GRAPHPAD Anova et régression (régression simple) Mixte : présentiel / à distance

• Toute personne souhaitant s'initier et maitriser les outils fondamentaux en statistique en intégrant le contexte des petits échantillons avec mise en application sous GraphPad.

• Il est nécessaire que les participants aient de bonnes connaissances sur les outils statistiques de base : statistiques descriptives, tests d'hypothèses, intervalles de confiance, p-value, risque alpha.
• Au-delà de l'apprentissage des thématiques statistiques, la mise en application s'effectuera sur le logiciel GraphPad.
• Une partie de la formation sera si nécessaire consacrée à l'apprentissage du logiciel, son ergonomie, la structuration des données permettant aux apprenants d'acquérir l'autonomie sur ce logiciel.

A l'issue de cette formation, l'apprenant sera capable avec GraphPad de :

• Vérifier les conditions de mise en œuvre d'une ANOVA à un et plusieurs facteurs
• Comprendre les calculs de l'ANOVA et savoir "ce qui se passe derrière"
• D'interpréter les résultats d'une ANOVA
• Mettre en œuvre un test à postériori (Tukey, Bonferroni, Dunnett, …)
• D'interpréter le sens physique d'une interaction
• Connaître le contexte des Anova à mesures répétées
• Connaître le contexte des Anova hiérarchisées
• Mettre en œuvre un modèle de régression linéaire simple et le valider
• Comprendre le contexte de la régression multiple

Prise en main du logiciel GraphPad (si nécessaire)

• Généralités et interface utilisateur
• Interface générale de GraphPad
• Gestions des fichiers générés sous GraphPad
• Les différents onglets d'un classeur
• Utilisation du navigateur
• Utilisation des barres d'outils
• Présentations des menus
• Présentations des différentes analyses statistiques disponibles
• Gestion d'un projet GraphPad
• Paramétrage de la feuille de données
• Définition des variables
• Paramétrage des types de variables (X, Y, texte)
• Paramétrage du format des colonnes
• Gestion des données
• Saisie, Ajout, Suppression
• Importation d'un fichier de données (Excel, …)
• Exclusion de données
• Gestion des analyses et des graphiques
• Lancement d'une analyse
• Paramétrage d'une analyse
• Changer le paramétrage d'une analyse
• Lien entre feuille de données et analyses
• Gel des résultats d'analyses
• Gestion de la mise à jour des calculs des analyses
• Mise en place de modèles
• Gestion des graphiques
• Paramétrage des graphiques
• Structure de données et types de graphes
• Formatage des graphiques
• Modification des types de graphiques
• Gestion des axes, des barres d'erreurs, des symboles, …
• Ajout d'objets dans les graphiques
• Création de modèles graphiques
• Exportation de graphiques

Mise en œuvre d'une Anova simple (un facteur – One way)

• Contexte d'utilisation de l'Anova simple
• Parallèle et différences avec le test de Student
• Données indépendantes et données appariées
• Conditions de mise en œuvre de l'Anova
• La décomposition de la variance
• Interprétation de la table de l'Anova
• Erreur expérimentale
• Significativité des effets
• Principes de lecture de la table de Fisher
• Importance des degrés de liberté de l'erreur
• Comparaisons de moyennes multiples
• Les différents tests disponibles (Tukey, Bonferroni, Dunnett, ...)
• Etude des grandes erreurs à ne pas commettre dans l'ANOVA

Mise en œuvre d'une Anova à deux et x facteurs 

• Contexte d'utilisation de l'Anova à deux facteurs
• Définition de la notion d'interaction
• Sens physique
• Approche graphique
• Conditions de mise en œuvre de l'Anova à deux facteurs
• Plan équilibré
• Plan déséquilibré
• La décomposition de la variance
• Interprétation de la table de l'Anova
• Les différentes sommes de carrés (type I et III)
• Calcul de l'erreur
• Signification des effets
• Significativité de l'interaction
• Comparaisons de moyennes multiples
• Les différents tests (Tukey, Bonferroni, Dunnett, …)
• Traitements graphiques des analyses

Protocoles expérimentaux et généralités sur les différents types de modèles

• Présentation du modèle linéaire
• Les différents types de facteurs
• Les différents types de modèles
• Modèles sans interactions
• Les modèles avec interactions
• Les modèles croisés
• Les modèles imbriqués
• Les mesures répétées
• Importance et pertinence du protocole expérimental

Mise en œuvre et interprétation des résultats d'une régression linéaire simple

• Principes généraux de la régression
• Différences entre ANOVA et Régression
• Rappels des objectifs
• Conditions d'utilisation
• Principes de base de la modélisation par la régression
• Les différents modèles de la régression
• Modèle linéaire simple
• Modèle linéaire multiple
• Qualité du modèle
• Erreur d'estimation
• Coefficient de détermination
• Analyse des résidus
• Calculs des résidus
• Sens physique
• Homogénéité, distribution
• Valeurs suspectes
• Analyses graphiques
• Utilisation du modèle
• Prédiction de valeurs individuelles
• Intervalles de confiance des prédictions
• Traitement graphique des résultats
• Etude des grandes erreurs à ne pas commettre dans une régression
• Ouverture sur la régression multiple

• Vérifier les conditions de mise en uvre d'une ANOVA à un et plusieurs facteurs
• Comprendre les calculs de l'ANOVA et savoir "ce qui se passe derrière"
• Dinterpréter les résultats d'une ANOVA
• Mettre en uvre un test à postériori (Tukey, Bonferroni, Dunnett, )
• Dinterpréter le sens physique d'une interaction
• Connaître le contexte des Anova à mesures répétées
• Connaître le contexte des Anova hiérarchisées
• Mettre en uvre un modèle de régression linéaire simple et le valider
• Comprendre le contexte de la régression multiple

• Explications théoriques suivies de pratiques guidées puis de mises en autonomie.
• Exercices autonomes et réguliers pour assurer l'assimilation

Votre formation a lieu en présentiel :

• 1 vidéoprojecteur par salle
• 1 ordinateur

Votre formation se déroule à distance avec :

• 1 ordinateur
• 1 connexion Internet
• 1 adresse e-mail valide
• 1 équipement audio (micro et enceintes ou casque)
• 1 Webcam (facultatif – dans l'idéal)
• 1 deuxième écran (facultatif – dans l'idéal)

Votre formation se déroule sur notre plate-forme de formation avec :

• 1 ordinateur
• 1 connexion Internet
• 1 adresse e-mail valide
• 1 équipement audio (micro et enceintes ou casque - facultatif)

Support stagiaire :

À l'issue de la formation, les exercices et travaux pratiques réalisés, leurs corrigés ainsi qu'un support de cours dématérialisé sera fourni à chaque stagiaire par e-mail ou via la plate-forme FOAD.