielle de données mixtes
  • L’analyse canonique des correspondances
Les méthodes de classification ou clustering
  • Méthode d’agrégation
    • Principe de la classification ascendante hiérarchique
    • Le critère de WARD
  • La lecture d’un dendrogramme
  • Relations entre les classes d’individus et les variables
    • Partition de l’arbre et description des classes formées
  • Validité d’une classification
  • Classification par la méthode des centres mobiles, principe et outils
  • La classification descendante hiérarchique, principe et outils

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