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MOOC Introduction à la statistique avec R

Inscriptions ouvertes jusqu'au 15 octobre 2017

Ce MOOC vous permet d'apprendre la statistique à l'aide du logiciel libre R. Le recours aux mathématiques est minimal. L'objectif est de savoir analyser des données et communiquer ses résultats. 

MOOC sur FUN-MOOC - du 11.09.17 au 22.10.2021
Auteur(s): Bruno Falissard, Christophe Lalanne

Présentation du MOOC Introduction à la statistique avec R

Informations pratiques sur le MOOC

  • Type: MOOC, cours en ligne, quiz, devoir
  • Temps d'apprentissage: 5 semaines
  • Niveau: pas de niveau spécifique requis
  • Durée: de 02:00h à 08:00h/semaine
  • Langues: français
  • Contenu: vidéos, vidéos de pratique
  • Public cible: grand public
  • Age attendu: 18 et +
  • Droits: Licence Creative Commons BY-NC-SA

Description du MOOC

Ce MOOC permet d'apprendre la statistique à l'aide du logiciel libre R.
Les méthodes abordées sont :

  • les techniques descriptives
  • les tests
  • l'analyse de variance
  • les modèles de régression linéaire et logistique
  • les données censurées (de survie)

Déroulement du MOOC

Le MOOC comprend 2 volets :

  • des chapitres de cours qui abordent des notions de statistique et des connaissances essentielles sur le logiciel R
  • des "labs" : vidéos de pratique du logiciel R sous l'interface R.Studio

Chaque semaine, 4 à 6 vidéos de cours d'une dizaine de minutes et un "lab" seront mis en ligne

Plan du MOOC

Semaine 1 : Introduction aux statistiques et à R, description d'une variable

  • Introduction
  • Chapitre 1 : Définitions
  • Chapitre 2 : Représentations graphiques
  • Chapitre 3 : Mesures de position et de dispersion : les principes
  • Chapitre 4 : Mesures de position et de dispersion : la pratique
  • Lab 1 : Introduction à R.Studio, manipulation des fichiers et des variables

Semaine 2 : Intervalles de confiance, association entre variables

  • Chapitre 5 : Intervalles de confiance
  • Chapitre 6 : Coefficient de corrélation
  • Chapitre 7 : Risque relatif et odds-ratio
  • Lab 2 : Manipulation de données, résumés numériques et graphiques
  • Lab 3 : R.Markdown et rapport automatisé

Semaine 3 : Tests statistiques et pratique des tests

  • Chapitre 8 : Tests statistiques : le "p"
  • Chapitre 9 : Tests statistiques : l'approche de Neyman et Pearson
  • Chapitre 10 : Comparaison de deux pourcentages
  • Chapitre 11 : Comparaison de deux moyennes
  • Chapitre 12 : Test de nullité d'une corrélation, divers
  • Lab 4 : Mesures d'association, tests statistiques, update sur R.Markdown

Semaine 4 : Régression linéaire simple et multiple, régression logistique

  • Chapitre 13 : Régression linéaire simple
  • Chapitre 14 : Régression linéaire, corrélation et test t
  • Chapitre 15 : Régression linéaire multiple, analyse de variance
  • Chapitre 16 : Introduction à la régression logistique
  • Chapitre 17 : Régression logistique multiple
  • Lab 5 : Régression linéaire et logistique

Semaine 5 : Données de survie (censurées), méthodes exploratoires multidimensionnelles

  • Chapitre 18 : Données de survie ou censurées
  • Chapitre 19 : Tests et modèles pour données censurées
  • Chapitre 20 : Introduction aux méthodes exploratoires multidimensionnelles
  • Chapitre 21 : Analyse en composantes principales
  • Chapitre 22 : Classification hiérarchique

Évaluation

L'évaluation comporte 3 niveaux :

  • des quiz "mémoire" (5 à 10 questions à la fin de chaque vidéo)
  • des quiz "exercice" (le plus souvent des calculs simples à réaliser avec R)
  • un devoir à rendre sous forme de script R

Informations pédagogiques

Public

  • Public visé : Ce MOOC s'adresse à :
    • un public francophone cherchant à se former aux bases de la statistique avec un logiciel libre (disponible gratuitement).
    • un public en formation initiale
    • un public en formation continue

Compte tenu des nombreux domaines d'application de la statistique et de la taille importante de la communauté R, ce MOOC concerne une large audience. Les statistiques concernent l'ensemble des professions qui relèvent :

    • des sciences fondamentales
    • des sciences appliquées
    • des sciences humaines
    • de la gestion de projet
  • Pré-requis : Il n'y a pas de pré-requis pour suivre ce MOOC. Des connaissances de base en algèbre ou en programmation sont utiles mais ne sont pas nécessaires. En revanche, la volonté d'apprendre à analyser un jeu de données par soi-même est essentielle.

Objectif pédagogique du MOOC

  • Objectif : Se former aux bases de la statistique avec un logiciel libre (disponible gratuitement) pour savoir analyser des données et communiquer ses résultats.

Intervenants, édition et diffusion du MOOC Introduction à la statistique avec R

Intervenants

Équipe pédagogique

Participants à la mise en place du MOOC

  • Matthieu Cisel
  • Fabienne El-Khoury
  • Luc Rondeleux
  • Pauline Scherdel

Édition

Diffusion

Conditions d'utilisation

  • Du cours : Licence Creative Commons BY-NC-SA : l'utilisateur doit mentionner le nom de l'auteur, il peut exploiter l'œuvre sauf dans un contexte commercial, il peut créer une œuvre dérivée de l'œuvre originale si l'œuvre dérivée est diffusée sous la même licence que l'œuvre originale.
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Documents annexes - MOOC Introduction à la statistique avec R

Lectures recommandées

  • Falissard Bruno « Comprendre et utiliser les statistiques dans les sciences de la vie ». 3e édition, Masson, 372 pages.
  • Falissard Bruno « The analysis of questionnaire data with R » Chapman et Hall, CRC Press, 280 pages.
Publication : 5.09.2017