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Statistique descriptive (exploratoire) : savoir décrire des observationsPar Data Value

Apprendre à décrire des jeux de données à l'aide de résumés numériques et de représentations graphiques

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Essais Cliniques : principes méthodologiquesPar Data Value

S’approprier les méthodes et les critères scientifiques des essais cliniques. Comprendre la démonstration de l’efficacité d’un nouveau traitement ou d’un nouveau dispositif médical.

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Traitement des données d’enquêtePar Data Value

Apprendre la méthodologie de pré-traitement (mise en forme des données, codage, recodage des questions, ...) et de traitement des données d'enquête, la mise en œuvre efficace des procédures statistiques multidimensionnelles.

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Enquête par sondagePar Data Value

Acquérir la méthodologie des enquêtes par sondage : techniques d'échantillonnage, conception de questionnaire, recueil des réponses, codage des données

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Analyser des données statistiques avec ExcelPar Data Value

Mettre en œuvre une analyse statistique dans Excel pour faire des choix pertinents, apprendre à en synthétiser les résultats pour les diffuser.

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Prendre des décisions statistiques avec ExcelPar Data Value

Etre capable de réaliser une véritable étude statistique de premier niveau sur tout type de données avec Excel en vue de prendre les décisions les plus pertinentes. A l'issue de cette formation, vous serez en mesure de répondre à diverses problématiques parmi lesquelles : amélioration et rentabilisation de processus de production ou de service, réduction de coûts, augmentation de productivité et de qualité, ...

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StatGraphics – Prise en main, analyses statistiques et graphiquesPar Data Value

Connaître le logiciel StatGraphics de manière approfondie pour gérer les données, réaliser des analyses statistiques et graphiques

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Analyse de surviePar Data Value

S’approprier les méthodes d’analyse de survie avec des applications en Biostatistique. Savoir manipuler, analyser et interpréter des données dans le cadre d'une analyse de survie.

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Analyse de survie avancéePar Data Value

S’approprier les principaux modèles de survie à effets aléatoires pour analyser des données de survie non standards. Savoir manipuler, analyser et interpréter des données de survie avancées.

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Séries TemporellesPar Data Value

Apprendre à analyser une série temporelle (appelée également série chronologique), c'est à dire les valeurs prises par une variable observée à intervalles de temps réguliers, en vue de la modéliser pour effectuer des prévisions.

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