FAIRE PARLER LES CHIFFRES. La statistique déscriptive au service de la gestion

Qu'est-ce que la statistique descriptive ? A quoi sert-elle en psychologie ? Comment recueille-t-on des données ? A quoi ressemble un graphique boite à moustaches ? Qu'est-ce qu'un tableau de contingence ? Et un score z ? Comment les utiliser ? Est-ce compliqué ? "Statistique", un mot qui fait peur ! En 20 cours, cet ouvrage livre aux étudiants de psychologie les clés de la statistique descriptive, base indispensable pour la suite de leur parcours. Très concret, ancré dans la méthodologie propre à la psychologie, il décrit la statistique descriptive sous toutes ses formes (tableaux, graphiques, résumés numériques) grâce à des explications pas-à-pas. Il propose également des applications sur le logiciel R (libre et gratuit). Enrichi de nombreuses illustrations pour mieux visualiser et d'exemples ludiques pour dédramatiser la matière, ce guide progressif permettra à chaque étudiant d'apprivoiser la statistique et de l'utiliser de manière autonome et critique. Un véritable passeport pour la réussite ! Chaque fiche contient : un résumé de cours avec les grands concepts à maîtriser ; des applications, notamment sur R ; des conseils méthodologiques ; des exercices avec corrigés détaillés.

Dans cet ouvrage inspiré de son expérience d'enseignant, l'auteur présente, pour un public non spécialiste des mathématiques, les bases des statistiques appliquées modernes ainsi que leur implémentation dans le logiciel libre R. L'ouvrage aborde ainsi l'aspect descriptif des statistiques (représentations graphiques, moyenne, écarts-types empiriques, etc.) puis les intervalles de confiance, les tests d'hypothèses paramétriques et non-paramétriques, les régressions linéaires et les tests ANOVA, qui constituent les outils indispensables de l'analyse de données expérimentales. Illustré d'exemples types et de nombreux exercices intégralement corrigés, il permet une approche pratique sans négliger le cadre d'emploi ainsi que les limites propres à chaque outil. Destiné à des étudiants de Licence ou à toute personne souhaitant acquérir rapidement les techniques modernes de statistiques nécessaires afin de réaliser des analyses de données, il propose également, sans technicité excessive, les commandes en R permettant de réaliser chacun des outils abordés et de les adapter rapidement à des cas similaires. Ainsi, il apparaît particulièrement indiqué dans le cadre de la réalisation d'analyses de données pour un stage, un mémoire ou une thèse dans les domaines de la biologie, de la médecine, de la sociologie ou de tout autre domaine des sciences appliquées.

Ce manuel couvre l'ensemble du programme de Probabilités enseigné dans les différentes filières de mathématiques en L3 et M1. L'ouvrage est accessible à un large public, par exemple pour les élèves des écoles d'ingénieurs, qui n'ont pas vu de théorie de la mesure en classes prépas), où les candidats CAPES de mathématiques puisque les rappels sur le sujet font partie intégrante du projet, rendant ainsi l'ouvrage autosuffisant. Basé sur l'acquisition des données, chaque notion est illustrée par des exercices et problèmes transversaux adaptés. En fin de chapitres, les principaux résultats sont résumés dans des fiches de synthèses.

Résumé : Ce livre s'adresse tout particulièrement aux professionnels de la santé, aux étudiants en sciences médicales et aux scientifiques qui consultent des statisticiens ou souhaitent comprendre les aspects statistiques de leurs recherches. L'auteur a conçu ce livre comme un guide d'interprétation de résultats plutôt que d'analyse des données. Pour ne pas dérouter les lecteurs, les mathématiques sont utilisées avec parcimonie, quand elles sont vraiment nécessaires à la bonne compréhension d'un concept et toujours accompagnées d'une explication contextuelle. Une méthodologie intuitive : Dans son livre, Motulsky présente les concepts et méthodes statistiques de manière claire et intuitive et les illustre par un grand nombre d'exemples basés sur des données réelles. Cet ouvrage traite des méthodes statistiques usuelles, aussi bien que de certaines méthodes avancées, incluant différents modèles tels que ta régression multiple, logistique et des risques instantanés proportionnels. Leurs conditions d'application sont discutées et une large place est donnée à l'interprétation des résultats qui en découlent. Un exposé théorique et pratique Tout au long de l'ouvrage, l'aspect pratique est mis en évidence, des exemples basés sur des données réelles ainsi que des analogies avec des exemples de la vie courante illustrent l'exposé théorique. L'auteur insiste sur tes conditions d'application des différentes méthodes et donne une importance toute particulière à l'interprétation critique des résultats de l'application de ces méthodes.