C7 — Statistique Fondamentale

🎯 Les fondamentaux statistiques que tout chercheur doit maîtriser — avec R.

Sans bases solides, tout l’édifice s’écroule. Ce cours installe les réflexes fondamentaux : probabilité, distributions, estimation, intervalle de confiance, test d’hypothèse, p-value, taille d’effet et puissance. Vous y arrivez avec une intuition fragile ; vous en ressortez avec un cadre clair, opérationnel, et reproductible en R.

Pour qui : chercheurs en sciences expérimentales, sociales ou médicales qui veulent réparer leurs bases ; doctorants ; analystes data qui veulent comprendre ce qu’ils calculent.

Parcours en 8 parties · 22 chapitres + boîte à outils

• Partie I — Briser les barrières : pourquoi ce livre, histoire de la statistique, le big picture.
• Partie II — Les données : designs d’étude, biais, anatomie d’un dataset, tidy data.
• Partie III — Analyse exploratoire (EDA) : décrire une variable, explorer les relations.
• Partie IV — Le hasard a des lois : variables aléatoires, lois usuelles, TCL, DGP.
• Partie V — De l’échantillon à la population : estimer, intervalles de confiance, bootstrap.
• Partie VI — Tests d’hypothèses : t-test, ANOVA, χ², non-paramétriques, régression.
• Partie VII — Au-delà du p : taille d’effet, puissance, honnêteté scientifique.
• Partie VIII — Ponts et clôture : pont bayésien, tableau de décision.
• Boîte à outils : 6 annexes (R/RStudio, glossaire 80 termes, fils rouges, catalogue des tests, aide-mémoire R, bibliographie commentée).

Livre compagnon : Comprendre la statistique — Du Big Picture à l’inférence rigoureuse, ~281 pages.

Stack R : base R, tidyverse, broom, pwr, effectsize, boot, infer, brms, gtsummary. Volume : ~3h vidéo + ~30h pratique.