XLSTAT – Prise en main, analyses statistiques et graphiques

Connaître le logiciel XLSTAT 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, ACM, classification), méthodes décisionnelles dans le logiciel XLSTAT. 

 Rappels des bases de la statistique avec XLSTAT

• Introduction - Prise en main du logiciel XLSTAT
• Notions de basePopulation, échantillon, individus, variables
• Préparation et gestion des donnéesConstruction de nouveaux tableaux, recodage de variables (mise en classes, regroupement de modalités, croisements)
• Statistiques descriptives univariéesRésumés graphiques et numériques de variables :
• Qualitatives : diagramme en secteurs, tableaux de fréquences
• Quantitatives : indicateurs de tendance centrale et de dispersion, quantiles, histogramme, boîtes à moustaches, nuages de points
  

- Raisonnement à partir d’un échantillon avec XLSTAT

• Intervalle de confiance
• Tests paramétriques usuelsConformité d’une moyenne. Comparaison de deux moyennes, de deux variance, de deux proportions
• Test de normalité
• Principaux tests non paramétriquesTests de Mann et Whitney, Kruskal Wallis, Friedman, McNemar, Cochran
  

- Liaisons entre deux variables avec XLSTAT

• Étude d’une corrélation linéaireNuage de points – Le coefficient de Pearson - Significativité d’une corrélation
• Lien de dépendance entre deux variables qualitativesLe tableau de contingence – Coefficients d’association – Le test du Khi 2
• Liaison entre une variable qualitative et quantitativeComparaison de populations
• Caractérisation automatique d'une variable par d’autres variables
  

- Les méthodes du modèle linéaire avec XLSTAT

• La régression linéaire simple et multiple
• Un test pour comparer des modèles emboîtés
• Le problème du choix d’un sous-modèlePhénomène de multicolinéarité – Sélection de variables (optimale, pas à pas ascendante / descendante / stepwise)
• Analyse de la variance (Anova) à un facteur
• Anova à deux facteursPrise en compte d’interactions, généralisation à plusieurs facteurs
• Analyse de la covariance (Ancova)Notion de covariable
  

- Les méthodes d'analyse de données avec XLSTAT

• Panorama des méthodes d’analyse multidimensionnelles
• ACP – Analyse en Composantes PrincipalesInertie d’un nuage de points, Ajustement d’un nuage, Aides à l’interprétation
• AFC – Analyse Factorielle des CorrespondancesNotions de profils lignes et profils colonnes. Visualiser un lien de dépendance
• ACM – Analyse des Correspondances MultiplesAnalyse des résultats d’une enquête par questionnaire. Une AFC particulière
• CAH – Classification Ascendante HiérarchiqueClassification ascendante hiérarchique et méthodes de partitionnement direct (k – means). Interprétation des classes d’une partition
  

- Méthodes décisionnelles avec XLSTAT

• Un panorama des méthodes décisionnelles (ou de classement)
• AFD - L’analyse factorielle discriminanteLe cas particulier de la discrimination linéaire de Fisher. Qualité d’une règle de classement. Matrice de confusion
• La régression ou discrimination logistiqueOdds – ratio, Courbe ROC
• Méthodes de segmentation (ou discrimination par arbre)