Formation statistique descriptive uni et bivariée

Une approche simple pour faire parler vos données.

Parce que les outils informatiques vous permettent de stocker de plus en plus d’informations, appréhender l’exhaustivité de ces données devient complexe. La statistique descriptive permet, par des calculs simples, de décrire et d’interpréter un ensemble relativement important de données. Une telle méthode vous accompagne dans vos décisions de tous les jours.

Cette formation s’adresse aux débutants en statistiques ou ceux qui souhaitent rafraîchir leurs connaissances. En l’espace d’une journée, revoyez des concepts tels que la moyenne, la variance, la régression, la corrélation… et utilisez ces outils pour toutes vos analyses de données, que ce soit avec Excel, SPSS ou encore Cartes & Données.

Vous apprenez également à éditer des représentations adaptées à l’analyse de vos données (histogrammes, courbes, boîtes à moustaches, …) et estimer leur pertinence.

Description du programme :

Statistiques descriptives univariées

Objectif : Intégrer les notions statistiques de base : rappel des fondamentaux et approfondissement. Utiliser ces acquis avec Excel

Période

(durée indicative)

Titre/Objectif

Contenu

½ journée
(3h30)
Vocabulaire statistique et représentations
  • Vocabulaire : population, échantillon, effectif, effectif cumulé, fréquence, fréquence cumulée
  • Type de variables : qualitatives (nominales/ordinales), quantitatives (continues et discrètes)
  • Les différentes représentations : utilisation d’Excel
Statistiques descriptives univariées
  • Mesures de tendance centrale et de position (mode, médiane, moyenne, moyenne pondérée, quantile)
  • Mesures de dispersion (étendue, variance, écart type, intervalle Interquartile)
  • Représentation (boites à moustache)
  • Mise en place de discrétisation

Statistiques descriptives bivariées

Objectif : Etudier les relations entre deux variables statistiques

Période

(durée indicative)

Titre/Objectif

Contenu

½ journée
(3h30)
Statistiques descriptives bivariées
  • Liaison entre deux variables quantitatives (covariance, corrélation, droite de régression)
  • Liaison entre deux variables qualitatives (tableau de contingence, mesure de la dépendance)
  • Liaison entre une variable quantitative et une variable qualitative (décomposition de la variance, intensité du lien)
  • Mise en pratique avec Excel : représentation graphique, tableau croisé dynamique
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