Ce cours est destiné à toutes les personnes qui souhaitent analyser des données pour en extraire des informations. Les sujets abordés comprennent notamment l'exactitude de mesure, la comparaison de deux échantillons, l'analyse de variance (ANOVA), les expériences inter-laboratoires, la régression linéaire et la calibration. L’accent est mis sur la modélisation des données.

Le cours est orienté vers les applications et évite le plus possible le formalisme mathématique. Il comprend de nombreux exemples issus de l'industrie qui sont utilisés pour expliquer l’utilisation pratique des concepts présentés. Pour chaque méthode, une démonstration en illustre l'application et un exercice dans Excel est proposé. Pour une mise en oeuvre encore plus aisée, une librairie complémentaire de macros Excel (EasyStat) est mise à disposition des participants pendant le cours et les quatre semaines suivantes ; son utilisation est cependant facultative.

Suite au cours, vous aurez une bonne compréhension des méthodes de calcul statistique de base. Vous serez à même de choisir celle étant la plus appropriée à l’analyse de vos données et d’interpréter correctement et aisément les résultats obtenus. En outre, vous aurez acquis l'expérience informatique nécessaire afin de résoudre dans Excel des problèmes pratiques de nature statistique, en quelques clics de souris.

Notions de base

• Visualisation de données : histogramme et boîte à moustache
• Intervalle de confiance pour la moyenne
• Justesse, précision et exactitude
• Traitement des valeurs extrêmes : problématique et tests pour les détecter

Comparaison de deux échantillons (séries de mesures)

• Comparaison graphique avec des boîtes à moustache parallèles
• Tests t d'existence d'une différence significative : cas apparié et non apparié

Analyse de variance pour la comparaison de plusieurs échantillons (p. ex. plusieurs produits)

• Analyse de variance à un facteur
• Analyse de variance à deux facteurs

Expériences inter-laboratoires

• Reproductibilité de méthodes de mesure
• Analyse de variance pour les expériences inter-laboratoires

Régression linéaire

• Ajustement d’une droite
• Intervalles de confiance pour la pente et l’ordonnée à l’origine
• Qualité d’ajustement et analyse des résidus
• Transformations pour obtenir une relation linéaire
• Prédiction
• Régression forcée par l’origine

• Des connaissances de base dans l’utilisation d’Excel sont requises.
• Des connaissances préalables élémentaires en statistique (graphiques, moyenne, écart-type) sont requises.

• Laborantins
• Responsables de laboratoire
• Techniciens
• Scientifiques
• Ingénieurs

Cours de formation continue avec certificat de participation

Pour des sessions en présentiel à Lausanne, le prix indiqué est augmenté de 70 CHF par personne et par jour pour couvrir les frais d'organisation (salle de séminaire, pauses café, repas de midi).

Kursprogramm