SPAD - prise en main, analyses statistiques et graphiques

Objectifs, programme, validation de la formation

Objectifs

• Connaître le logiciel SPAD de manière approfondie pour gérer les données, réaliser des analyses statistiques et graphiques.
• Apprendre à mettre en œuvre les méthodes de statistiques descriptives, inférentielles, Anova, régression, analyse de données multidimensionnelles (ACP, AFC, classification), Data Mining et Text Mining dans le logiciel SPAD.

Description, programmation

• Traitements statistiques de base avec SPAD

• Introduction - Prise en main du logiciel SPAD

• Notions de base

• Population, échantillon, individus, variables

• Recodage de variables

• Mise en classes, regroupement de modalités, croisements, ...

• Préparation et gestion des données

• Construction de nouveaux tableaux : empilé, juxtaposé, ...

• Statistiques descriptives univariées

• Résumés graphiques et numériques
• Raisonnement à partir d’un échantillon avec SPAD

• Intervalle de confiance

• Tests paramétriques usuels

• Conformité d’une moyenne. Comparaison de deux moyennes, de deux variance, de deux proportions

• Test de normalité

• Principaux tests non paramétriques

• Tests de Mann et Whitney, Kruskal Wallis, Friedman, McNemar, Cochran
• Liaisons entre deux variables avec SPAD

• Étude d’une corrélation linéaire

• Nuage de points – Le coefficient de Pearson - Significativité d’une corrélation

• Liaison entre deux variables qualitatives

• Le tableau de contingence – Coefficients d’association – Le test du Khi 2

• Liaison entre une variable qualitative et quantitative

• Caractérisation automatique de variables par d’autres variables
• Principales techniques de modélisation avec SPAD

• L’analyse de la variance à un facteur

• L’analyse de la variance à deux facteurs

• La régression linéaire simple

• La régression linéaire multiple
• L’analyse de données multidimensionnelles avec SPAD

• ACP – Analyse en Composantes Principales

• AFC – Analyse Factorielle des Correspondances

• ACM – Analyse des Correspondances Multiples

• CAH – Classification Ascendante Hiérarchique

• La classification mixte
• Introduction au Data Mining et au Text Mining avec SPAD

• Les arbres de décision

• Le marquage sémantique

• Les réseaux de neurones

• Le Text Mining

Validation et sanction

Attestation de formation

Type de formation

Perfectionnement, élargissement des compétences

Niveau de sortie sans niveau spécifique

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Durée, rythme, financement

Modalités de l'alternance -

Conventionnement Non

Conditions d'accès

Niveau d'entrée sans niveau spécifique

Conditions spécifiques et prérequis -

Inscription

Contact renseignement Cédric ASI

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Périodes prévisibles de déroulement des sessions

Session débutant le : 16/09/2021

Adresse d'inscription
Data Value
41 rue de la Découverte 31676 Labège

Lieu de formation

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Organisme de formation responsable