LOGICIEL R / R STUDIO Niveau 2 : Orientation Analyses Statistiques Mixte : présentiel / à distance

• Toute personne souhaitant se perfectionner dans l'utilisation du logiciel R dans un contexte de mise en œuvre d'analyses statistiques des données

• Il est nécessaire que l'apprenant ait les connaissances de base sur le logiciel R : création et manipulation des objets sous R, importation des données, utilisation simple de R en mode script ou en mode console,
• Il est également nécessaire que l'apprenant ait des connaissances sur les différentes analyses statistiques mises en œuvre au cours de cette formation

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

• Lire et écrire des scripts « avancés » d'analyse des données
• Utiliser le potentiel des analyses statistiques disponibles sous R
• Mettre en œuvre et extraire les résultats aussi bien d'une analyse de la variance à 1 facteur que des tests post-Hoc de comparaisons multiples
• Mettre en œuvre et extraire les résultats d'une analyse de la variance multi-facteurs
• Mettre en œuvre et extraire les résultats d'une régression linéaire simple et multiple
• Mettre en œuvre et extraire les résultats d'une analyse multidimensionnelle des données : ACP, AFC, CAH…

Fondamentaux sur le logiciel R

• Fonctionnement général du logiciel et documentation en ligne
• Conseils sur l'organisation d'un projet R
• Affichage, sauvegarde, suppression et chargement des objets en mémoire
• Importation des données contenues dans un classeur Excel
• Installation et utilisation d'un package
• Utilisation d'interfaces type Rcmdr
• Trucs et astuces

Manipulation avancée de l'information des dataframes

• Création et manipulation efficace des variables qualitatives (facteurs) et quantitatives
• Ajout d'observation ou de variables à un tableau de données
• Empilement / désempilement d'un tableau de données
• Conversion des objets et contrôle du type des objets
• Commandes is.something
• Commandes as.something
• Gestion des données manquantes
• Présentation et utilisation des fonctions de type apply : apply, tapply …
• Création de tableaux de synthèse (tableaux croisés)

Création de scripts avancés

• Exécution des scripts
• dans la console R
• à partir d'un autre script
• Création de scripts personnalisés
• Utilisation des scripts pour l'automatisation des analyses

Mise en œuvre d'analyses statistiques de base

• Analyse descriptive des données
• Intervalles de confiance
• Tests d'hypothèse paramétriques et non paramétriques
• Comparaison des moyennes (Student)
• Comparaison des médianes (Wilcoxon, Mann-Whitney)
• Comparaison des variances (Fisher)
• Comparaison de proportions (χ^2)
• Test de Normalité (Shapiro-Wilk) et QQ-plot

Mise en œuvre une ANOVA sous R

• Les commandes aov() et lm()
• Mise en œuvre d'une ANOVA à un facteur
• Tableau d'analyse de la variance et estimation des coefficients du modèle
• Vérification des conditions d'utilisation du modèle : Normalité et homogénéité des dispersions (test de Bartlett, test de Levene)
• Représentation graphique des résultats de l'analyse
• Tests post-Hoc (comparaisons multiples)
• Les commandes de base (TukeyHSD, paiwise.t.test)
• Package spécifique (multcomp)
• Tests non paramétriques : Kruskal-Wallis, Friedman
• Mise en œuvre d'une ANOVA multi-facteurs
• Éléments de syntaxe : *, |, /, Error…
• Effets simples, effets croisés
• ANOVA à mesures répétées
• ANOVA à facteur imbriqué
• Graphique des interactions
• Somme des carrés de type I / somme des carrés de type III

Mise en œuvre une régression linéaire sous R

• Commande summary() / commande anova()
• Régression linéaire simple
• Régression linéaire multiple
• Tableau d'analyse de la variance et estimation des coefficients du modèle
• Vérification des conditions d'utilisation d'une régression linéaire
• Normalité des résidus
• Homogénéité des résidus
• Prédiction et intervalles de confiance d'une prédiction
• Diagnostic des problèmes de multicolinéarité
• Régression linéaire pas à pas

Mise en oeuvre une analyse factorielle multivariée et une classification sous R

• Présentation des principaux packages
• ACP (Analyse en Composantes Principales)
• Réaliser une ACP sous R
• Valeurs propres et diagramme des valeurs propres
• Contributions et cosinus² des variables
• Contributions et cosinus² des individus
• Cercle factoriel
• Graphique des individus
• AFC (Analyse Factorielle des Correspondances)
• Profils-lignes et profils-colonnes
• Réaliser une AFC sous R
• Valeurs propres et diagramme des valeurs propres
• Coordonnées, cosinus² et contributions des lignes, des colonnes
• Représentation des modalités dans le plan factoriel
• CAH (Classification Ascendante Hiérarchique)
• Commandes hclust(), kmeans() et hcpc()
• Création de la matrice des distances
• Dendrogramme
• Récupération des classes

Mise en œuvre d'autres analyses statistiques (à la carte)

• La mise en œuvre d'autres analyses statistiques « avancées » des données pourra être réalisée sur demande au cours de la formation en fonction des attentes des participants.
• Par exemple, nous pourrons aborder la mise en place d'analyses statistiques telles que :
• L'ACM, l'AFD, les k-means… (analyses factorielles multivariées et méthodes de classements)
• La régression PLS
• La régression logistique
• Les modèles linéaires généraux (ANCOVA…)

• Lire et écrire des scripts « avancés » danalyse des données
• Mettre en oeuvre et extraire les résultats aussi bien dune analyse de la variance à 1 facteur que des tests post-Hoc de comparaisons multiples
• Mettre en oeuvre et extraire les résultats dune analyse de la variance multi-facteurs
• Mettre en oeuvre et extraire les résultats dune régression linéaire simple et multiple
• Mettre en oeuvre et extraire les résultats dune analyse multidimensionnelle des données : ACP, AFC, CAH

• 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.