Notions de base en statistiques

À propos de ce stage de formation

Matériaux de référence et supplémentaires

Nous allons utiliser le logiciel Jamovi pour la formation. Pour référence, voici un manuel en ligne et en Français :

• Apprentissage des statistiques avec Jamovi : Un tutoriel pour les étudiants en psychologie et autres débutants

  Danielle Navarro (University of New South Wales), David Foxcroft (Oxford Brookes University), Jean-Marc Meunier (Traducteur, Université Paris 8).

Cette formation propose un approche centré autour de la modélisation inspiré par Modeling First: Applying Learning Science to the Teaching of Introductory Statistics Son et al. (2020).

Des références appropriées (et accessibles en ligne, gratuitement, mais en anglais) pour creuser et supplémenter les contenus peuvent être :

• Introduction to Statistics: A Modeling Approach

  CourseKata.org: a project of the UCLA Psychology Department’s Teaching and Learning Lab.

• Statistical Thinking for the 21st Century : An open source textbook for statistics, with companions for R and Python

  Russell Poldrack, Stanford University.

• Common statistical tests are linear models (or: how to teach stats)

  Jonas Kristoffer Lindeløv. Aalborg University, Denmark

Cet autre livre accessible gratuitement (en PDF) avec un approche plus traditionnel, mais d’excellente qualité et plus exhaustif peut vous servir de référence future pour consultation.

• OpenIntro Statistics

  David Diez, Mine Cetinkaya-Rundel, Christopher Barr, and OpenIntro

Voici quelques ressources supplémentaires et gratuits pour creuser sur des sujets qu’on a à peine effleuré

Visualisation et graphiques

• Chapitre sur les principes de la visualisation de données (en anglais), chez Introduction to Data Science: Data Analysis and Prediction Algorithms with R. Rafael A. Irizarry.

• Stephanie J. Spielman Common types of data visualizations. Application intéractive en ligne.

• Claus O. Wilke Fundamentals of Data Visualization. Livre en ligne.

• From Data to Viz. Guide en ligne pour choisir une visualisation adaptée aux type de données.

Intervenant

Facundo Muñoz

• Mathématicien, PhD Statistiques (U. València, Espagne. 2013)

• Post-doc INRA, Orléans, France (2013 - 2017). Génétique Forestière.

• Biostatisticien UMR - ASTRE, Cirad. (2017 - .).

• Statistiques appliquées. Epidémiologie. Modélisation spatio-temporelle. Méthodes Bayésiennes. Programmation R. Formation.

Remerciements

Cette formation a été préparée et conduite avec l’appui et le soutien de l’équipe Formation du Cirad : Catherine GRIMAL, Lucie LEMAGNEN, Élodie LIEVRE, Emmanuelle MAZZINI et Magali DUFOUR.

Merci aussi à Béatrice RHINO, conceptrice et responsable antérieure de la formation pour le partage désintéressé de son expérience et matériaux.