ANOVA, ANCOVA : régression linéaire

Cette formation s’adresse à des personnes souhaitant mettre en œuvre des travaux de modélisation de type ANOVA / Régression.

L’ANOVA a pour objectif d’identifier des facteurs qualitatifs influents sur une réponse Y quantitative. On parle généralement de différences significatives en moyenne entre les groupes (modalités). A contrario, la régression a pour objectif de modéliser, expliquer, prédire une réponse Y quantitative en fonction de différentes variables X également quantitatives.

L’objectif de cette formation est de transmettre aux participant.e.s un savoir-faire méthodologique sur ces analyses : contexte et objectifs, conditions d’utilisation, mise en œuvre et interprétation des résultats…

• Vérifier les conditions de mise en œuvre d’un modèle linéaire,
• Comprendre les calculs de l’ANOVA,
• Interpréter les résultats d’une ANOVA,
• Mettre en œuvre un test a posteriori (Tukey, Bonferroni, Dunnett, …),
• Interpréter le sens physique d’une interaction,
• Connaître le contexte des ANOVA à mesures répétées,
• Mettre en œuvre un modèle de régression linéaire simple et le valider,
• Comprendre le contexte de la régression multiple,
• Détecter et analyser les points aberrants / les points influents,
• Mettre en œuvre et interpréter un modèle de type ANCOVA, combinant un couple de prédicteurs qualitatif et quantitatif.

De bonnes connaissances des outils statistiques de base : statistiques descriptives, intervalles de confiance, p-value, risque alpha, tests d’hypothèses… Connaissances sur la corrélation et la régression linéaire

Tout public

• Rappels des notions de base,
• Maîtriser la notion de corrélation,
• Maîtriser la régression linéaire simple,
• Maîtriser la régression linéaire multiple,
• Régler les problèmes de multi colinéarité à travers une sélection des variables,
• Rappels sur l’ANOVA,
• Mettre en œuvre et interpréter les résultats d’une ANCOVA (modèles linéaires généraux).

Les formateurs de Seenovate sont des consultants expérimentés et certifiés. Ils appuient leur pédagogie sur leur expertise terrain en conseil et en réalisation de projet en statistique et data science.

Méthodes et moyens : 

• Une convention de formation
• Une enquête en amont sur les attentes des stagiaires
• Feuilles d’émargement signées à chaque session
• 1 vidéoprojecteur par salle / 1 poste de travail par stagiaire
• Explications théoriques suivies de pratiques guidées puis mises en autonomie

Méthode d’évaluation des acquis : 

• Quiz et exercices d’applications tout au long de la formation
• Evaluation de fin de stage
• Attestation de suivi de formation

Support stagiaire :  

• Support de cours électronique (dématérialisé) / En français