Description
Nous offrons la formation officielle IBM en français avec la préparation des certifications officielles sans frais supplémentaires.
| Code IBM: 0G51AG | Catégorie / sous-catégorie: SPSS / SPSS Statistics |
| Modalité: En ligne et en présentiel | Durée en jours: 2 |
Type de public auquel la formation s’adresse:
& bull; Toute personne ayant travaillé avec IBM SPSS Statistics et souhaitant se familiariser avec les fonctionnalités statistiques de base d’IBM SPSS Statistics Base.
& bull; Toute personne souhaitant actualiser ses connaissances et son expérience statistique.
Pré requis souhaités:
- Connaissance des concepts de base des statistiques, tels que les niveaux de mesure, la moyenne et l’écart type.
- Connaissance des fenêtres d’IBM SPSS Statistics, soit par expérience d’IBM SPSS Statistics (version 18 ou ultérieure) ou avoir suivi le cours IBM SPSS Statistics Essentials (V25).
Instructeurs
La grande majorité des cours IBM que nous proposons sont dispensés directement par nos ingénieurs. C’est la seule façon de garantir la meilleure qualité. Nous complétons toutes les formations avec des matériels et des laboratoires de notre propre élaboration, basés sur notre expérience au cours des déploiements, des migrations et des cours que nous avons réalisés pendant toutes ces années. Nous donnons tous nos cours en français.
Valeur ajoutée
Nos cours sont profondément orientés vers le rôle à jouer. Il n’en va pas de même pour une équipe de développeurs de maîtriser une technologie que pour les personnes chargées de déployer et de gérer l’infrastructure. C’est pourquoi, au-delà des commandements et des tâches, nous nous concentrons sur la résolution des problèmes qui se posent dans la vie quotidienne de chaque équipe. Leur fournir les connaissances, les compétences et les aptitudes requises pour chaque projet. En outre, notre documentation est basée sur la dernière version de chaque produit.
Agenda et programme des cours
Introduction à l’analyse statistique
& bull; Identifier les étapes du processus de recherche
& bull; Principes de l’analyse statistique
Examiner les variables individuelles
& bull; Identifier les niveaux de mesure
& bull; Diagramme des variables individuelles
& bull; Résumer les variables individuelles
& bull; Examinez la distribution normale
& bull; Examiner les scores standardisés
Tester des hypothèses sur des variables individuelles
& bull; Identifier les paramètres de population et des exemples de statistiques
& bull; Examiner la distribution de la moyenne de l’échantillon
& bull; Déterminez la taille de l’échantillon
& bull; Tester une hypothèse sur la moyenne de la population
& bull; Construisez un intervalle de confiance pour la moyenne de la population
& bull; Tests sur une seule variable: test T à un échantillon, test T à échantillons appariés et test binomial
Test de la relation entre les variables catégorielles
& bull; Représentez la relation entre deux variables catégorielles
& bull; Décrivez la relation: Comparez les pourcentages dans les tableaux croisés
& bull; Tester la relation: le test du chi carré dans les tableaux croisés
& bull; Hypothèses du test du chi carré
& bull; Comparer les proportions des colonnes par paires
& bull; Mesurer la force de l’association
Test sur la différence entre deux groupes moyens
& bull; Comparez le test T pour échantillons indépendants au test T pour échantillons appariés
& bull; Tracez la relation entre la variable de groupe et la variable d’échelle
& bull; Décrivez la relation: Comparer les moyens du groupe
& bull; Test sur la différence entre deux groupes: Test T pour échantillons indépendants
& bull; Hypothèses du test T pour échantillons indépendants
Test sur les différences entre plus de deux groupes moyens
& bull; Décrivez la relation: Comparer les moyens du groupe
& bull; Tester l’hypothèse d’un groupe égal signifie: ANOVA à un facteur
& bull; Hypothèses de l’ANOVA à un facteur
& bull; Identifiez les différences entre les moyens de groupe: Tests post-hoc
Testez la relation entre les variables d’échelle
& bull; Tracez la relation entre deux variables d’échelle
& bull; Décrivez la relation: Corrélation
& bull; Test sur la corrélation
& bull; Hypothèses pour tester la corrélation
& bull; Traitement des valeurs manquantes
Prédire une variable d’échelle: Régression
& bull; Qu’est-ce que la régression linéaire?
& bull; Expliquer les coefficients non standardisés et standardisés
& bull; Évaluez l’ajustement du modèle: R Square
& bull; Examiner les résidus
& bull; Inclut 0 à 1 variables indépendantes
& bull; Inclure des variables catégoriques indépendantes
Introduction aux statistiques bayésiennes
& bull; Statistiques bayésiennes versus théorie classique des tests
& bull; Expliquez l’approche bayésienne
& bull; Évaluez une hypothèse nulle: facteur de Bayes
& bull; Procédures bayésiennes dans IBM SPSS Statistics
Présentation des procédures multivariées
& bull; Présentation des modèles supervisés
& bull; Présentation des modèles pour créer des regroupements naturels
Vous avez besoin d’adapter ce programme à vos besoins? D’autres cours vous intéressent? Consultez-nous sans engagement.
Emplacements d’enseignement présentiels
- France: Marseille, Paris, Lyon, Bourdeaux
- Belgique: Bruxelles, Gand et Anvers
- Quebec: Montreal
- Senegal: Dakar
- Maroc: Rabat, Marrakech, Casablanca
- Algérie : Alger
- Luxembourg: Luxembourg
- Suisse: Géneve
- Lyban: Beyrouth
- Guinée: Conakry
- Tunisie: Tunis
