Webinar gratuit : Introduction aux statistiques descriptives, 18 octobre 2017

Le webinar est gratuit, dure une heure et ouvert à toutes et à tous, y compris les personnes qui ne possèdent pas une licence XLSTAT. 

Deux parties sont prévues : une partie de présentation (45 minutes) et une partie de Questions-Réponses (10 minutes).

Introduction aux statistiques descriptives de base - 1 heure

Les outils d’analyse de données peuvent être regroupés en plusieurs catégories, chaque catégorie répondant à un type de question et une configuration de données précises. Les statistiques descriptives permettent de résumer simplement l’information contenue dans un jeu de données grâce à des sorties chiffrées (moyenne, écart type...) ou graphiques simples (boîte à moustache, nuage de points). Ce webinar présente des fonctionnalités statistiques descriptives illustrées avec le logiciel d’analyse de données XLSTAT.

Prérequis

Aucun

Programme

  • Quelques définitions : statistiques descriptives, variable, individu
  • Décrire une variable qualitative : mode, tri à plat, graphique en secteurs...
  • Décrire le croisement de deux variables qualitatives : tri croisé (tableau de contingence)
  • Décrire une variable quantitative : moyenne, écart type, médiane, quartiles, box plot
  • Décrire le croisement entre une variable quantitative et une variable qualitative
  • Décrire le croisement entre deux variables quantitatives : nuage de points
  • 1 quanti x 1 quanti x 1 quali : nuage de points coloré

Profils des formateurs

Jean-Paul Maalouf

Jean-Paul Maalouf est un consultant sénior en statistique ayant rejoint l’équipe d’Addinsoft en 2014. Il détient un doctorat en biologie et une expérience importante de l’enseignement des statistiques, activité qu’il a pratiquée de manière intensive depuis 2012. Il a dispensé des formations auprès des plus grandes institutions de recherche françaises (INRA, CNRS, INSERM, CIRAD, plusieurs universités), ainsi qu’auprès de sociétés privées à travers le monde. Ses méthodes d’enseignement reposent sur une approche conceptuelle et très centrée sur l’exemple plutôt que sur l’explication de formules mathématiques complexes. Les notions sont ainsi saisies aisément par les personnes n’ayant pas nécessairement d’expérience en mathématique mais souhaitant devenir rapidement opérationnels dans le domaine de l’analyse de données.

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