Théorie des sondages. Echantillonnage et estimation en populations finies

Ce livre a pour objet de guider et d'aider les étudiants dans la résolution d'exercices concernant l'inférence statistique. Les fiches de synthèse en début de chapitre permettent de retenir les concepts clés nécessaires à la résolution des exercices. Chaque fin de chapitre est consacrée à une mise au point concernant les difficultés rencontrées. Le livre s'intéresse au calcul des probabilités dans un contexte d'algèbre de Boole, aux variables aléatoires discrètes à une dimension (lois inconnues ou connues comme les lois Binomiale, Bernoulli ou Poisson) ainsi qu'aux variables aléatoires continues à une dimension. Le problème du calcul de probabilités s'oriente ensuite vers les variables aléatoires bidimensionnelles discrètes et continues. Après avoir rappelé la manière dont les tables statistiques doivent être lues, les auteurs montrent l'utilité du recours à la loi normale, notamment pour certaines statistiques d'échantillonnage. Les techniques d'estimations (ponctuelles et par intervalles de confiance) sont étudiées, afin de s'orienter progressivement vers une des parties les plus utiles en statistique : la théorie des tests (indépendance, homogénéité, adéquation, signification, comparaison). Cet ouvrage intéressera non seulement les étudiants en Faculté d'économie et de gestion, de niveau L2 et L3, les étudiants en écoles d'ingénieurs, tes écoles de commerce, les étudiants préparant certains concours administratifs, les étudiants en MIAGE, en AES (L2-L3), sociologie (L2-L3) et psychologie (L3), mais aussi les professionnels d la statistique (économiste-statisticien dé l'Etat, de l'entreprise, chargé de mission C M, les professionnels du contrôle de qualité des produits, entreprises ayant un département statistique).

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.

Principes, applications et interprétations de différentes techniques de modélisation statistique, classiques ou avancées, linéaires ou non linéaires, incluant les modèles par les moindres carrés ordinaires, les modèles logit (logistiques), les modèles multiniveaux (hiérarchiques). Méthodologie progressive, avec de nombreux exemples Logiciels utilisés: MLwin et SAS (transposable en SPSS). Illustré par des tableaux et des captures d'écrans. Nouvelle édition incluant en téléchargement des exercices d'entraînement sur les bases de données et les programmes SAS ou SPSS de mise en oeuvre des analyses. Destiné aux étudiants et chercheurs en sciences de l'éducation, économie, psychologie, STAPS (sciences et techniques des activités physiques et sportives), méthodologie statistique, sociologie, démographique, géographique, agronomie et biologie.

Ce livre s'adresse aux étudiants, médecins et chercheurs désirant réaliser des tests alors qu'ils débutent en statistique. Une approche simple et détaillée : illustré par 88 figures et accompagné d'exercices avec correction, l'ouvrage aborde la statistique de la manière la plus simple qui soit, sans démonstration mathématique, mais en insistant sur les détails, afin de bien maîtriser toutes les subtilités des tests. Des notions essentielles traitées en profondeur : l'ouvrage explore des points fondamentaux en statistique : la check-list à effectuer avant de réaliser un test, la gestion des individus extrêmes, l'origine de la p value, la puissance ou la conclusion d'un test. Il explique comment choisir un test à partir de ses propres données. Il décrit 35 tests statistiques sous forme de fiches, dont 24 non paramétriques, ce qui couvre la plupart des tests à une ou deux variables observées. Il traite de toutes les subtilités des tests, comme les corrections de continuité, les corrections de Welch pour le test t et l'anova, ou les corrections de p value lors des comparaisons multiples. Il propose un exemple d'application de chaque test à l'aide de R, en incluant toutes les étapes du test, et notamment l'analyse graphique des données. R, le logiciel de référence : l'originalité de ce manuel est de proposer non seulement une explication très détaillée sur l'utilisation des tests les plus classiques, mais aussi la possibilité de réaliser ces tests à l'aide de R, logiciel de référence en statistique, gratuit, disponible sur Internet et compatible avec Windows, Mac OS et Linux. L'autre originalité est de proposer l'ensemble des exemples d'application des tests à partir d'un seul fichier de données, ce qui facilite la compréhension et le passage éventuel vers d'autres logiciels d'analyse. Ce fichier, ainsi que l'intégralité du code R de ce manuel, est disponible en ligne.