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Titrer:Outils statistiques et Analyse de données : Pour les sciences du management et des relations industrielles (1Cédérom)
Pages:588
Author:Gérald Baillargeon
Released:2005-04-05
ISBN:289094154X
Format Type:PDF, e-Pub, Kindle, Mobi, Audible

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L'objectif premier de cet ouvrage est de présenter les outils statistiques utilisés dans différents secteurs du management et des relations industrielles à l'aide de données réelles provenant d'entreprises, de journaux, de magazines, de revues spécialisées (sciences de l'administration, relations industrielles, gestion), de rapports de recherche, de sondages. Sont présentés les divers outils statistiques selon une approche pédagogique bien éprouvée, associée à une démarche participative qui permet l'apprentissage rapide et efficace, et ceci, à travers de nombreuses applications provenant de situations réelles. Nous nous sommes limités toutefois aux notions essentielles sur les modèles probabilistes (loi binomiale et loi normale). Lanalyse des données est supportée par une utilisation importante du tableur Excel de Microsoft (en annexe de chaque chapitre), on trouve sur le CD-ROM, les fichiers de données des divers exemples et exercices permettant une utilisation efficace d'Excel et facilitant l'apprentissage. Les fichiers de données pour un traitement statistique avec les logiciels MINITAB et SPSS sont également sur le CD-ROM d'accompagnement. L'ouvrage est divisé en 9 chapitres, les deux premiers chapitres traitent d'analyse descriptive des données et de caractéristiques de tendance centrale et de dispersion, le chapitre 3 présente quelques éléments probabilistes (probabilités, variables aléatoires et lois binomiale et normale). Les chapitres 4 à 6 traitent d'estimation, d'échantillonnage, de tests d'hypothèses, de comparaisons de moyennes et de variances, de comparaison de proportions et d'analyse de tableaux croisés à l'aide du khi-deux. Le chapitre 7 présente une introduction à l'analyse de variance. Les deux derniers chapitres traitent de corrélation linéaire, de régression linéaire simple et de régression multiple.