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

• Personne souhaitant mettre en œuvre les méthodes d'analyse de la variance, de régression et découvrir les modèles linéaires généraux avec mise en application sous StatGraphics Personne souhaitant mettre en œuvre les méthodes d'analyse de la variance, de régression et découvrir les modèles linéaires généraux avec mise en application sous StatGraphics

• 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, …

A l'issue de cette formation, l'apprenant sera capable avec StatGraphics 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 de l'outil StatGraphics (si nécessaire)

• Généralités et interface utilisateur
  
  • Généralités et interface utilisateur
  • Gestion et organisation des données
  • Gestions des fichiers générés sous StatGraphics (Fichiers de données et Statfolios)
  • Utilisation des barres d'outils
  • Présentations des menus
  • Présentations des différentes analyses statistiques disponibles
• Paramétrage de la feuille de données
  
  • Définition des variables
  • Paramétrage des types de variables
  • Gestion des données.
  • Saisie, Ajout, Suppression
  • Sélection de données
  • Importation d'un fichier de données (Excel, ...)
  • Structuration des données en vue d'effectuer des analyses de la variance et des régressions sous StatGraphics
• Gestion des analyses
  
  • Paramétrage des variables
  • Paramétrage des analyses
  • Principes communs aux analyses
  • Sauvegardes des analyses
  • Paramétrage du calcul des analyses
• Outils divers
  
  • Utilisation du StatGallery
  • Utilisation du StatReporter
  • Exportation de travaux vers Word
  • Trucs et astuces
  • Configuration du logiciel

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

Découvrir les modèles linéaires généraux (GLM)

• Modèles avec facteurs qualitatifs et quantitatifs
• Utilisation de l'Anova et de la régression

• 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

Méthodes et moyens

• Evaluation préformation pour définir ses besoins et ses priorités d'usage de l'outil
• Approche participative des connaissances à transmettre
• Mise en situation concrète des outils et méthodes
• Adaptation du rythme et des exercices au niveau du groupe
• Utilisation des 3 vecteurs de communication : oral (vulgarisation du vocabulaire), visuel (vidéoprotection du logiciel) et kinesthésique (travaux pratiques)
  
  

Support stagiaire

• Support papier ou électronique (dématérialisé)
• Les exercices d'accompagnement peuvent être récupérés sur clef USB
• Exercices supplémentaires téléchargeables sur notre site

• Alternance d'exercices d'accompagnement et d'exercices d'application
• Réalisation de travaux pratiques en autonomie pour identifier les acquis et les axes de progrès

• Nos formateurs procèdent les certifications techniques (Microsoft Office Specialist, PCIE, TOSA, …) et pédagogiques (Certification de Compétence Pédagogique - CCP)