Notions de base en statistiques

Stage de formation initiale en Statistiques. Mai 2023.

Bienvenus

À l’issue du stage vous serez capable de déterminer et conduire les méthodes statistiques plus adaptées pour l’analyse des données issues des plans d’expériences élémentaires, interpréter les résultats correctement et restituer les conclusions pertinentes.

• La prochaine édition de la formation aura lieu les jours 22-23 Mai 2023, de 9 à 17h.

• Il ne restent plus de places pour cette édition. Veuillez contactez Laury Caubet pour manifester votre intérêt sur une prochaine édition.

• Veuillez vous préparer à l’avance

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Objectifs

1. Gérer, traiter et organiser les données.

2. Identifier les variables relevantes, leur rôle et leur nature.

3. Décrire les variables graphiquement et avec des paramètres descriptifs.

4. Sélectionner des modèles statistiques adaptés, vérifier leurs hypothèses et les mettre en œuvre.

5. Interpréter les résultats de l’inférence et des tests d’hypothèse fréquentistes.

6. Extraire et communiquer les conclusions. Élaborer sur les sujets de causalité, association et incertitude.

Programme

1. Gestion de données

   • Stocker et organiser des données efficacement et en sécurité

   • Compléter les métadonnées relevantes

2. Rôle et nature des variables

   • Établir les rôles explicatifs et réponse des variables
   • Discriminer les échelles de mesure numériques, catégorielles et ordinales

3. Statistique descriptive

   • Calculer des paramètres descriptifs des variables en fonction de leur nature
   • Résumer l’intérêt et les limitations des paramètres descriptifs
   • Représenter graphiquement les données en fonction de leur nature
   • Choisir des palettes de couleurs effectives

4. Inférence statistique

   • Modéliser les relations entre variables à l’aide d’un modèle de régression linéaire
   • Formuler les tests classiques de corrélation, de comparaison de moyennes et d’analyse de données catégorielles, paramétriques et non-paramétriques, en termes d’un modèle de régression linéaire
   • Interpréter les résultats d’un modèle de régression linéaire
   • Distinguer causalité et corrélation
   • Distinguer signification et importance

Remerciements

This is website made with the distill package and set up following ideas from Alison Hill’s RStudio workshop Teaching in Production.