Contact : PERRIN NATHALIE
nathalie.perrin@univ-amu.fr
Catégorie : Compétences propres au métier de chercheur - Formations professionnalisantes
Langue de l'intervention : anglais
Nombre d'heures : 12, 20 ou 28h selon les profils des doctorants
Nbre d'inscrits : 31
Nbre en attente d'inscription : 1
Public prioritaire : 1ère année
Formation obligatoire être en 1ère année à l'ED SMH
Public concerné :
Tout doctorant de Ecole Doctorale Sciences du Mouvement Humain
Proposé par : Ecole Doctorale Sciences du Mouvement Humain
| Observations : Bibliographie indicative :
https://www.statmethods.net/
https://r.developpez.com/tutoriels/r/introduction/
Statistiques avec R, Presses Universitaires de Rennes
Mots clés : Statistiques descriptives et inférentielles, R & Rstudio, Analyse de Variance, Modèles Mixtes et ACP /Classification
Début de la formation : 5 janvier 2026
Fin de la formation : 20 janvier 2026
Date ouverture des inscriptions :
Date fermeture des inscriptions : 18 décembre 2025
Modalités d'inscription : Modules optionnels (1 seul groupe de doctorants sur zoom) :
Introduction à R : Lundi 5 Jan 8h-12h / Vendredi 9 Jan 8h-12h (Denis Mottet)
Bases en statistiques : Mardi 6 Jan 8h-12h / Jeudi 8 Jan 8h-12h (Reinoud Bootsma)
Modules obligatoires (3 groupes : G1, G2 et G3 : les 3 formateurs interviennent simultanément sur zoom) : Anovas (Anova), Modèles mixtes (MM) et ACP & Clustering (ACP)
- Lundi 19 Jan : 8h-10h & 14h-16h (G1 = MM ; G2 = Anova ; G3 = ACP )
- Mardi 20 Jan : 8h-10h & 14h-16h (G2 = MM ; G3 = Anova ; G1 = ACP )
- Mercredi 21 Jan : 8h-10h & 14h-16h (G3 = MM ; G1 = Anova ; G2 = ACP )
Objectifs :
Le principal objectif de l’atelier est d’effectuer un rappel sur les notions statistiques de base puis de se familiariser avec un logiciel dédié aux traitements statistiques (R) et avec des outils statistiques (Analyse de Variance, Modèles Mixtes et Réduction Dimensionnelle) à partir d’exercices pratiques.
L’atelier sera composé de deux modules optionnels (‘Bases en statistiques’ et ‘Introduction à R’) préparatoires aux 3 modules obligatoires (Modèles mixtes / Analyse de variance / Réduction dimensionnelle).
Compte tenu des spécificités de l’atelier, les deux modules optionnels ont pour fonction de doter tous les doctorants d’un bagage suffisant afin de leur permettre de tirer pleinement profit des modules obligatoires.
Un certain nombre d’exercices pratiques réalisés avant la tenue de l’atelier permettront de déterminer dans quelle mesure la participation de chaque doctorant aux modules optionnels est fortement encouragée, souhaitable ou inutile.
Programme :
Bases en matière de statistiques (8h)
Statistiques descriptives
Bases des statistiques inférentielles
Introduction à R & Rstudio (8h)
Les compétences ciblées portent sur la maitrise de R & Rstudio pour :
Organiser une suite d’actions d’analyse de données expérimentales
Réaliser des statistiques descriptives, corrélations et tests simples
Produire des graphiques à partir des données
Garantir la reproductibilité de l’analyse des données
Modèles mixtes (4h)
Modèles mixtes linéaires
Modèles mixtes avec mesures répétées
Modèles mixtes avec facteurs emboités
Analyse de la variance (4h)
Comparer plus de deux groupes
Mesures indépendantes et mesures répétées
Effets additifs et effets interactifs
Significativité et puissance; erreurs de type 1 et de type 2
ACP/Classification (4h)
Analyse en Composantes Principales
Classification non supervisée
Equipe pédagogique :
Pr Reinoud BOOTSMA (Aix Marseille Université)
Pr Denis MOTTET (Université de Montpellier)
MCF Guillaume RAO (Aix Marseille Université)
Méthode pédagogique :
Un certain nombre d’exercices pratiques réalisés avant la tenue de l’atelier permettront de déterminer dans quelle mesure la participation de chaque doctorant aux modules optionnels est fortement encouragée, souhaitable ou inutile.
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