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Formation IBM SPSS Statistics 21 - Introduction à l'analyse statistique

Formation IBM SPSS Statistics 21 - Introduction à l'analyse statistique (IBT)

IBM SPSS Statistics 21 - Introduction à l'analyse statistique

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Notre programme de formation IBM SPSS Statistics 21 - Introduction à l'analyse statistique a été élaboré par des experts techniques et des experts en pédagogie en collaboration avec IBM.




Vous apprendrez à...

Vous saurez utiliser les methodes d'analyse les plus efficaces

  • Introduction à l’Analyse Statistique
  • Comprendre la Distribution des données - Théorie
  • Répartition des données des variables qualitatives
  • Répartition des données des variables quantitatives
  • Inférence statistique
  • Relations entre variables qualitatives
  • Test de Student pour deux échantillons indépendants
  • Test de Student pour deux échantillons appariés
  • Analyse de la variance (ANOVA) à un facteur
  • Graphe de dispersion et Corrélations entre variables quantitatives
  • Régression Linéaire
  • Tests Non Paramétriques

Un contenu riche et complet

Nos objectifs pédagogiques sont décomposés en modules permettant de cerner l'ensemble des problématiques rencontrées en entreprise.

Le programme détaillé de la formation

Introduction à l’Analyse Statistique

  • La différence entre populations et échantillons
  • La différences entre plans de recherche expérimentale et non-expérimentale
  • La différence entre les variables dépendantes et indépendantes

Comprendre la Distribution des données - Théorie

  • Définition des niveaux de mesure dans IBM SPSS Statistics
  • Mesures de la tendance centrale et de la dispersion
  • Loi Normale et z-scores

Répartition des données des variables qualitatives

  • La procédure Effectifs
  • Interprétation des résultats de la procédure Effectifs

Répartition des données des variables quantitatives

  • Les procédures Frequencies, Descriptives, et Explore
  • Interprétation des résultats des procédures Frequencies, Descriptives et Explore

Inférence statistique

  • Effet de la taille de l’échantillon
  • Tests d’hypothèses
  • Risques d’erreur et puissance d’un test statistique

Relations entre variables qualitatives

  • Utiliser le tableau croisé et choisir la statistique appropriée
  • Interpréter les effectifs et pourcentages d’un tableau croisé
  • Utiliser le test d’indépendance du Chi2
  • Utiliser le générateur de diagramme pour visualiser la relation entre deux variables qualitatives
  • Utiliser la commande de syntaxe relative au tableau croisé

Test de Student pour deux échantillons indépendants

  • Vérifier les hypothèses du test de Student de comparaison des moyennes de deux échantillons indépendans
  • Interpréter les résultats du test de Student
  • Utiliser le générateur de diagramme pour créer les diagrammes de barres d’erreur

Test de Student pour deux échantillons appariés

  • Vérifier les hypothèses du test de Student de comparaison des moyennes de deux échantillons appariés
  • Interpréter les résultats du test de Student pour échantillons appariés

Analyse de la variance (ANOVA) à un facteur

  • Vérifier les hypothèses de l’ANOVA à un facteur
  • Interpréter les résultats de l’ ANOVA

Graphe de dispersion et Corrélations entre variables quantitatives

  • Visualiser la relation entre deux variables quantitatives à l’aide du diagramme de dispersion
  • Expliquer le coefficient de corrélation de Pearson et ses hypothèses
  • Utiliser la procédure «Corrélations Bivariées»

Régression Linéaire

  • Le modèle de la régression linéaire et ses hypothèses
  • Interprétation des résultats de la procédure «Régression Linéaire»
  • Utilisation de la procédure modèle linéaire automatique

Tests Non Paramétriques

  • Décrire les conditions d’utilisation des tests non paramétriques
  • Interpréter les résultats de différents types de tests non paramétriques
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