Logiciel R Niveau II Orienté analyses statistiques par Groupe Arkesys - Avanteam Formation

Revoir les 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
Structurer et extraire de l'information d'un tableau de données
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)
Créer et exécuter des 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
Revoir la mise en oeuvre des analyses statistiques de base sous R
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
Test de Normalité (Shapiro
- Wilk) et QQ
- plot
Mettre en oeuvre une ANOVA sous R
Les commandes aov() et lm()
Mise en oeuvre 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 oeuvre d'une ANOVA multi
- facteurs
Éléments de syntaxe : *, |, /, Error...
Effets simples, effets croisés
ANOVA à mesures répétées
ANOVA à facteur imbriqué
Graphique des interactions

A l'issue de cette formation, l'apprenant sera capable de :
Lire et écrire des scripts avancés d'analyse des données
Mettre en oeuvre 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 oeuvre et extraire les résultats d'une analyse de la variance multi
- facteurs
Mettre en oeuvre et extraire les résultats d'une régression linéaire simple et multiple
Mettre en oeuvre et extraire les résultats d'une analyse multidimensionnelle des données : ACP, AFC, CAH...