Formation SPAD - Prise en main, analyses statistiques et graphiques

Objectif général : Développement des compétences

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.

Contenu

- Traitements statistiques de base avec SPADIntroduction - Prise en main du logiciel SPADNotions de basePopulation, échantillon, individus, variablesRecodage de variablesMise en classes, regroupement de modalités, croisements, ...Préparation et gestion des donnéesConstruction de nouveaux tableaux : empilé, juxtaposé, ...Statistiques descriptives univariéesRésumés graphiques et numériques- Raisonnement à partir d'un échantillon avec SPADIntervalle de confianceTests paramétriques usuelsConformité d'une moyenne. Comparaison de deux moyennes, de deux variance, de deux proportionsTest de normalitéPrincipaux tests non paramétriquesTests de Mann et Whitney, Kruskal Wallis, Friedman, McNemar, Cochran- Liaisons entre deux variables avec SPADÉtude d'une corrélation linéaireNuage de points - Le coefficient de Pearson - Significativité d'une corrélationLiaison entre deux variables qualitativesLe tableau de contingence - Coefficients d'association - Le test du Khi 2Liaison entre une variable qualitative et quantitativeCaractérisation automatique de variables par d'autres variables- Principales techniques de modélisation avec SPADL'analyse de la variance à un facteurL'analyse de la variance à deux facteursLa régression linéaire simpleLa régression linéaire multiple- L'analyse de données multidimensionnelles avec SPADACP - Analyse en Composantes PrincipalesAFC - Analyse Factorielle des CorrespondancesACM - Analyse des Correspondances MultiplesCAH - Classification Ascendante HiérarchiqueLa classification mixte- Introduction au Data Mining et au Text Mining avec SPADLes arbres de décisionLe marquage sémantiqueLes réseaux de neuronesLe Text Mining

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