Traitement statistique des petits échantillons par Groupe Arkesys - Avanteam Formation

Analyse statistique des données
Objectifs de la description (synthèse, objectivité,...)
La description par le chiffre
La description par le graphique
Conventions d'écriture
Grandeurs vraies
Grandeurs estimées
Grandeurs de position
Moyenne
Médiane
Mode
Grandeurs de dispersion
Ecart
- type
Variance
Etendue
Coefficient de variation
Analyse de distribution
Histogrammes de fréquences
Boîtes à moustaches
Nuage de point
Tableaux de comptage
Tri à plat
Tableau croisé
Liens entre variables
Coefficients de corrélation
Intervalles de confiance
Objectifs d'un intervalle de confiance
Interprétation statistique et physique
Le rôle de l'inférence
Relation échantillon & population
Estimation de grandeurs inconnue
Calculs d'intervalles de confiance
D'une moyenne
D'un écart
- type
D'une proportion
...
Erreurs à ne pas commettre (confusion IC moyenne & dispersion valeurs individuelles)
Comprendre et mettre en oeuvre des tests d'hypothèses
Objectifs d'un test d'hypothèses
Relation entre intervalle de confiance et test d'hypothèse
Les hypothèses en jeu
Hypothèse nulle
Hypothèse alternative
Prise de décision
Rejet de H0
La p
- value
Le risque alpha
Graduation du risque
Significativité statistique
Significativité physique
Test unilatéral ou bilatéral
Mise en pratique
Tests de comparaisons de moyennes (Student)
Tests de comparaisons de variances (Fisher)
Tests de comparaisons de proportions (Khi deux, Fisher's exact)
Puissance et dimensionnement d'un test
Risque béta
Puissance
Taille d'échantillon nécessaire
Delta mis en évidence
Les stratégies de mise en oeuvre
Problématique et spécificité des petits échantillons
Problème de puissance
Hypothèses fondamentales délicates à vérifier
Fragilité des jeux de données
Identification de valeurs suspectes
Approche visuelle et graphique
Approche quantitative (z score)
Approche statistique (Test de Grubbs, Dixon)
Mettre en oeuvre des tests non paramétriques
Démarche
Avantages et inconvénients
Choix entre paramétriques et non paramétriques
Mise en pratique (Wil

A l'issue de cette formation, l'apprenant sera capable de :
Décrire synthétiquement et graphiquement une série de mesures quantitatives
Donner un sens physique aux indicateurs tels que la moyenne, la médiane, l'écart
- type, le CV, ...
Comprendre la notion d'échantillonnage et de population
Calculer et interpréter un intervalle de confiance pour une moyenne, une proportion
Différencier la notion d'écart
- type (s) et erreur
- type (Sem)
Détecter et argumenter la notion de valeurs aberrantes
Comprendre la démarche de mise en place d'un test d'hypothèse
Mettre en oeuvre les tests d'hypothèses dans un contexte de petits échantillons
Traduire en connaissances métiers les résultats statistiques issus d'un test d'hypothèse
Choisir entre un test paramétrique et non paramétrique
Calculer la taille des échantillons nécessaire dans un test ainsi que la puissance associée au test.
Interpréter des sorties logiciels