• Toute personne souhaitant maitriser les problématiques du dimensionnement des tests (risque alpha, risque beta, puissance de test, taille d'échantillon requise…) appliquées aux comparaisons de moyennes et de proportions

• Il est indispensable que les participants aient de bonnes connaissances sur les notions fondamentales en statistiques : analyse descriptive des données, intervalles de confiances, démarche générale des tests d'hypothèses (H0/H1, p-value), test de Student.

A l'issue de cette formation, l'apprenant sera capable de :

• Rappeler les contraintes liées à l'expérimentation (objectifs à atteindre, cout, qualité statistique, …)
• Convertir une problématique métier en problématique expérimentale et en problématique statistique
• Définir la démarche générale d'un dimensionnement 
• Définir le lien entre les risques d'un test d'hypothèses : risque alpha, risque beta et puissance de test
• Maîtriser l'impact du risque alpha et de la taille d'échantillon sur la qualité d'estimation d'une moyenne ou d'une proportion
• Dimensionner un test (ie dimensionner le nombre de sujets nécessaires)
• Calculer la puissance associée à un test en fonction du n pour comparer des moyennes, des proportions, des variances

Généralités sur l'expérimentation en lien avec le dimensionnement

• Les objectifs de l'organisation du schéma expérimental
  
  • Déterminer quels essais doivent être réalisés
  • Déterminer le nombre de répétitions nécessaires
  • Organiser les essais en tenant compte des contraintes expérimentales
  • Garantir un niveau de qualité statistique pertinent
• Les contraintes
  
  • Contraintes de coûts
  • Contraintes logistiques
  • Niveaux d'exigence de qualité des analyses statistiques
• Maitrise des risques associés à la pratique expérimentale
  
  • Risque d'erreur expérimentale pure
  • Risque statistique due à l'erreur d'échantillonnage (risques alpha, béta)
• Erreur de mesure
  
  • Erreur de répétabilité
  • Erreur de reproductibilité
• Les bonnes pratiques sur les règles d'échantillonnages
  
  • Conséquences de l'échantillonnage sur les conclusions statistiques
  • Conséquences de l'échantillonnage sur les décisions (pertinentes et erronées)

Rappels sur les outils nécessaires aux tests d'hypothèses et aux calculs de puissance

• Analyse descriptive des données : 
  
  • Grandeurs de position, 
  • Grandeurs de dispersion 
  • Outils graphiques
• Distributions des valeurs individuelles : Normalité
• Différence entre écart-type et SEM
• Intervalles de confiance
  
  • D'une moyenne
  • D'un écart-type
  • D'une proportion
• Démarche générale des tests d'hypothèses
  
  • H0/H1 et lien avec la problématique métier
  • P-value
  • Risque alpha
  • Prise de décision et graduation du risque
  • Effet significatif au sens statistique
  • Effet significatif au sens physique

Impact du risque alpha et de la taille d'échantillon sur les intervalles de confiance

• Lien entre le risque alpha et le crédit de confiance d'un intervalle de confiance
• Lien entre la taille d'échantillon et la qualité d'estimation d'un paramètre statistique
• Illustration sur l'intervalle de confiance
  
  • D'une moyenne
  • D'un écart-type
  • D'une proportion

Puissance de test

• Définitions du risque beta et de la puissance de test
• Lien entre le risque alpha, le risque beta et la puissance de test
• Lien entre la puissance de test et le delta détectable (ou détecté)
• Illustrations graphiques des différents liens (alpha, beta, delta, écart-type, n)
• Les 3 stratégies selon les contextes :
  
  • Calculer le n
  • Calculer la puissance
  • Calculer l'effet

Applications et mise en pratique

• Dimensionnement d'un test de comparaison de 2 moyennes type Student
• Dimensionnement d'un test de comparaison de k moyennes type Anova
• Dimensionnement d'un test de comparaison de proportions type Khi ², Fisher's exact

• Rappeler les contraintes liées à lexpérimentation (objectifs à atteindre, cout, qualité statistique, )
• Convertir une problématique métier en problématique expérimentale et en problématique statistique
• Définir la démarche générale d'un dimensionnement
• Définir le lien entre les risques d'un test d'hypothèses : risque alpha, risque beta et puissance de test
• Maîtriser l'impact du risque alpha et de la taille d'échantillon sur la qualité d'estimation d'une moyenne ou d'une proportion
• Dimensionner un test (ie dimensionner le nombre de sujets nécessaires)
• Calculer la puissance associée à un test en fonction du n pour comparer des moyennes, des proportions, des variances

• Explications théoriques suivies de pratiques guidées puis de mises en autonomie.
• Exercices autonomes et réguliers pour assurer l'assimilation

Votre formation a lieu en présentiel :

• 1 vidéoprojecteur par salle
• 1 ordinateur

Votre formation se déroule à distance avec :

• 1 ordinateur
• 1 connexion Internet
• 1 adresse e-mail valide
• 1 équipement audio (micro et enceintes ou casque)
• 1 Webcam (facultatif – dans l'idéal)
• 1 deuxième écran (facultatif – dans l'idéal)

Votre formation se déroule sur notre plate-forme de formation avec :

• 1 ordinateur
• 1 connexion Internet
• 1 adresse e-mail valide
• 1 équipement audio (micro et enceintes ou casque - facultatif)

Support stagiaire :

À l'issue de la formation, les exercices et travaux pratiques réalisés, leurs corrigés ainsi qu'un support de cours dématérialisé sera fourni à chaque stagiaire par e-mail ou via la plate-forme FOAD.