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Expert et Professeur expérimenté : SPSS , R, jamovi , jasp, STATA , tests d'hypothèse , ANOVA , analyse multivariée, régression linéaire/ log
Àpd 42 Fr /h
Durant ce cours vous allez apprendre :
✓ SPSS
✓ R Studio
✓jamovi / jasp/Stata/xlstat
✓ Analyser les données pour les statistiques univariées, bivariées et multivariées avec SPSS
✓ Régression linéaire simple et multiple et Régression logistique
✓ Analyser de données exploratoire, statistiques de base et affichages visuels (Fréquences, fonction d'exploration, les valeurs aberrantes)
✓ Tests inférentiels sur les corrélations, les comptes et les moyennes (Calcul des z-Scores dans SPSS, Coefficients de corrélation, Une mesure de la fiabilité: le Kappa de Cohen, Tests binomiaux, Test de qualité de l'ajustement, Chi-carré, Test t à un échantillon pour une moyenne, Test t à deux échantillons pour les moyennes)
✓ Analyse de la variance (effets fixes et aléatoires, Exécution de l'ANOVA dans SPSS, Le test F pour ANOVA, Taille de l'effet, Contrastes et tests post-hoc, Tests et comparaisons post-hoc alternatifs, ANOVA à effets aléatoires, ANOVA factorielle à effets fixes et interactions, Effets principaux simples, Analyse de la covariance (ANCOVA), Puissance pour l'analyse de la variance) et ANOVA à Mesures Répétées (Mesures répétées unidirectionnelles, Mesures répétées dans les deux sens: une entre et une dans le facteur)
✓ Analyse en composantes principales (Exemple de PCA, Données 1901 de Pearson, Scores de composants, Visualisation des principaux composants, PCA de matrice de corrélation) et Analyse factorielle exploratoire (Le modèle d'analyse factorielle commune, Le problème de l'analyse factorielle exploratoire, Analyse factorielle des données de la CPA, Scree Plot, Rotation de la solution factorielle, Analyse par grappe, Comment valider des clusters)
___________________________________
✓ Mes cours sont basés sur des exercices avec en support l'essentiel du cours à retenir.
✓ Méthode de travail pour une meilleure compréhension.
✓ Le travail sur des données concrètes qui permettent de visualiser le travail et d'assimiler plus rapidement.
✓ SPSS
✓ R Studio
✓jamovi / jasp/Stata/xlstat
✓ Analyser les données pour les statistiques univariées, bivariées et multivariées avec SPSS
✓ Régression linéaire simple et multiple et Régression logistique
✓ Analyser de données exploratoire, statistiques de base et affichages visuels (Fréquences, fonction d'exploration, les valeurs aberrantes)
✓ Tests inférentiels sur les corrélations, les comptes et les moyennes (Calcul des z-Scores dans SPSS, Coefficients de corrélation, Une mesure de la fiabilité: le Kappa de Cohen, Tests binomiaux, Test de qualité de l'ajustement, Chi-carré, Test t à un échantillon pour une moyenne, Test t à deux échantillons pour les moyennes)
✓ Analyse de la variance (effets fixes et aléatoires, Exécution de l'ANOVA dans SPSS, Le test F pour ANOVA, Taille de l'effet, Contrastes et tests post-hoc, Tests et comparaisons post-hoc alternatifs, ANOVA à effets aléatoires, ANOVA factorielle à effets fixes et interactions, Effets principaux simples, Analyse de la covariance (ANCOVA), Puissance pour l'analyse de la variance) et ANOVA à Mesures Répétées (Mesures répétées unidirectionnelles, Mesures répétées dans les deux sens: une entre et une dans le facteur)
✓ Analyse en composantes principales (Exemple de PCA, Données 1901 de Pearson, Scores de composants, Visualisation des principaux composants, PCA de matrice de corrélation) et Analyse factorielle exploratoire (Le modèle d'analyse factorielle commune, Le problème de l'analyse factorielle exploratoire, Analyse factorielle des données de la CPA, Scree Plot, Rotation de la solution factorielle, Analyse par grappe, Comment valider des clusters)
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✓ Mes cours sont basés sur des exercices avec en support l'essentiel du cours à retenir.
✓ Méthode de travail pour une meilleure compréhension.
✓ Le travail sur des données concrètes qui permettent de visualiser le travail et d'assimiler plus rapidement.
Lieu
Cours au domicile de l'élève :
- Autour de Paris, France
En ligne depuis la France
Présentation
Statisticien doté de 7 années d'expérience, j'ai développé une solide expertise en analyse de données au travers de nombreux projets d'études diversifiées. J'ai eu le privilège d'accompagner et d'encadrer des étudiants universitaires, des élèves ingénieurs, des chercheurs et des professionnels de secteurs variés, en leur apportant un soutien personnalisé.
Mon approche a permis à de nombreux étudiants de surmonter leurs défis académiques et de réussir leurs projets avec succès.
Mon approche a permis à de nombreux étudiants de surmonter leurs défis académiques et de réussir leurs projets avec succès.
Education
-Doctorat en statistique et Analyse des données.
-Master en Statistique Appliquée.
-Licence en Mathématiques et Statistique.
-Supervision de projets de fin d'études et encadrement d'étudiants dans la réalisation de leurs travaux de recherche.
-Master en Statistique Appliquée.
-Licence en Mathématiques et Statistique.
-Supervision de projets de fin d'études et encadrement d'étudiants dans la réalisation de leurs travaux de recherche.
Expérience / Qualifications
- Enseignement de cours de statistique appliquée, régression linéaire, analyse multivariée, tests d'hypothèses et ANOVA aux étudiants de Licence et Master.
- Supervision de projets de fin d'études et encadrement d'étudiants dans la réalisation de leurs travaux de recherche.
- Développement de nouveaux modules d'apprentissage pour intégrer des outils statistiques modernes tels que R, SPSS, JASP, Jamovi, et RStudio.
- Participation à des projets de recherche collaboratifs dans le cadre de l'université.
- Supervision de projets de fin d'études et encadrement d'étudiants dans la réalisation de leurs travaux de recherche.
- Développement de nouveaux modules d'apprentissage pour intégrer des outils statistiques modernes tels que R, SPSS, JASP, Jamovi, et RStudio.
- Participation à des projets de recherche collaboratifs dans le cadre de l'université.
Age
Adultes (18-64 ans)
Seniors (65+ ans)
Niveau du Cours
Débutant
Intermédiaire
Avancé
Durée
60 minutes
90 minutes
120 minutes
Enseigné en
anglais
français
Compétences
Commentaires
Disponibilité semaine type
(GMT -05:00)
New York
Mon
Tue
Wed
Thu
Fri
Sat
Sun
00-04
04-08
08-12
12-16
16-20
20-24
Durant ce cours vous allez apprendre :
✓ SPSS, jamovi, jasp
✓ R Studio
✓Stata et xlstat
✓ Analyser les données pour les statistiques univariées, bivariées et multivariées avec SPSS
✓ Régression linéaire simple et multiple et Régression logistique
✓ Analyser de données exploratoire, statistiques de base et affichages visuels (Fréquences, fonction d'exploration, les valeurs aberrantes)
✓ Tests inférentiels sur les corrélations, les comptes et les moyennes (Calcul des z-Scores dans SPSS, Coefficients de corrélation, Une mesure de la fiabilité: le Kappa de Cohen, Tests binomiaux, Test de qualité de l'ajustement, Chi-carré, Test t à un échantillon pour une moyenne, Test t à deux échantillons pour les moyennes)
✓ Analyse de la variance (effets fixes et aléatoires, Exécution de l'ANOVA dans SPSS, Le test F pour ANOVA, Taille de l'effet, Contrastes et tests post-hoc, Tests et comparaisons post-hoc alternatifs, ANOVA à effets aléatoires, ANOVA factorielle à effets fixes et interactions, Effets principaux simples, Analyse de la covariance (ANCOVA), Puissance pour l'analyse de la variance) et ANOVA à Mesures Répétées (Mesures répétées unidirectionnelles, Mesures répétées dans les deux sens: une entre et une dans le facteur)
✓ Analyse en composantes principales (Exemple de PCA, Données 1901 de Pearson, Scores de composants, Visualisation des principaux composants, PCA de matrice de corrélation) et Analyse factorielle exploratoire (Le modèle d'analyse factorielle commune, Le problème de l'analyse factorielle exploratoire, Analyse factorielle des données de la CPA, Scree Plot, Rotation de la solution factorielle, Analyse par grappe, Comment valider des clusters)
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✓ Méthode de travail pour une meilleure compréhension.
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✓ R Studio
✓Stata et xlstat
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✓ Régression linéaire simple et multiple et Régression logistique
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✓ Tests inférentiels sur les corrélations, les comptes et les moyennes (Calcul des z-Scores dans SPSS, Coefficients de corrélation, Une mesure de la fiabilité: le Kappa de Cohen, Tests binomiaux, Test de qualité de l'ajustement, Chi-carré, Test t à un échantillon pour une moyenne, Test t à deux échantillons pour les moyennes)
✓ Analyse de la variance (effets fixes et aléatoires, Exécution de l'ANOVA dans SPSS, Le test F pour ANOVA, Taille de l'effet, Contrastes et tests post-hoc, Tests et comparaisons post-hoc alternatifs, ANOVA à effets aléatoires, ANOVA factorielle à effets fixes et interactions, Effets principaux simples, Analyse de la covariance (ANCOVA), Puissance pour l'analyse de la variance) et ANOVA à Mesures Répétées (Mesures répétées unidirectionnelles, Mesures répétées dans les deux sens: une entre et une dans le facteur)
✓ Analyse en composantes principales (Exemple de PCA, Données 1901 de Pearson, Scores de composants, Visualisation des principaux composants, PCA de matrice de corrélation) et Analyse factorielle exploratoire (Le modèle d'analyse factorielle commune, Le problème de l'analyse factorielle exploratoire, Analyse factorielle des données de la CPA, Scree Plot, Rotation de la solution factorielle, Analyse par grappe, Comment valider des clusters)
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