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SPAD - Prise en main- analyses statistiques et graphiques

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Objectifs

Connaître le logiciel SPAD de manière approfondie pour gérer les données, réaliser des analyses statistiques et graphiques.

Apprendre à mettre en oeuvre les méthodes de statistiques descriptives,
inférentielles, Anova, régression, analyse de données
multidimensionnelles (ACP, AFC, classification), Data Mining et Text
Mining dans le logiciel SPAD.

Programme

- Traitements statistiques de base avec SPAD
  • Introduction - Prise en main du logiciel SPAD
  • Notions de base
    • Population, échantillon, individus, variables
  • Recodage de variables
    • Mise en classes, regroupement de modalités, croisements, ...
  • Préparation et gestion des données
    • Construction de nouveaux tableaux : empilé, juxtaposé, ...
  • Statistiques descriptives univariées
    • Résumés graphiques et numériques

- Raisonnement à partir d'un échantillon avec SPAD
  • Intervalle de confiance
  • Tests paramétriques usuels
    • Conformité d'une moyenne. Comparaison de deux moyennes, de deux variance, de deux proportions
  • Test de normalité
  • Principaux tests non paramétriques
    • Tests de Mann et Whitney, Kruskal Wallis, Friedman, McNemar, Cochran

- Liaisons entre deux variables avec SPAD
  • Étude d'une corrélation linéaire
    • Nuage de points – Le coefficient de Pearson - Significativité d'une corrélation
  • Liaison entre deux variables qualitatives
    • Le tableau de contingence – Coefficients d'association – Le test du Khi 2
  • Liaison entre une variable qualitative et quantitative
  • Caractérisation automatique de variables par d'autres variables

- Principales techniques de modélisation avec SPAD
  • L'analyse de la variance à un facteur
  • L'analyse de la variance à deux facteurs
  • La régression linéaire simple
  • La régression linéaire multiple

- L'analyse de données multidimensionnelles avec SPAD
  • ACP – Analyse en Composantes Principales
  • AFC – Analyse Factorielle des Correspondances
  • ACM – Analyse des Correspondances Multiples
  • CAH – Classification Ascendante Hiérarchique
  • La classification mixte

- Introduction au Data Mining et au Text Mining avec SPAD
  • Les arbres de décision
  • Le marquage sémantique
  • Les réseaux de neurones
  • Le Text Mining

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