Objectif de la formation :
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, ...
Synthèse des compétences évaluées lors de la
certification :
Créer des tableaux comprenant des textes, valeurs, formules
(somme, multiplication, pourcentage)
Créer des graphiques pour représenter les données chiffrées
Vérifier et modifier la mise en page avant d'imprimer le
classeur
Partager ou transmettre un classeur à des tiers
Réaliser des tableaux de synthèse incorporant des données
issues de plusieurs feuilles et/ou classeurs, réaliser des calculs en fonction
de conditions ou de données variables
Créer des tableaux croisés dynamiques en important des
données à partir de différentes sources, en les traitant, en ajoutant des
calculs
- Introduction
- La démarche statistique
- Les grandes étapes d'une étude statistique depuis la collecte des données jusqu'à la communication des résultats
- Les bases de la statistique décisionnelle
- 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,…)
- Paramètres de dispersion (étendues, écart type,…)
- La notion d'intervalles de confiance
- Mode de détermination
- Applications
- La théorie des tests
- 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 analyses bivariées
- Les trois grands types d'analyse bivariée
- Leurs domaines d'application
- Leurs complémentarités
- Exemples réels
- L'étude de sous-groupes avec l'analyse de la Variance (ANOVA)
- Présentation de l'ANOVA : les types d'utilisations
- Les hypothèses fondamentales
- Réalisation pas à pas de l'ANOVA, précautions et procédure
- Traitement d'exemples
- L'étude de la liaison entre deux variables numériques avec la régression linéaire simple : corrélation et modélisation
- Présentation de la régression : les types d'utilisations
- Les hypothèses fondamentales
- Réalisation pas à pas de la régression, précautions et procédure
- Traitement d'exemples
- L'étude de la liaison entre deux variables nominales avec le test d'indépendance du CHI²