Programme détaillé

PRENDRE EN MAIN L'OUTIL XLSTAT (SI NECESSAIRE)

• Généralités et interface utilisateur
• Interface de base
• Rappel sur quelques outils Excel nécessaires à la manipulation XLSTAT.
• Activation, chargement et fermeture XLSTAT
• Gestion et organisation des données
• L'interface XLSTAT
• Menus et barre d'outils
• Principes de paramétrage des boîtes de dialogue
• Gestion des classeurs et des feuilles Excel
• Paramétrage de base de l'outil
• Présentations des différentes analyses statistiques disponibles
• Complémentarités entre Excel et XLSTAT
• Outils XLSTAT non statistiques
• Repérage de données selon critères
• Différents types de fonctionnalités de préparation des données
• Regroupement des données en classes
• Transformation de données
• Outils complémentaires aux graphiques (étiquettes, axes, facteur de zoom,…)
• Codage de données

CONNAITRE LES GENERALITES SUR LES METHODES D'ANALYSES FACTORIELLES ET SUR LA CLASSIFICATION

• Limites des statistiques classiques
• Structure des jeux de données
• Champs d'application des méthodes d'analyses multifactorielles
• Les objectifs des techniques d'analyse
• Objectifs de description
• Objectifs de prédiction
• Présentation de l'éventail des méthodes
• Analyse en composantes principales
• Positionnement multidimensionnel
• Analyse factorielle des correspondances
• Analyse factorielle des correspondances multiples
• Analyse canonique des corrélations
• Analyse factorielle discriminante
• Méthodes de classification : classification ascendante hiérarchique, réallocation dynamique
• Les outils mathématiques
• Notion de distances
• Notion de corrélations

METHODES FACTORIELLES MULTIDIMENSIONNELLES

METTRE EN œUVRE L’ACP

• Structure du jeu de données et contexte d’application
• Matrice de corrélations, de variance-covariance
• Inertie et variance
• Choix des axes de représentation (choix du nombre de composantes principales)
• Interprétation des axes factoriels
• Contribution des individus et des variables aux axes
• Qualité de représentation des individus et des variables sur les axes
• Les différentes ACP : normée et non normée, non paramétrique, polychorique
• Représentations graphiques diverses
• Positionnement d’une variable illustrative catégorielle et ellipses de confiance
• Interprétation des sorties logicielles

METTRE EN œUVRE LA MDS

• Contexte d'utilisation de la méthode du positionnement multidimensionnel
• Structure du jeu de données
• Notions de similarité, dissimilarité, distance
• Lien et différence entre ACP et MDS
• Principes de la MDS
• Interprétation des sorties logicielles

METTRE EN œUVRE L’AFC

• Contexte d'utilisation d'une analyse factorielle des correspondances
• Structure du jeu de données
• Tableau de contingence
• Données individus, variables qualitatives
• Différence entre ACP et AFC
• Proximités et oppositions entre les modalités, liaison entre deux variables qualitatives
• Profils lignes et profils colonnes
• Choix des axes de représentation
• Représentation des modalités de base autour des composantes
• Contributions des modalités à l’inertie
• Interprétation des sorties logicielles

METTRE EN œUVRE L’AFCM

• Contexte d'utilisation d'une analyse factorielle des correspondances multiples
• Structure du jeu de données
• Différence entre AFC et AFCM
• Tableau disjonctif complet, tableau de Burt
• Valeurs propres et choix des axes de représentation
• Information sur les individus
• Rapports de corrélation
• Interprétation des sorties logicielles

METTRE EN œUVRE L’ACC

• Contexte d'utilisation d'une analyse canonique des corrélations
• Structure du jeu de données
• Analogie avec l’ACP, la régression linéaire et les autres méthodes d’analyse factorielle
• Objectifs et principes de l’ACC
• Notion de proximité entre 2 groupes de variables quantitatives
• Vocabulaire spécifique : variables canoniques, coefficients de corrélation canonique
• Représentation des variables et des individus dans les sous-espaces de chaque groupe

METTRE EN œUVRE L’AFD (METHODES DE CLASSIFICATION, DE CLASSEMENT)

• Contexte d'utilisation de l’analyse factorielle discriminante
• Structure du jeu de données
• Notions de classement et de discrimination
• Méthodologie de l’AFD
• Comparaison avec l’ACP
• Interprétation des sorties logicielles

METTRE EN œUVRE LA CAH

• Présentation des objectifs de la classification ascendante hiérarchique
• Structure du jeu de données
• Choix de la distance, dissimilarité, similarité entre les individus : distance euclidienne…
• Choix du linkage (saut, critère de « rapprochement » entre les classes) : méthode de Ward…
• Lecture d’un dendrogramme
• Choix du nombre de classes
• Classification sur les individus
• Classification sur les variables (distance de corrélation et composantes latentes)
• Interprétation des sorties logicielles

METTRE EN œUVRE LA CLASSIFICATION PAR REALLOCATION DYNAMIQUE (CENTRES MOBILES)

• Contexte d'utilisation de la classification par réallocation dynamique
• Principe général des différentes méthodes
• Comparaison avec la CAH
• Présentation de la méthode k-means
• Les différentes variantes de classification par réallocation dynamique
• Interprétation des sorties logicielles
• Conseils de mise en œuvre