La formation se déroulera sur 2 jours, soit 14 heures au total, à distance.

Module 1 : Statistiques descriptives

- Les différents types de variables
- Les paramètres statistiques de position et de dispersion
- Description de variables quantitatives
- Description de variables qualitatives
- Eléments de data visualisation

Module 2 : Estimation et intervalle de confiance

- Exemple introductif
- Principe
- Les formules de l’intervalle de confiance d’une moyenne et d’une proportion

Module 3 : Tests d’hypothèses

- Principes
- Hypothèses nulle et alternative
- Statistique du test
- Règles de décision et risque alpha
- Interprétation et conclusion
- Puissance statistique

Module 4 : Les tests de comparaisons de moyennes - données indépendantes

- comparaison d’une moyenne à une valeur de référence
- comparaison de deux moyennes indépendantes
- comparaison de plus de deux moyennes (ANOVA à un facteur)

Module 5 : Les tests de comparaisons de moyennes - données appariées

- comparaison de deux moyennes appariées
- comparaison de plus de deux moyennes appariées (ANOVA à un facteur pour données répétées)

Module 6 : Les tests de comparaisons de pourcentages

- comparaison d’un pourcentage à une valeur de référence
- comparaison de deux pourcentages
- comparaison de deux pourcentages lorsque les données sont appariées

Module 7 : Etude des liaisons entre deux variables de même type

- entre deux variables quantitatives : corrélation et régression
- entre deux variables qualitatives : test d’indépendance du Chi2