Durant ce cours vous allez apprendre : ✓ SPSS ✓ R Studio ✓jamovi / jasp/Stata/xlstat ✓ Analyser les données pour les statistiques univariées, bivariées et multivariées avec SPSS ✓ Régression linéaire simple et multiple et Régression logistique ✓ Analyser de données exploratoire, statistiques de base et affichages visuels (Fréquences, fonction d'exploration, les valeurs aberrantes) ✓ Tests inférentiels sur les corrélations, les comptes et les moyennes (Calcul des z-Scores dans SPSS, Coefficients de corrélation, Une mesure de la fiabilité: le Kappa de Cohen, Tests binomiaux, Test de qualité de l'ajustement, Chi-carré, Test t à un échantillon pour une moyenne, Test t à deux échantillons pour les moyennes) ✓ Analyse de la variance (effets fixes et aléatoires, Exécution de l'ANOVA dans SPSS, Le test F pour ANOVA, Taille de l'effet, Contrastes et tests post-hoc, Tests et comparaisons post-hoc alternatifs, ANOVA à effets aléatoires, ANOVA factorielle à effets fixes et interactions, Effets principaux simples, Analyse de la covariance (ANCOVA), Puissance pour l'analyse de la variance) et ANOVA à Mesures Répétées (Mesures répétées unidirectionnelles, Mesures répétées dans les deux sens: une entre et une dans le facteur) ✓ Analyse en composantes principales (Exemple de PCA, Données 1901 de Pearson, Scores de composants, Visualisation des principaux composants, PCA de matrice de corrélation) et Analyse factorielle exploratoire (Le modèle d'analyse factorielle commune, Le problème de l'analyse factorielle exploratoire, Analyse factorielle des données de la CPA, Scree Plot, Rotation de la solution factorielle, Analyse par grappe, Comment valider des clusters) ___________________________________ ✓ Mes cours sont basés sur des exercices avec en support l'essentiel du cours à retenir. ✓ Méthode de travail pour une meilleure compréhension. ✓ Le travail sur des données concrètes qui permettent de visualiser le travail et d'assimiler plus rapidement.

Durant ce cours vous allez apprendre : ✓ SPSS, jamovi, jasp ✓ R Studio ✓Stata et xlstat ✓ Analyser les données pour les statistiques univariées, bivariées et multivariées avec SPSS ✓ Régression linéaire simple et multiple et Régression logistique ✓ Analyser de données exploratoire, statistiques de base et affichages visuels (Fréquences, fonction d'exploration, les valeurs aberrantes) ✓ Tests inférentiels sur les corrélations, les comptes et les moyennes (Calcul des z-Scores dans SPSS, Coefficients de corrélation, Une mesure de la fiabilité: le Kappa de Cohen, Tests binomiaux, Test de qualité de l'ajustement, Chi-carré, Test t à un échantillon pour une moyenne, Test t à deux échantillons pour les moyennes) ✓ Analyse de la variance (effets fixes et aléatoires, Exécution de l'ANOVA dans SPSS, Le test F pour ANOVA, Taille de l'effet, Contrastes et tests post-hoc, Tests et comparaisons post-hoc alternatifs, ANOVA à effets aléatoires, ANOVA factorielle à effets fixes et interactions, Effets principaux simples, Analyse de la covariance (ANCOVA), Puissance pour l'analyse de la variance) et ANOVA à Mesures Répétées (Mesures répétées unidirectionnelles, Mesures répétées dans les deux sens: une entre et une dans le facteur) ✓ Analyse en composantes principales (Exemple de PCA, Données 1901 de Pearson, Scores de composants, Visualisation des principaux composants, PCA de matrice de corrélation) et Analyse factorielle exploratoire (Le modèle d'analyse factorielle commune, Le problème de l'analyse factorielle exploratoire, Analyse factorielle des données de la CPA, Scree Plot, Rotation de la solution factorielle, Analyse par grappe, Comment valider des clusters) ___________________________________ ✓ Mes cours sont basés sur des exercices avec en support l'essentiel du cours à retenir. ✓ Méthode de travail pour une meilleure compréhension. ✓ Le travail sur des données concrètes qui permettent de visualiser le travail et d'assimiler plus rapidement.