Description
Nous offrons la formation officielle IBM en français avec la préparation des certifications officielles sans frais supplémentaires.
| Code IBM: 0G51BG | Catégorie / sous-catégorie: SPSS / SPSS Statistics |
| Modalité: En ligne et en présentiel | Durée en jours: 2 |
Type de public auquel la formation s’adresse:
• Les utilisateurs d’IBM SPS Statistics qui souhaitent se familiariser avec les fonctionnalités statistiques d’IBM SPSS Statistics Base. & nbsp;
• Toute personne souhaitant actualiser ses connaissances et son expérience statistique.
Pré requis souhaités:
• Expérience avec IBM SPSS Statistics (version 18 ou ultérieure), ou & nbsp;
• Achèvement du cours IBM SPSS Statistics Essentials
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 & nbsp;
• Identifier les étapes du processus de recherche & nbsp;
• Identifier les niveaux de mesure & nbsp;
Décrire les variables individuelles & nbsp;
• Représenter des variables individuelles & nbsp;
• Résumer les variables individuelles & nbsp;
• Identifier la distribution normale & nbsp;
• Identifier les scores standardisés & nbsp;
Test des hypothèses & nbsp;
• Principes des tests statistiques & nbsp;
• Unilatéral ou bilatéral test & nbsp;
• Erreurs de type I, type II et puissance & nbsp;
Test d’hypothèses sur des variables individuelles & nbsp;
• Identifier les paramètres de population et les statistiques d’échantillon & nbsp;
• Examiner la distribution de la moyenne de l’échantillon & nbsp;
• Tester une hypothèse sur la moyenne de la population & nbsp;
• Construire des intervalles de confiance & nbsp;
• Tests sur une seule variable & nbsp;
Test de la relation entre les variables catégorielles & nbsp;
• Représenter le graphique relation & nbsp;
• Décrivez la relation & nbsp;
• Testez l’hypothèse d’indépendance & nbsp;
• Hypothèses & nbsp;
• Identifier les différences entre les groupes & nbsp;
• Mesurer la force de l’association & nbsp;
Tester la différence entre deux groupes signifie & nbsp;
• Tracer le graphique relation & nbsp;
• Décrivez la relation & nbsp;
• Testez l’hypothèse de deux moyennes de groupe égal & nbsp;
• Hypothèses & nbsp;
Test des différences entre plus de deux moyennes de groupe & nbsp;
• Graphique la relation & nbsp;
• Décrivez la relation & nbsp;
• Tester l’hypothèse selon laquelle tous les moyens du groupe sont égaux & nbsp;
• Hypothèses & nbsp;
• Identifier les différences entre les moyens du groupe & nbsp;
Test sur la relation entre les variables d’échelle & nbsp;
• Représente la relation & nbsp;
• Décrivez la relation & nbsp;
• Testez l’hypothèse d’indépendance & nbsp;
• Hypothèses & nbsp;
• Traitement des valeurs manquantes & nbsp;
Prédire une variable d’échelle: régression & nbsp;
• Expliquer la régression linéaire & nbsp;
• Identifier les et non normalisés coefficients standardisés & nbsp;
• Évaluer l’ajustement & nbsp;
• Examiner les résidus & nbsp;
• Inclure 0-1 variables indépendantes & nbsp;
• Inclure les variables indépendantes catégorielles & nbsp;
Introduction aux statistiques bayésiennes & nbsp; < br> • Statistiques bayésiennes et théorie des tests classique & nbsp;
• L’approche bayésienne & nbsp;
• Évaluer une hypothèse nulle & nbsp;
• Présentation des procédures bayésiennes dans IBM SPSS Statistics & nbsp;
Présentation des procédures multivariées & nbsp ;
• Présentation des modèles supervisés & nbsp;
• 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
