Statistique descriptive et statistique inferentielle appliquees au travail
Cnam - site de Tours
Non finançable CPF
Tout public
Présentiel
Public admis
Salarié en poste
Demandeur d'emploi
Entreprise
Etudiant
Prix
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Durée
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Niveau visé
Non diplômante
Localité
En présentiel
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Objectifs
Objectifs pédagogiques
Ce cours présente différents usages de la statistique dans l'étude du travail. Il vise à fournir des outils de base pour construire, exploiter, interpréter, critiquer des données statistiques sur le travail.
Compétences visées
Ce cours présente différents usages de la statistique dans l'étude du travail. Il vise à fournir des outils de base pour construire, exploiter, interpréter, critiquer des données statistiques sur le travail.
Compétences visées
- Connaître les principes de construction des données statistiques visant à décrire le travail et disposer de repères pour évaluer la qualité d'un matériau statistique
- Connaître les principales enquêtes de la statistique publique nationale et internationale sur le travail
- Savoir mobiliser la statistique descriptive pour analyser la distribution d'une variable et la liaison entre deux variables
- Comprendre les principes de la statistique inférentielle et savoir les appliquer à des statistiques univariées et bivariées
- Savoir lire/déchiffrer/déconstruire/commenter des résultats statistiques sur le travail
Programme
Cet enseignement suit les différentes étapes d'une étude ou d'un travail statistique. Les méthodes de construction et de recueil des données statistiques sont tout d'abord présentées et illustrées par des exemples d'enquêtes sur le travail. Différents outils de base de la statistique sont ensuite introduits en insistant sur l'articulation entre la nature des données et le type de procédure statistique pertinente : les outils graphiques et numériques pour résumer l'information contenue dans la distribution d'une variable sur un échantillon et les principes du test statistique, puis les outils pour analyser et tester les liens entre deux variables. Enfin, les principes de l'analyse de grands tableaux (avec plus de deux variables) sont abordés en insistant sur la lecture et l'interprétation des résultats issus des techniques d'analyse des données et de régression.
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