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Seit Dezember 2021
Lehrer seit Dezember 2021
Expert et Professeur expérimenté : SPSS ,
Von 54.16 $ /Std
Durant ce cours vous allez apprendre :
✓ SPSS
✓ R Studio
✓jamovi / jasp/Stata/xlstat
✓ Analyser les données pour les statistiques univariées, bivariées et multivariées avec SPSS
✓ Régression linéaire simple et multiple et Régression logistique
✓ Analyser de données exploratoire, statistiques de base et affichages visuels (Fréquences, fonction d'exploration, les valeurs aberrantes)
✓ Tests inférentiels sur les corrélations, les comptes et les moyennes (Calcul des z-Scores dans SPSS, Coefficients de corrélation, Une mesure de la fiabilité: le Kappa de Cohen, Tests binomiaux, Test de qualité de l'ajustement, Chi-carré, Test t à un échantillon pour une moyenne, Test t à deux échantillons pour les moyennes)
✓ Analyse de la variance (effets fixes et aléatoires, Exécution de l'ANOVA dans SPSS, Le test F pour ANOVA, Taille de l'effet, Contrastes et tests post-hoc, Tests et comparaisons post-hoc alternatifs, ANOVA à effets aléatoires, ANOVA factorielle à effets fixes et interactions, Effets principaux simples, Analyse de la covariance (ANCOVA), Puissance pour l'analyse de la variance) et ANOVA à Mesures Répétées (Mesures répétées unidirectionnelles, Mesures répétées dans les deux sens: une entre et une dans le facteur)
✓ Analyse en composantes principales (Exemple de PCA, Données 1901 de Pearson, Scores de composants, Visualisation des principaux composants, PCA de matrice de corrélation) et Analyse factorielle exploratoire (Le modèle d'analyse factorielle commune, Le problème de l'analyse factorielle exploratoire, Analyse factorielle des données de la CPA, Scree Plot, Rotation de la solution factorielle, Analyse par grappe, Comment valider des clusters)
___________________________________
✓ Mes cours sont basés sur des exercices avec en support l'essentiel du cours à retenir.
✓ Méthode de travail pour une meilleure compréhension.
✓ Le travail sur des données concrètes qui permettent de visualiser le travail et d'assimiler plus rapidement.
✓ SPSS
✓ R Studio
✓jamovi / jasp/Stata/xlstat
✓ Analyser les données pour les statistiques univariées, bivariées et multivariées avec SPSS
✓ Régression linéaire simple et multiple et Régression logistique
✓ Analyser de données exploratoire, statistiques de base et affichages visuels (Fréquences, fonction d'exploration, les valeurs aberrantes)
✓ Tests inférentiels sur les corrélations, les comptes et les moyennes (Calcul des z-Scores dans SPSS, Coefficients de corrélation, Une mesure de la fiabilité: le Kappa de Cohen, Tests binomiaux, Test de qualité de l'ajustement, Chi-carré, Test t à un échantillon pour une moyenne, Test t à deux échantillons pour les moyennes)
✓ Analyse de la variance (effets fixes et aléatoires, Exécution de l'ANOVA dans SPSS, Le test F pour ANOVA, Taille de l'effet, Contrastes et tests post-hoc, Tests et comparaisons post-hoc alternatifs, ANOVA à effets aléatoires, ANOVA factorielle à effets fixes et interactions, Effets principaux simples, Analyse de la covariance (ANCOVA), Puissance pour l'analyse de la variance) et ANOVA à Mesures Répétées (Mesures répétées unidirectionnelles, Mesures répétées dans les deux sens: une entre et une dans le facteur)
✓ Analyse en composantes principales (Exemple de PCA, Données 1901 de Pearson, Scores de composants, Visualisation des principaux composants, PCA de matrice de corrélation) et Analyse factorielle exploratoire (Le modèle d'analyse factorielle commune, Le problème de l'analyse factorielle exploratoire, Analyse factorielle des données de la CPA, Scree Plot, Rotation de la solution factorielle, Analyse par grappe, Comment valider des clusters)
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✓ Méthode de travail pour une meilleure compréhension.
✓ Le travail sur des données concrètes qui permettent de visualiser le travail et d'assimiler plus rapidement.
Ort
Beim Schüler zu Hause :
- In der Umgebung von Paris, Frankreich
Online aus la France
Über mich
Statisticien doté de 7 années d’expérience, j’ai développé une solide expertise en analyse de données au travers de nombreux projets d’études diversifiés. J’ai eu le privilège d’accompagner et d’encadrer des étudiants universitaires, des élèves ingénieurs, des chercheurs, et des professionnels de secteurs variés, en leur apportant un soutien personnalisé.
Mon approche a permis à de nombreux étudiants de surmonter leurs défis académiques et de réussir leurs projets avec succès.
Mon approche a permis à de nombreux étudiants de surmonter leurs défis académiques et de réussir leurs projets avec succès.
Bildung
-Doctorat en statistique et Analyse des données.
-Master en Statistique Appliquée.
-Licence en Mathématiques et Statistique.
-Supervision de projets de fin d'études et encadrement d'étudiants dans la réalisation de leurs travaux de recherche.
-Master en Statistique Appliquée.
-Licence en Mathématiques et Statistique.
-Supervision de projets de fin d'études et encadrement d'étudiants dans la réalisation de leurs travaux de recherche.
Erfahrung / Qualifikationen
- Enseignement de cours de statistique appliquée, régression linéaire, analyse multivariée, tests d'hypothèses et ANOVA aux étudiants de Licence et Master.
- Supervision de projets de fin d'études et encadrement d'étudiants dans la réalisation de leurs travaux de recherche.
- Développement de nouveaux modules d'apprentissage pour intégrer des outils statistiques modernes tels que R, SPSS, JASP, Jamovi, et RStudio.
- Participation à des projets de recherche collaboratifs dans le cadre de l'université.
- Supervision de projets de fin d'études et encadrement d'étudiants dans la réalisation de leurs travaux de recherche.
- Développement de nouveaux modules d'apprentissage pour intégrer des outils statistiques modernes tels que R, SPSS, JASP, Jamovi, et RStudio.
- Participation à des projets de recherche collaboratifs dans le cadre de l'université.
Alter
Erwachsene (18-64 Jahre alt)
Seniorinnen und Senioren (65+ Jahre alt)
Unterrichtsniveau
Anfänger
Mittel
Fortgeschritten
Dauer
60 Minuten
90 Minuten
120 Minuten
Unterrichtet in
Englisch
Französisch
Fachkenntnisse
Bewertungen
Verfügbarkeit einer typischen Woche
(GMT -05:00)
New York
Online via Webcam
Beim Schüler zu Hause
Mon
Tue
Wed
Thu
Fri
Sat
Sun
00-04
04-08
08-12
12-16
16-20
20-24
Durant ce cours vous allez apprendre :
✓ SPSS, jamovi, jasp
✓ R Studio
✓Stata et xlstat
✓ Analyser les données pour les statistiques univariées, bivariées et multivariées avec SPSS
✓ Régression linéaire simple et multiple et Régression logistique
✓ Analyser de données exploratoire, statistiques de base et affichages visuels (Fréquences, fonction d'exploration, les valeurs aberrantes)
✓ Tests inférentiels sur les corrélations, les comptes et les moyennes (Calcul des z-Scores dans SPSS, Coefficients de corrélation, Une mesure de la fiabilité: le Kappa de Cohen, Tests binomiaux, Test de qualité de l'ajustement, Chi-carré, Test t à un échantillon pour une moyenne, Test t à deux échantillons pour les moyennes)
✓ Analyse de la variance (effets fixes et aléatoires, Exécution de l'ANOVA dans SPSS, Le test F pour ANOVA, Taille de l'effet, Contrastes et tests post-hoc, Tests et comparaisons post-hoc alternatifs, ANOVA à effets aléatoires, ANOVA factorielle à effets fixes et interactions, Effets principaux simples, Analyse de la covariance (ANCOVA), Puissance pour l'analyse de la variance) et ANOVA à Mesures Répétées (Mesures répétées unidirectionnelles, Mesures répétées dans les deux sens: une entre et une dans le facteur)
✓ Analyse en composantes principales (Exemple de PCA, Données 1901 de Pearson, Scores de composants, Visualisation des principaux composants, PCA de matrice de corrélation) et Analyse factorielle exploratoire (Le modèle d'analyse factorielle commune, Le problème de l'analyse factorielle exploratoire, Analyse factorielle des données de la CPA, Scree Plot, Rotation de la solution factorielle, Analyse par grappe, Comment valider des clusters)
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✓ Analyse en composantes principales (Exemple de PCA, Données 1901 de Pearson, Scores de composants, Visualisation des principaux composants, PCA de matrice de corrélation) et Analyse factorielle exploratoire (Le modèle d'analyse factorielle commune, Le problème de l'analyse factorielle exploratoire, Analyse factorielle des données de la CPA, Scree Plot, Rotation de la solution factorielle, Analyse par grappe, Comment valider des clusters)
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