Analyse statistique des données
Cette formation vous donnera les outils nécessaires pour mener une enquête quantitative. Elle est une introduction aux méthodes statistiques descriptives et aux tests statistiques bi-variés. Les techniques et les situations appropriées à l’application de ces techniques seront présentées et illustrées par des exemples pratiques. Des séances d’exercices permettront d’effectuer les analyses vues en classe et d’interpréter les résultats obtenus à l’aide des logiciels R et SAS. Au terme de cette formation, les participants sauront quand et comment utiliser les techniques statistiques de base pour réaliser une analyse adéquate de leurs propres données.
Cette formation permet aux participants de comprendre les méthodes de modélisation et de traitement des données pour en extraire l’information utile afin de valider une hypothèse ou aider à la prise de décision dans une entreprise. L’objectif de la formation est de comprendre comment ‘’extraire les phénomènes, les lois, les connaissances que recèlent ces données que nous ne pouvons appréhender directement’’.
La formation permet aux participants de:
- Synthétiser l’information contenue dans la série statistique.
- Comprendre les moyens théoriques et pratiques pour exploiter les informations issues de base de données statistiques multidimensionnelles grâce aux méthodes d’analyse statistique multivariées.
- Maîtriser les techniques qui ont pour but de décrire, de réduire, de classer et de clarifier les données, en dégageant, les liaisons, les ressemblances ou les différences entre les variables ou groupes de variables.
- Choisir la méthode adaptée à la construction d’une typologie, en fonction de la nature de leurs données, et d’interpréter les résultats en mobilisant plusieurs logiciels statistiques.
- La formation Analyse des données expose les méthodes d’analyse de données traditionnelles (analyse en composantes principales (ACP), analyse factorielle des correspondances (AFC), analyse factorielle des correspondances multiples (ACM), analyse discriminante (AD), et les méthodes de classification hiérarchiques (CAH).
