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Le traitement statistique des petits échantillons

Les développements de l´informatique modifient grandement le paysage des statistiques. Des techniques récentes permettent d´aborder facilement et sûrement l´analyse des petits échantillons.

Fiche formation

Description

Public concerné

Techniciens, ingénieurs ou chercheurs confrontés au traitement statistique de petits échantillons.

Prérequis

Avoir suivi la formation Notions fondamentales en statistiques OU savoir poser les hypothèses d'un test statistique et interpréter la p-value obtenue ; connaitre les différences entre test paramétrique et test non-paramétrique. Un questionnaire préalable permettra leur évaluation.

Objectifs

- Etre capable de décrire une petite série de données - Savoir choisir un test adapté aux questions que l’on se pose et aux données dont on dispose - Savoir comparer deux ou plusieurs échantillons - Savoir estimer et tester l’association entre plusieurs variables. - Savoir mettre en pratique ces tests et interpréter les sorties logicielles.

Méthode pédagogique

La formation consiste en des parties théoriques, puis dirigées (démonstration par l’exemple), puis de mise en situation lors d’applications pratiques (exercices en autonomie avec correction de groupe).

    Pour chaque question étudiée, l’enseignement est divisé en quatre parties :

  • Principe des tests disponibles. Choix du test correspondant à la situation.
  • Méthode de calcul.
  • Puissance et conditions de validité.
  • Solutions logicielles, mise en œuvre avec le logiciel R (ou StatXact sur demande), examen et interprétation des sorties.

Évaluation  

L’évaluation se fait au travers de la réalisation d’exercices en autonomie et d’un questionnaire final de validation des acquis.

Durée et autres formalités

Durée : Trois jours

Interentreprises (Tours ou Narbonne)

Nombre de stagiaires limité à 6. Dates : nous consulter

Intra-entreprise

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

Prix 2025 :

1625 €/personne interentreprises
4926 € intra-entreprise

Nos formations sont exonérées de TVA.

Programme de la formation

Présentation théorique
  • Rappels sur les fonctions des statistiques
  • Premières réflexions sur la taille de l’échantillon
  • Représentation des paramètres d’un échantillon
  • Hypothèses et risques
    • Problématique d’un test statistique
    • Directionnalité de l’hypothèse
    • Risque et taille de l’échantillon
    • Risques de première et de deuxième espèce
    • Puissance d’un test
  • Trois familles de tests
  • Choix d’un test statistique
    • Les différentes échelles de mesure
    • Echantillons indépendants et séries de mesures appariées
    • Paramétrique ou non paramétrique ?
    • Grille de choix d’un test non paramétrique
  • Exercices de choix d’un test
  • Les tests « exacts » ou tests par permutations
  • Solutions logicielles pour les tests non paramétriques
Réalisations pratiques
  • Présentation des outils utilisés
  • Comparaison d’échantillons
    • Mesures en échelle d’intervalle : séries appariées et indépendantes, données censurées, échantillons stratifiés, comparaisons multiples
      • Représentations graphiques
      • Résolution d’exercices en utilisant des tests sur les rangs et des tests exacts
      • Interprétation des résultats
    • Les mesures sont des catégories ordinales : échantillons indépendants et séries appariées
      • Représentations graphiques
      • Résolution d’exercices en utilisant des tests sur les rangs et des tests exacts
      • Interprétation des résultats
    • Les mesures sont des catégories nominales
      • Réalisation et interprétation du test du Chi² de bonne adéquation, du test du Chi² sur tableau de contingence, du test du Chi² exact, du test binomial, du test de McNemar, du test exact de Fisher, du test de Cochran
  • Mesure de la relation entre variables
    • Les données sont en échelle au moins ordinale : corrélation et concordance
      • Réalisation du test de corrélation par rangs de Spearman ainsi que de son calcul exact
      • Calcul du coefficient de Kendall et du test de concordance de Kendall
    • Les données sont en échelle nominale : coefficients de contingence, coefficient Kappa de Cohen
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