- Session :
- Les 21 et 22 novembre 2022 à Lyon
// De 9h00 à 17h00
- Durée : 2 journées – 14 heures
- Pédagogie : Effectif : 10 Personnes
Formation théorique et pratique – Exercices d’application
La formation sera sanctionnée par une attestation de formation.
- Moyens pédagogiques et techniques d’encadrement
Un vidéoprojecteur // Connexion WIFI haut débit // Un support de cours couleur // Un paperboard // Un ordinateur individuel
- Accessibilité :
Formation accessible au public à mobilité réduite – Adaptation des moyens de la prestation aux personnes en situation de handicap
- Référence : BIF-12
- Frais pédagogiques :
1150 € HT – Académiques : 1000€ HT
Déjeuners offerts
- Formateur :
Mme C. DELLA VEDOVA
- Public concerné :
Personnels scientifiques et techniques souhaitant maîtriser les statistiques sous R
- Prérequis :
Connaissances de base sur le logiciel R : création et manipulation des objets sous R, importation des données, utilisation simple de R en mode console, création de graphiques simples
Connaissances de base en biostatistique : principes des tests d’hypothèses, régression linéaire simple, ANOVA à un et deux facteurs
PROGRAMME
Rappels sur l’organisation de son travail sous R
Projet R
Architecture de travail (dossiers data, scripts, plots)
Gestion des chemins d’accès
Importation et vérification
La régression linéaire multiple (RLM)
Rappels de la régression linéaire simple (RLS)
Exemple introductif à la notion d’ajustement 2.3 Principe
Conditions d’application
Protocole d’analyse
Réalisation avec R
Exercices
Les modèles linéaires généralisés (GLM)
Principe
Analyse de données de comptage
Analyse de données binaires
Analyse de proportions
Réalisations avec R
Exercices
ANOVA sur mesures répétées
Rappels concernant l’ANOVA à un facteur
Décomposition de la variance
Réalisation avec R
Alternative non paramétrique : le test de Friedman
Exercices
Les modèles linéaires à effet mixtes (LMM)
Introduction aux effets aléatoires
Principe
Conditions d’application
Réalisation avec R
Exercices
Les modèles linéaires généralisés à effets mixtes (GLMM)
Principe
Conditions d’application
Réalisation avec R
Exercices
OBJECTIFS/COMPETENCES
- Utiliser les principaux modèles de régression en fonction de la nature de la réponse étudiée (comptage, variable binaire, proportion)
- Utiliser les principaux modèles de régression en fonction de l’organisation des données (indépendantes, répétées, hiérarchisées)
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Dernière modification le 17 février 2022 à 15:08