ce cours s'adresse aux étudiants de master 1
techniques de traitement statistique :
Le but du cours est de faire comprendre la nécessité des statistiques descriptives et inférentielles aux étudiants. Ils doivent comprendre la notion de variabilité de la mesure.
Le cours se divise en 3 grandes parties:
- les statistiques descriptives de base avec les résumés statistiques par des grandeurs et les graphiques
- les statistiques inférentielles avec les tests classiques de comparaison de moyennes (test de Student et analyse de variance), de comparaison de distribution (test du khi-deux)
- les statistiques descriptives de données multidimensionnelles (analyse en composantes principales
1- Introduction générale sur les statistiques descriptives et inférentielles
2- Rappels sur les variables aléatoires et les probabilités
3- Théorie de l'échantillonnage et de l'estimation
4- Tests d'hypothèse
5- Analyse des données multidimensionnelles
6- Analyse en composantes principales
Analyser, comprendre et synthétiser :
Analyse quantitative : analyse et interprétation de l’ensemble des statistiques descriptives sorties lors de la représentation graphique des résultats
Analyse statistique multivariée : Analyse-données, maîtrise l’ensemble des techniques statistiques qui permettent d’expliquer les liens entres variables, individus …, de synthétiser les représentations (analyses factorielles), de classifier : analyse en composantes principales (ACP), analyse factorielle des correspondances (AFC), analyse factorielle discriminante (AFD), analyse de variance (ANOVA/MANOVA), analyse de régression.
Analyse qualitative : Traitement et analyse de commentaires provenant d’enquêtes ou études diverses (satisfaction, opinion.) : création d’indices et d’indicateurs, extraction de commentaires pertinents, rédaction de synthèses d’études…
- Enseignant: derbal fethi