Traitement statistique. des petits échantillons. Application avec JMP - 3 jours (*)

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1 Traitement statistique Application avec JMP - 3 jours (*) Référence : STA-N1-SPECHAJMP Durée : 3 jours soit 21 heures (*) : La durée proposée est une durée standard. Elle peut être adaptée selon les besoins, les acquis, les niveaux des participants et le contexte. Filière : Statistique Population visée : Employé Technicien Cadre Chercheur Etudiant Public concerné : Personne souhaitant mettre en œuvre des analyses statistiques dans un contexte de petits échantillons EN QUELQUES MOTS Cette formation s'adresse à des personnes souhaitant mettre en œuvre des analyses statistiques de type descriptives, tests d hypothèses, comparaisons de groupes dans un contexte de petits échantillons. Cette formation conviendra à des personnes venant chercher du savoir statistique dans le but de : Tenir compte de la problématique dans les traitements statistiques (puissance, taille d'échantillons,...) Savoir choisir un test adapté aux questions que l'on se pose et aux données dont on dispose. Mettre en œuvre des outils d'analyse et de comparaisons d'échantillons Interpréter les résultats issus de logiciels sur ce type d analyses La mise en application s'effectuera autour du logiciel JMP. Cette formation inclut donc la prise en main du logiciel. PRÉ-REQUIS Aucun prérequis n est associé à cette formation. THEMES PRINCIPAUX JMP Statistiques descriptives Intervalles de confiance Tests d hypothèses Tests paramétriques et non paramétriques Dimensionnement des tailles d échantillon et calculs de puissance OBJECTIFS PEDAGOGIQUES A l issue de cette formation, l apprenant sera capable de : Structurer des données sous JMP Maîtriser l'interface du logiciel JMP 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 Page 1/5 - Traitement statistique

2 Mettre en œuvre les tests d hypothèses dans un contexte de petits échantillons Traduire en connaissances métiers les résultats statistiques issus d'un test d'hypothèse Comprendre le contexte de mise en œuvre des tests sur données appariées 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 OUTILS LOGICIELS Au-delà de l'apprentissage des thématiques statistiques, la mise en application s'effectuera sur le logiciel JMP. Une partie de la formation sera si nécessaire consacrée à l'apprentissage du logiciel, son ergonomie, la structuration des données permettant aux apprenants d'acquérir l'autonomie sur ce logiciel. QUELQUES MOTS-CLES JMP Moyenne, Médiane, écart-type, variance Ecart-type et erreur-type (s et sem) Intervalle de confiance d'une moyenne, d'une proportion H0, p-value, risque alpha Données indépendantes et données appariées Test de Student, de Fisher, du Khi-deux Tests paramétriques ou non paramétriques Tests de Mann & Whitney, Wilcoxon, Taille d'échantillon nécessaire, risque beta, puissance SPECIFICITES DES PETITS ECHANTILLONS La caractéristique de ce module réside dans le fait que la spécificité est présente en tant que fil conducteur tout au long des 3 jours de formation. Cette spécificité nous amène ainsi à aborder certains thèmes tels que : Problème de puissance Hypothèses fondamentales délicates à vérifier Fragilité des jeux de données OBJECTIFS OPERATIONNELS ET CONTENU DE LA FORMATION Prendre en main l'outil Jmp Généralités et interface utilisateur Gestion et organisation des données Gestions des fichiers générés sous Jmp Utilisation des barres d'outils Présentations des menus Présentations des différentes analyses statistiques disponibles Paramétrage de la feuille de données Définition des variables Paramétrage des types de variables Création de formules Gestion des données Saisie, Ajout, Suppression de données Sélection de données Filtrage de données dans les analyses Filtrage de données par les graphiques Structuration, manipulation des données (split, stack, ) Importation d un fichier de données (Excel) Page 2/5 - Traitement statistique

3 Gestion des analyses Paramétrage des variables Gestion des fenêtres d'analyses Gestion des scripts Sauvegarde des scripts Mise à jour d'une fenêtre d'analyse Association feuille de données & Analyses Edition de scripts (Découverte des principes) Outils divers Configuration du logiciel Paramétrage de base Utilisation de l'aide Outils graphiques Manipulation de graphiques Exploration de données via les graphiques Personnalisation de graphiques Analyse descriptive des données Objectifs de la description (synthèse, objectivité, ) La description par le chiffre La description par le graphique Conventions d'écriture Grandeurs vraies (µ,,, ), Grandeurs estimées (, s, p ) 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) Page 3/5 - Traitement statistique

4 Comprendre et mettre en œuvre 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 œuvre Problématique et spécificité 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 œuvre des tests non paramétriques Démarche Avantages et inconvénients Choix entre paramétriques et non paramétriques Mise en pratique (Wilcoxon, Mann & Whitney, ) Page 4/5 - Traitement statistique

5 Méthodes et moyens : Explications théoriques suivies de pratiques guidées puis mises en autonomie 1 vidéoprojecteur par salle 1 ordinateur par stagiaire Méthodes d évaluation des acquis : Exercices de synthèse et d évaluation Evaluation de fin de stage Profil formateur : Nos formateurs sont certifiés à l issue d un parcours organisé par nos soins. Ils bénéficient d un suivi de compétences aussi bien au niveau technique que pédagogique. Support stagiaire : Support papier ou électronique (dématérialisé) Les exercices d accompagnement peuvent être récupérés sur clef USB Page 5/5 - Traitement statistique