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Formations [en ligne]

Analyse de données de laboratoire avec Excel 

Ma/Me 28/29.5.2024

Le stage traite les sujets suivants : précision des mesures, comparaison de deux échantillons, analyse de variance (ANOVA) y compris les expériences inter-laboratoires, ainsi que régression linéaire (y compris intervalle de confiance pour les paramètres de régression) et calibration.
Connaissances préalables requises : celles du cours "Visualisation de données de laboratoire avec Excel" ou des connaissances équivalentes, de même que des connaissances de base d'Excel. 


Qu'apprendrez-vous?
Le cours est destiné aux personnes soucieuses d'exploiter efficacement des données de laboratoire pour, par exemple, assurer la qualité de leurs mesures. Les participants se familiarisent avec les outils les plus importants de la statistique, en principe disponibles sur Excel. Ces outils permettent une visualisation et une modélisation des données. Les notions de base et les méthodes de validation sont introduites.
Le cours est orienté vers les applications pratiques. Des exercices sur PC traitant des données analytiques occupent une place centrale dans le cours. Excel et une librairie complémentaire, EasyStat , sont utilisés.

À qui s'adresse le cours ?
  • Aux laborantins, aux responsables de laboratoire, aux chimistes, aux ingénieurs.
  • Des connaissances préalables élémentaires en statistique sont requises (par exemple celles correspondant au stage de formation "Visualisation de données de laboratoire avec Excel" ).
  • Des connaissances de base dans l'utilisation d'Excel sont requises.

Quels thèmes seront abordés au cours ?
 Rappel de notions de base
 Description de données par des graphiques simples (boîte à moustache, histogramme)
Intervalles de confiance pour la moyenne
Justesse, répétabilité
Problématique des données aberrantes ou extrêmes et tests pour les détecter
 Comparaison de plusieurs échantillons
 Graphiques simples de comparaison (boîte à moustache en parallèle)
Tests statistiques de comparaison de deux échantillons
Analyse de variance pour la comparaison de plusiuers échantillons
 Expériences inter-laboratoires
 Reproductibilité de méthodes de mesure
Analyse de variance dans une expérience inter-laboratoires
 Régression linéaire
 Ajustement d'une droite
Intervalles de confiance pour la pente et l'ordonnée à l'origine
Qualité d'ajustement et analyse des résidus
Transformations pour obtenir une relation linéaire
Prédiction
Régression forcée par l'origine
 Calibration
 Calibration en tant qu'inverse de la régression
Intervalle de confiance


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