​​ FORM​ATION   

Approches quantitatives et statistiques:
Introduction au logiciel JAMOVI et cas concrets  


PUBLIC CIBLE


Tout.e chercheur.e souhaitant mettre en application une approche quantitative dans la recherche menée.

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INFORMATIONS PRATIQUES

    •    Mardi 3 décembre 2024
    •    9h30-16h00
    •     ICAB - Bruxelles 
      •   Rue des Pères Blancs, 4
          1040 Bruxelles 

    • Frais de participation à la formation : 100 euros 
    • (mais montant forfaitaire de 160 euros si vous vous êtes également inscrit.e à la formation “Approches quantitatives et statistiques : introduction”)

    • Nombre de participant.e.s autorisé.e.s : 25 personnes

    • Matériel à prévoir :  ordinateur avec téléchargement préalable du logiciel JAMOVI

    • Prérequis : Avoir un niveau de base en statistique ou avoir suivi la formation “Approches quantitatives et statistiques : introduction” dispensée par SynHERA





DESCRIPTION

JAMOVI est un logiciel de traitement des données gratuit qui est de plus en plus utilisé par les chercheur.es souhaitant réaliser des statistiques de manière intuitive (sans passer par un langage de programmation). Il vous permettra de réorganiser les données, de les transformer, de modifier l’encodage initial et in fine de les analyser.   

La formation sera consacrée, dans un premier temps, à l’introduction du logiciel JAMOVI (compréhension de l’interface ; encodage et importation des données ; explication des divers menus (menu fichier ; menu data ; menu analyse). Dans un second temps, il s’agira de procéder à la manipulation pratique du logiciel et de ses différents menus par l’intermédiaire de cas concrets.  

 

COMPÉTENCES OU CONNAISSANCES VISÉES :   

  • Maitrise d’un logiciel statistique gratuit et intuitif ; 

  • Renforcement des connaissances statistiques de base (statistique descriptive) 

  • Introduction aux statistiques avancées (Corrélations et Test T) ; 

  • Manipulation de données (créer une nouvelle variable, transformer une variable existante, filtrer les données, ..)
     
  • Mieux comprendre son jeu de données (la nature des variables, données manquantes, données aberrantes, ...).