Tests non-paramétriques

Durée : 0.5 jour(s)

:: Description générale

Cette formation couvre les concepts statistiques de base nécessaires à la compréhension des tests non-paramétriques. Elle se concentre sur l'utilisation de tests non-paramétriques lorsque la nature des données le nécessite et aussi lorsque les hypothèses sous-jacentes aux méthodes paramétriques telles l'ANOVA sont violées.

:: Objectifs pédagogiques

À la suite de cette formation, les participants sauront :

Quels sont les avantages et les limites des tests non-paramétriques

Quand utiliser ces tests, selon la nature des données et l'objectif de l'étude

Quel test non-paramétrique utilisé selon les données

Réaliser l'analyse des données

Interpréter les résultats

:: Public cible

Une formation en statistique appliquée pour tout le personnel qui analyse des données.

:: Pré-requis

Cette formation d'une journée présente les idées importantes en statistique dans le cadre des principaux tests statistiques non-paramétriques. Les participants n'ont pas besoin d'avoir de connaissances en statistique ou alors s'ils en possèdent, ils peuvent ne pas les avoir utilisées depuis longtemps.

:: Plan du cours

Conditions d'application des tests paramétriques
Utilité des tests nonparamétriques
Différences par rapport aux test paramétriques
Tests adaptés aux différents plans expérimentaux

Cas d'un groupe: Test du signe, Wilcoxon
Cas de 2 groupes: Test du signe, Wilcoxon, Mann-Whitney vs. Test de Student
Cas de plus de 2 groupes: Kruskal-Wallis vs. ANOVA à un facteur
Cas de plusieurs groupes et blocs: Friedman vs. ANOVA à blocs aléatoires
Cas des plans à blocs incomplets: Test de Durbin vs. ANOVA

Choisir le bon test non paramétrique pour le bon ensemble de données
Applications et études de cas
Les logiciels statistiques disponibles

:: Thèmes abordés

Il existe principalement trois situations dans lesquelles l’utilisation d’un test non paramétriques s’avère judicieux :

Les petits échantillons, en effet ces hypothèses sont d'autant plus difficiles à vérifier que les effectifs étudiés sont plus réduits.

Analyse de données recueillies à l’aide d’échelle non continue.

Les conditions d'applications des autres méthodes ne sont pas satisfaites Les tests paramétriques sont des tests basés sur certaines hypothèses relatives à la distribution des données soumises à l’analyse statistique. Ces tests nécessitent de fortes contraintes dont la normalité des distributions et l’égalité des variances. Un test non paramétrique est un test dont le modèle ne précise pas les conditions que doivent remplir les paramètres de la population dont a été extrait l'échantillon.
Cette formation couvre les concepts statistiques de base nécessaires à la compréhension des tests non-paramétriques. Elle se concentre sur l'utilisation de tests non-paramétriques lorsque la nature des données le nécessite et aussi lorsque les hypothèses sous-jacentes aux méthodes paramétriques telles l'ANOVA sont violées.

Prochaines sessions publiques

Aucune session inter-entreprise n'est prévue pour le moment. Si vous êtes intéressé, n'hésitez pas à nous contacter en nous précisant le lieu où vous préféreriez assister à cette formation : Contactez nous

Commentaires des participants

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Régression pour données catégoriques

J'ai bien aimé le cours. Cela m'a permis de rafraîchir mes notions de base en statistique ..

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