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Logiciel R / R STUDIO - Niveau 2 - Analyses Statistiques sous R

Logiciel R / R STUDIO - Niveau 2 - Analyses Statistiques sous R

Qualiopi

En centre

Non éligible CPF

Objectifs

Programme

A l'issue de cette formation, l'apprenant sera capable de :

Lire et écrire des scripts « avancés » d'analyse des données
Utiliser le potentiel des analyses statistiques disponibles sous R
Mettre en œuvre et extraire les résultats aussi bien d'une analyse de la variance à 1 facteur que des tests post-Hoc de comparaisons multiples
Mettre en œuvre et extraire les résultats d'une analyse de la variance multi-facteurs
Mettre en œuvre et extraire les résultats d'une régression linéaire simple et multiple
Mettre en œuvre et extraire les résultats d'une analyse multidimensionnelle des données : ACP, AFC, CAH…

Fondamentaux sur le logiciel R

Fonctionnement général du logiciel et documentation en ligne
Conseils sur l'organisation d'un projet R
Affichage, sauvegarde, suppression et chargement des objets en mémoire
Importation des données contenues dans un classeur Excel
Installation et utilisation d'un package
Utilisation d'interfaces type Rcmdr
Trucs et astuces

Manipulation avancée de l'information des dataframes

Création et manipulation efficace des variables qualitatives (facteurs) et quantitatives
Ajout d'observation ou de variables à un tableau de données
Empilement / désempilement d'un tableau de données
Conversion des objets et contrôle du type des objets
Commandes is.something
Commandes as.something
Gestion des données manquantes
Présentation et utilisation des fonctions de type apply : apply, tapply …
Création de tableaux de synthèse (tableaux croisés)

Création de scripts avancés

Exécution des scripts
dans la console R
à partir d'un autre script
Création de scripts personnalisés
Utilisation des scripts pour l'automatisation des analyses

Mise en œuvre d'analyses statistiques de base

Analyse descriptive des données
Intervalles de confiance
Tests d'hypothèse paramétriques et non paramétriques
Comparaison des moyennes (Student)
Comparaison des médianes (Wilcoxon, Mann-Whitney)
Comparaison des variances (Fisher)
Comparaison de proportions (χ^2)
Test de Normalité (Shapiro-Wilk) et QQ-plot

Mise en œuvre une ANOVA sous R

Les commandes aov() et lm()
Mise en œuvre d'une ANOVA à un facteur
Tableau d'analyse de la variance et estimation des coefficients du modèle
Vérification des conditions d'utilisation du modèle : Normalité et homogénéité des dispersions (test de Bartlett, test de Levene)
Représentation graphique des résultats de l'analyse
Tests post-Hoc (comparaisons multiples)
Les commandes de base (TukeyHSD, paiwise.t.test)
Package spécifique (multcomp)
Tests non paramétriques : Kruskal-Wallis, Friedman
Mise en œuvre d'une ANOVA multi-facteurs
Éléments de syntaxe : *, |, /, Error…
Effets simples, effets croisés
ANOVA à mesures répétées
ANOVA à facteur imbriqué
Graphique des interactions
Somme des carrés de type I / somme des carrés de type III

Mise en œuvre une régression linéaire sous R

Commande summary() / commande anova()
Régression linéaire simple
Régression linéaire multiple
Tableau d'analyse de la variance et estimation des coefficients du modèle
Vérification des conditions d'utilisation d'une régression linéaire
Normalité des résidus
Homogénéité des résidus
Prédiction et intervalles de confiance d'une prédiction
Diagnostic des problèmes de multicolinéarité
Régression linéaire pas à pas

Mise en oeuvre une analyse factorielle multivariée et une classification sous R

Présentation des principaux packages
ACP (Analyse en Composantes Principales)
Réaliser une ACP sous R
Valeurs propres et diagramme des valeurs propres
Contributions et cosinus² des variables
Contributions et cosinus² des individus
Cercle factoriel
Graphique des individus
AFC (Analyse Factorielle des Correspondances)
Profils-lignes et profils-colonnes
Réaliser une AFC sous R
Valeurs propres et diagramme des valeurs propres
Coordonnées, cosinus² et contributions des lignes, des colonnes
Représentation des modalités dans le plan factoriel
CAH (Classification Ascendante Hiérarchique)
Commandes hclust(), kmeans() et hcpc()
Création de la matrice des distances
Dendrogramme
Récupération des classes

Mise en œuvre d'autres analyses statistiques (à la carte)

La mise en œuvre d'autres analyses statistiques « avancées » des données pourra être réalisée sur demande au cours de la formation en fonction des attentes des participants.
Par exemple, nous pourrons aborder la mise en place d'analyses statistiques telles que :
L'ACM, l'AFD, les k-means… (analyses factorielles multivariées et méthodes de classements)
La régression PLS
La régression logistique
Les modèles linéaires généraux (ANCOVA…)

Public visé

Toute personne souhaitant se perfectionner dans l'utilisation du logiciel R dans un contexte de mise en œuvre d'analyses statistiques des données

Prérequis

Il est nécessaire que l'apprenant ait les connaissances de base sur le logiciel R : création et manipulation des objets sous R, importation des données, utilisation simple de R en mode script ou en mode console,
Il est également nécessaire que l'apprenant ait des connaissances sur les différentes analyses statistiques mises en œuvre au cours de cette formation

Méthodes pédagogiques

Explications théoriques suivies de pratiques guidées puis de mises en autonomie.
Exercices autonomes et réguliers pour assurer l'assimilation

Votre formation a lieu en présentiel :

1 vidéoprojecteur par salle
1 ordinateur

Votre formation se déroule à distance avec :

1 ordinateur
1 connexion Internet
1 adresse e-mail valide
1 équipement audio (micro et enceintes ou casque)
1 Webcam (facultatif – dans l'idéal)
1 deuxième écran (facultatif – dans l'idéal)

Votre formation se déroule sur notre plate-forme de formation avec :

1 ordinateur
1 connexion Internet
1 adresse e-mail valide
1 équipement audio (micro et enceintes ou casque - facultatif)

Support stagiaire :

À l'issue de la formation, les exercices et travaux pratiques réalisés, leurs corrigés ainsi qu'un support de cours dématérialisé sera fourni à chaque stagiaire par e-mail ou via la plate-forme FOAD.

Modalités d'évaluation

L'acquisition des compétences de la formation se fait à travers le suivi du formateur tout au long de la formation (séquences synchrones et asynchrones). Elle s'appuie également sur la réalisation d'exercices et de TP. Enfin, des quiz s'ajoutent aux différents outils de validation de l'acquisition des compétences visées.
Une évaluation est systématiquement réalisée par chaque stagiaire, à l'issue de la formation.

Informations complémentaires

Profil formateur :

Nos formateurs sont certifiés à l'issue d'un parcours organisé par nos soins. Ils bénéficient d'un suivi de maintien et d'évolution de leurs compétences aussi bien au niveau technique que pédagogique.
Chacun de nos formateurs a bénéficié d'une formation spécifique à l'animation de classe virtuelle et à l'utilisation des solutions de formation à distance du Groupe ARKESYS.

Accessibilité :

Cette formation est accessible à toute personne en situation de handicap. Notre référent handicap prendra contact avec les stagiaires concernés pour adapter l'animation à leurs besoins et rendre l'apprentissage accessible à tous. Enfin, nos centres de formation sont accessibles aux personnes à mobilité réduite.