STAGE. «Offre modulaire - Recueillir et analyser les besoins et attentes des usagers - Module 4 - L'analyse experte des données statistiques»

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1 STAGE «Offre modulaire - Recueillir et analyser les besoins et attentes des usagers - Module 4 - L'analyse experte des données statistiques» PROGRAMME DETAILLE Intervenant : PARIS nicolas Cabinet : OPTIMA N.B. : Ce programme a été élaboré par le formateur PARIS Nicolas - conformément au descriptif général de l INSET d Angers (voir site)

2 L analyse experte des données statistiques Objectifs généraux : Sensibiliser les cadres devant analyser et synthétiser des données quantitatives (provenant notamment de tableaux de données de grande taille) aux techniques les plus communes d analyse statistique descriptive, d analyse multidimensionnelle des données et d outils de prévision. Les fichiers de données peuvent provenir de deux sources : o fichiers de données d enquête, o données de statistiques publiques. D un point de vue support logiciel, Excel est utilisé chaque fois que cela est possible. Lorsque les méthodes statistiques le nécessitent, et en fonction des participants, il pourra être utilisé le logiciel StatBox ou bien le logiciel Sphinx. Ces objectifs généraux peuvent se décliner en 4 objectifs appliqués, qui résument les différentes fonctions de l analyse statistique : o décrire, o expliquer, o synthétiser, o classifier. Méthode pédagogique : Notre méthode habituelle de travail est très participative pour les stagiaires. Elle alterne : - des apports théoriques, - des exercices pratiques bâtis sur des exemples apportés par les stagiaires et des exemples non confidentiels tirés de notre expérience dans les collectivités territoriales, - de la mise en situation, de l analyse de pratiques. Ces deux derniers points représentent environ 2/3 du temps de formation. Objectif n 1 : Décrire La première étape de l analyse de données est une étape descriptive. Elle permet dans un premier temps de détecter des anomalies éventuelles dans la saisie ou dans l organisation des données. Ensuite, elle permet d extraire les premières informations essentielles en étudiant chaque variable séparément. Séquence 1.1 : Rappel sur les connaissances basiques (tableaux et valeurs) - Individus et variables ou la construction du tableau de données : - Classement des données : - Distribution de fréquence : - Mesures de tendance centrale : - Mesures de dispersion :

3 Séquence 1.2 : Rappel sur les connaissances basiques (graphiques) - Les représentations graphiques associées : Séquence 1.3 : Bonnes pratiques des analyses statistiques - Les deux grands types d analyses statistiques : - Bonnes pratiques dans la conduite d analyse statistique Séquence 1.4 «Point Pratique n 1» Objectif n 2 : Des outils de prévision : Expliquer Un des objectifs de l analyse statistique est d expliquer les liens entre deux ou plusieurs phénomènes et de proposer une représentation de la relation pour répondre à la problématique suivante : dans quelle mesure l évolution de telle ou telle variable influence-t-elle l évolution de l autre? Séquence 2.1 : expliquer une variable quantitative par une autre - Notion de corrélation : - Régression linéaire : Séquence 2.2 : expliquer une variable quantitative par plusieurs autres - Régression linéaire multiple : - La matrice importance/performance Objectif n 3 : Synthétiser Les relations entre plusieurs variables sont difficiles à repérer quand on les représente sous forme de tableaux. L objectif des méthodes suivantes et de représenter graphiquement ces relations, pour, d un seul coup d œil, faire la synthèse des relations marquantes présentes dans les données. Séquence 3.1 : synthétiser plusieurs variables quantitatives - L analyse en composante principale (ACP) o les dimensions o les composantes principales o l espace des individus o l espace des variables o une représentation graphique optimalisée : qualité de la représentation o l intérêt de normaliser les données o en pratique : expliquer la variabilité o en pratique : lire la représentation graphique o ACP et ajustement Séquence 3.2 : synthétiser les liens entre deux variables qualitatives - L analyse factorielle des correspondances (AFC)

4 o sur quelles variables? o l espace des modalités lignes et des modalités colonnes o la représentation des modalités lignes et colonnes dans le même sous espace o la qualité de la représentation o en pratique : expliquer la variabilité o en pratique : lire la représentation graphique Séquence 3.3 : synthétiser les liens entre plusieurs variables qualitatives - L analyse factorielle des correspondances multiples : o de l AFC à l AFCM o analyse et interprétation par l exemple Séquence 3.4 «Point Pratique n 2» Objectif n 4 : Classifier Toute une série de méthodes statistiques a pour but la détection et la caractérisation de groupes d individus se comportant de façon homogène face à telle ou telle situation. Les méthodes présentées ici permettent de répondre à cette problématique. Séquence 4.1 : grouper les individus - L analyse factorielle discriminante (AFD) o l AFD à la croisée des chemins : analyse discriminante, régression linéaire et régression logistique o principe de fonctionnement o représentation des individus et des variables o exemple : discrimination de deux catégories o exemple : discrimination de k catégories Séquence 4.2 : caractériser des groupes d individus en fonction de variables quantitatives - La classification ascendante hiérarchique : o principe de fonctionnement o choix des variables o indice de dissimilarité o indice d agrégation et algorithme de classification o représentation graphique : le dendrogramme o déterminer le nombre de groupe o déterminer la césure du dendrogramme o caractériser les groupes o exemple Les mises en pratique et les méthodes abordées dépendront du logiciel choisi. Synthèse du module : organigramme général de décision - les grandes familles de méthodes étudiées - savoir formaliser sa problématique - savoir choisir la bonne méthode pour la bonne question

5 Nicolas PARIS Ingénieur d études confirmé 7 ans d expérience Sa formation et ses diplômes : - DESS «Ingénierie de l entraînement sportif», major de promotion. - DEA «Sciences de la cognition» : option cognition artificielle - Docteur Spécialité Statistiques à l université Bordeaux II. La Société OPTIMA : Optima existe depuis février 1986 et apporte 25 années d expérience et de savoir-faire en statistiques. Notre expertise : les études statistiques, les analyses de données, les enquêtes Notre capacité d innover : OSEO innovation, Etablissement Public de l Etat, chargé de développer l innovation en France, a sélectionné OPTIMA, comme entreprise française innovante dans le domaine de l analyse statistique et des outils d enquêtes. Domaines de compétence de Nicolas Paris : Consultation statistique Organisation et management d études Mise en place et logistique d enquêtes professionnelles Elaboration des objectifs après consultation des partenaires Conception de questionnaires Mise en œuvre d enquêtes qualitatives et tables rondes Traitement informatique et statistique des données Analyse de fichiers de données Analyse statistique avancée Analyse et présentation des résultats, préconisations, Sociologie des organisations Contexte de réalisation par Nicolas Paris des missions de formation et de production d études : La formation aux techniques d enquêtes et d analyse experte des données, avec tout le transfert de compétences qui lui est associé, est conçue avec l apport alterné et complémentaire des tâches de réalisation d enquêtes et d analyses statistiques. Les formations relatives à l analyse experte des données statistiques ont été assurées par Nicolas Paris à l INSET (ex ENACT d Angers) en 2009 et 2010.

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