En présentiel ou à distance.
Formateurs confirmés ayant plus de 10ans d'expérience, à l'écoute et bienveillants.
Nombreux exercices pratiques.
Support fourni.
Certification incluse + Attestation de compétences
Modalités disponibles
Voie
Modalité
Prix
Durée
Niveau de sortie
Provenance
Formation continue
À distance
1 866 €
21 h
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Objectifs
Etre capable de réaliser une véritable étude statistique de premier niveau sur tout type de données avec Excel en vue de prendre les décisions les plus pertinentes. A l'issue de cette formation, vous serez en mesure de répondre à diverses problématiques parmi lesquelles : amélioration et rentabilisation de processus de production ou de service, réduction de coûts, augmentation de productivité et de qualité, ...
Savoir mener une étude statistique dans le cas où les données ne sont pas disponibles sur l'ensemble de la population (contrairement à la statistique descriptive)
Extrapoler à la population entière les propriétés mises en évidence sur un échantillon
Identifier les lois de probabilités régissant ces données, au vu de l'échantillon de valeurs
Estimer les paramètres de ces lois
Calculer des intervalles de confiance pour ces paramètres
Définir un test statistique sur un paramètre à partir d'un échantillon en vue de prendre une décision concernant la valeur du paramètre
Mesurer les interactions entre plusieurs variables selon leur nature
Programme
La démarche statistique
Les grandes étapes d'une étude statistique depuis la collecte des données jusqu'à la communication des résultats
La collecte des données
Les principales méthodes d échantillonnage avec exemples
La création d'une base de données exploitable statistiquement
Les lois de probabilité
Utilité dans le cadre d'une étude
La loi Normale, les principales autres lois et leurs applications concrètes
L'estimation des paramètres statistiques
Paramètres de tendance centrale (moyenne, médiane et autres)
Paramètres de dispersion (étendues, écart type,)
La notion d'intervalles de confiance
Mode de détermination
Applications
Pourquoi est-il nécessaire de réaliser des tests ?
Présentation des grands types de tests et leurs applications : comparaison de moyennes (Student), comparaison de variances (Fisher), comparaison de proportions (Chi2), ...
Définition des hypothèses et des risques associés
La réalisation pratique et détaillée des divers tests avec exemples
L'interprétation
Les trois grands types d'analyse bivariée
Leurs domaines d'application
Leurs complémentarités
Exemples réels
Présentation de l'ANOVA : les types d'utilisations
Les hypothèses fondamentales
Réalisation pas à pas de l'ANOVA, précautions et procédure
Traitement d'exemples
Présentation de la régression : les types d'utilisations
Les hypothèses fondamentales
Réalisation pas à pas de la régression, précautions et procédure
Traitement d'exemples
Les tableaux croisés dynamiques d Excel et leur application en statistique décisionnelle
Présentation du test d'indépendance : les types d'utilisations
Les hypothèses fondamentales
Réalisation pas à pas d une analyse de deux ensembles de données nominales, précautions et procédure
Traitement d'exemples
Amélioration d un processus logistique de distribution.
D autres exemples pourront être évoqués selon les centres d intérêt des participants.