Formation R et statistique : méthodes quantitatives et analyse de données
Langage R
Cette formation pratique fait le pont entre la théorie statistique et son application dans R. Elle vous donne une méthode rigoureuse, fluide et réutilisable.
Vous apprendrez à construire des chaînes d'analyse complètes :
- vérifier les postulats : tests de normalité, valeurs manquantes et aberrantes ;
- modéliser : régressions multiples, ANOVA à plusieurs facteurs, variables dichotomiques et prévisions ;
- mesurer l'ampleur des effets : d de Cohen, corrélations ;
- produire automatiquement des tableaux et des graphiques prêts à publier, avec ggplot2, kable et kableExtra.
Chaque module se termine par des pistes pour aller plus loin ou pour adapter le cas à votre situation. Tout au long du cours, vous utiliserez l'IA comme copilote pour approfondir les notions et trouver les bons modules, les bonnes fonctions et les bons arguments.
Vous repartirez avec une méthode pour rationaliser vos traitements statistiques, sécuriser vos conclusions et transformer vos données brutes en résultats solides, scientifiques ou stratégiques.
Mis à jour le
La formation R et statistique en bref
- Durée
- 3 jours
- Horaire
- 9 h à 16 h 30
- Format
- Classe virtuelle en direct ou présentiel à Montréal et à Québec
- Public
- Tous
- Logiciels
- R, RStudio Desktop, Quarto, les modules tidyverse, kable et kableExtra, et Gemini ou un autre assistant d'IA. Ils sont tous…
- Prix
- 1 472 $ par participant, ou 1 251 $ pour organismes publics et OBNL (taxes en sus)
- Langue
- Français
Doussou Formation et R et statistique en quelques faits
- Depuis 2016Doussou Formation donne des formations professionnelles au Québec
- 300+formations spécialisées au catalogue
- 97 %de satisfaction selon les évaluations clients
- RAP · CPMTFournisseur accrédité et organisme formateur reconnu
Prochaines sessions de la formation R et statistique
Aucune session publique n’est planifiée pour le moment. Demandez une date ou une soumission.
Programme de la formation R et statistique
Mise en route : survol de R et de RStudio
- R, RGui et RStudio : menus et fonctions principales.
- Installer des modules, chercher de l'aide, utiliser l'IA comme copilote.
- Importer des données, comprendre la syntaxe, exécuter un script R ou un document Quarto.
- Corriger la syntaxe (linting) et garder son environnement à jour.
Statistiques descriptives
- Installer le Tidyverse et des modules spécialisés en méthodes quantitatives.
- Importer, sauvegarder et explorer un jeu de données.
- Calculer les statistiques descriptives et les fréquences, pour des variables continues et catégoriques.
- Construire des tableaux de présentation avec kable et kableExtra.
- Enchaîner les fonctions pour obtenir un résultat, un tableau ou un graphique.
- Visualiser les variables avec R de base et ggplot2 : histogramme, barres, densité.
- Tester la normalité (Kolmogorov-Smirnov, Shapiro-Wilk, Anderson-Darling) et la visualiser (histogramme, diagramme QQ).
- Comparer les moyennes entre groupes.
- Pour aller plus loin : explorer les données, les calculs, les tableaux et les graphiques descriptifs.
Recodage, test t et d de Cohen
- Reprendre la démarche du module 1 sur un nouveau jeu de données.
- Vérifier la normalité des variables.
- Convertir une variable continue en variable catégorique (facteur).
- Gérer les valeurs manquantes.
- Comparer deux moyennes avec un test t.
- Mesurer l'ampleur de la différence avec le d de Cohen.
- Pour aller plus loin :
- les variantes du test t (un échantillon, deux échantillons, données appariées) ;
- l'égalité des variances ;
- les tests non paramétriques et les données ordinales ;
- le test de proportion ;
- la différence entre signification et puissance.
Corrélation et régression simple
- Étiqueter les variables pour mieux les repérer.
- Visualiser et modéliser une relation entre deux variables.
- Calculer, présenter, visualiser et tester les corrélations.
- Construire, analyser et visualiser une régression linéaire simple.
- Recoder et traiter les valeurs manquantes ou aberrantes.
- Comparer les possibilités de visualisation de différents modules.
- Pour aller plus loin :
- visualisation rapide avec R de base, présentation soignée avec ggplot2 ;
- régression avec ou sans ordonnée à l'origine.
Jour 3
Régression linéaire multiple
- Recoder les valeurs inhabituelles : manquantes, aberrantes ou erronées.
- Passer de la relation entre deux variables à la relation entre plusieurs variables.
- Construire, analyser et visualiser une régression multiple.
- Pour aller plus loin :
- les formes de modèles linéaires ;
- la validation des hypothèses : linéarité, homogénéité de la variance, autocorrélation des résidus ;
- les corrections possibles ;
- les variables médiatrices et modératrices (interactions).
ANOVA et variables dichotomiques
- Récapituler les modules 1 à 4.
- Faire des prévisions et des scénarios à partir d'une régression multiple.
- Encoder des variables : de catégories à nombres, d'un facteur à des variables dichotomiques.
- Faire des tableaux de fréquences et des tableaux croisés.
- Réaliser, visualiser et interpréter une ANOVA à un facteur, à deux facteurs et avec variables dichotomiques.
- Pour aller plus loin :
- modèles hiérarchiques, généralisés, robustes et à effets mixtes ;
- modèles non linéaires (logit, Poisson) ;
- analyse de survie et séries chronologiques ;
- ANCOVA et MANCOVA.
Annexe
- Types de graphiques.
- Laboratoires de révision.
- Aide-mémoire : syntaxe de R de base et du Tidyverse.
Votre formateur R et statistique
Tarifs et informations pratiques
Tarif préférentiel
1 251 $ / participant
Organismes publics et OBNL · taxes en sus
Prix public
1 472 $ / participant
Entreprises et particuliers · taxes en sus
Informations pratiques
- Durée : 3 jours
- Horaire : 9 h à 16 h 30
- Format : Classe virtuelle en direct ou présentiel à Montréal et à Québec
- Paiement : en ligne (PayPal ou carte) à l’inscription, ou sur facture pour les organisations
- Matériel : un ordinateur Windows 10 ou 11, ou macOS, avec 8 Go de mémoire vive ; les droits d'installation sur le poste ; une connexion Internet stable ; un compte Google…
Formation R et statistique en entreprise
Formez toute votre équipe en groupe privé, sur vos propres documents, dans vos locaux ou en classe virtuelle, aux dates qui vous conviennent.
Avis des participants
97 % de satisfaction (évaluations de fin de formation, 120 évaluations) · Lire tous les témoignages
Pourquoi suivre cette formation R et statistique
Objectifs : ce que vous saurez faire
- explorer un jeu de données et en tirer des statistiques descriptives, des tableaux et des graphiques ;
- vérifier la normalité des variables et traiter les valeurs manquantes ou aberrantes ;
- comparer des moyennes avec un test t et mesurer l'ampleur d'un effet avec le d de Cohen ;
- analyser des corrélations et construire des régressions linéaires simples et multiples ;
- utiliser des variables dichotomiques, faire des prévisions et réaliser une ANOVA à un ou deux facteurs ;
- automatiser vos analyses dans une chaîne de calcul reproductible, avec l'aide de l'IA.
Prérequis
- Connaissance de l’environnement Windows
Ce qui est inclus
- Support de cours et fichiers d’exercices pour chaque participant
- Attestation de participation
- Possibilité de coaching personnalisé après la formation
- En session publique en présentiel :
- Thé et café
- Dîner dans un restaurant à proximité
- Stationnement (dans certaines villes)
- Connexion Internet sans fil