➊ Journées 'découverte'.

Les entreprises recherchent les technologies les plus appropriées et les plus rentables pour la réalisation de leurs projets en tenant compte de leurs contraintes (technique, économique ou temporel). Comment prendre en compte l’efficacité, l’efficience, la rentabilité et la pérennité dans les choix ?
OSU conduit des journées « découverte » à la carte, en intra ou extra entreprise pour vos projets.

➋ Digital.

Aujourd’hui, il faut créer des expériences uniques en couplant performance et UX design. Assurer le développement et l’évolution du digital, des sites responsive, des solutions collaboratives et mobiles. Piloter/optimiser le digital pour maximiser la visibilité des dispositifs et l’engagement des publics.
OSU vous accompagne dans la refonte de votre écosystème digital ou votre démarche d’innovation.

➌ Business Apps.

La transformation numérique gagne toutes les activités : supply chain, ressources humaines, référentiels, Big Data... Ainsi les entreprises performantes profitent des meilleures technologies open source (BI, ESB, API, ERP, GED, BPM, annuaires, référentiels métiers...) pour gagner en liberté et en agilité.
OSU vous accompagne dans le positionnement de vos applis métiers au cœur de votre transformation.

➍ Embedded & IOT.

Les entreprises demandent l'assistance à la conception et l'implémentation de leurs systèmes à fortes contraintes (technique, économique ou temporel), le prototypage, le déploiement, l’industrialisation, la sécurité et la fiabilité de leurs objets d’aujourd’hui et demain, de leurs systèmes embarqués et connectés.
OSU vous accompagne dans le positionnement de l’embarqué et objets connectés au cœur de vos innovations.

➎ Infrastructures.

Les entreprises recherchent l'accompagnement tant sur la conception/mise en place de leur infra, que sur son infogérance. Elles veulent installer un cloud privé, tirer profit des clouds publics, déployer une organisation DevOps, bâtir un cluster big data, optimiser les performances de leur plateforme digitale...
OSU vous accompagne dans le positionnement du CLOUD et de DEVOPS au cœur de vos infrastrustures.

➏ Génie civil.

La complexité de plus en plus croissante des défis (technique, sanitaire ou économique) à laquelle sont confrontés les individus et entreprises pour les nouvelles constructions ou réhabilitations de leur patrimoine leur impose de se tourner vers des professionnels proposant des solutions éprouvées.
OSU vous accompagne dans toutes vos constructions/rénovations, des simples aux plus critiques.

➐ Formations.

Les entreprises comprennent qu’une formation appropriée de leurs personnels est le meilleur gage de réussite, conduit à une plus grande opérationnalité et une profonde maîtrise de leurs systèmes à fortes contraintes (technique, économique ou temporel) en assurant la pérennité de leurs solutions les plus critiques.
OSU conduit des formations à la carte, en intra ou extra entreprise sur les technologies de vos projets.

👉 DES SOLUTIONS COMPLÈTES, PERFORMANTES ET RENTABLES À PRIX KDO. MEILLEUR RAPPORT QUALITÉ/PRIX GARANTI. ACHETEZ ET VOUS N'EN REVIENDREZ PAS 😜

Numérique ⮚ Enquêtes

Enquêtes statistiques


Des enquêtes et données valorisées au cœur de votre transformation


Pour rester concurrentielles, les entreprises veulent créer la valeur par le traitement et l'analyse de leurs données par l’usage de méthodes mathématiques et statistiques.


OSU SARL accompagne les PME et grands groupes de tous horizons dans le cadre de leurs projets en soutenant leur enquête, leur organisation expérimentale, en définissant avec eux des méthodologies d’analyse ad hoc, en gérant leurs flux de données, et en valorisant celles-ci au travers de livrables sur-mesure.


Pourquoi travailler avec OSU SARL


Avec notre forte expertise sur les solutions, nous concevons les projets les plus innovants sur la base des meilleures technologies de l'heure, et toujours dans une approche business où le "client est roi".

Des solutions performantes, évolutives, à l’état de l’art technique, ancrées dans la réalité des attentes de vos utilisateurs.

Nous nous engageons à couvrir toutes les étapes de votre projet, et répondre à tous vos enjeux.

Quel est votre besoin actuel : enquête, organisation expérimentale, méthodologie d’analyse ad hoc, gestion de flux de données, et livrables sur-mesure ?

Étudiez la grille ci-dessous et allez à Accueil ⮚ Proposer votre projet pour nous proposer le projet qui vous tient à cœur et que nous commencions un partenariat immédiatement.

Compétences mises en valeur

Nos experts sont prêts à apporter leur soutien en local chez nos clients ou depuis nos plateformes d’études, et répondre à des problématiques:

D’organisation de démarches expérimentales, en phase avec la problématique et les contraintes métier de notre client :

➊ Taille d’échantillon, nombre d’expériences…
➋ Conception de l’étude
➌ Définition de la méthodologie d’analyse

De gestion et de formatage de données, et la complétion de base avec des informations exogènes :

➍ Requêtage et extraction des données
➎ Formatage selon les standards d’analyse (CDISC,…)
➏ Nettoyage des données (points atypiques, données manquantes…)

De traitement et valorisation de ces données :

➐ Méthodes descriptives, analyses comparatives…
➑ Construction de modèles prédictifs, explicatifs…
➒ Restitution d’algorithmes de traitement, de rapports statistiques classiques ou dynamiques sur le web, …

Domaines d'accompagnement

Nous apportons un soutien de conseil ou production dans :

Les activités de R&D, sur des sujets

➊ De santé : précliniques, cliniques, épidémiologiques, -omiques, …
➋ De bancs de tests/études en laboratoire
➌ De traitement de données issues des S.I

Les activités de Production, sur des sujets

➍ D’industrialisation des procédés de fabrication
➎ De qualité (MSP/SPC, échantillonnage,...)
➏ De modélisation de la performance

Les activités de Marketing, sur des sujets

➐ De traitement de données de marché
➑ De conduite de projet et analyse de données d’enquête, panel,...
➒ De gestion et analyse de données du Web et des réseaux sociaux

Les demandes spécifiques d’autres départements souhaitant procéder à une analyse de leurs données : RH, Communication, Commercial, Finance,…

Étapes de l'enquête

Toute collecte de données encore étendue est inutile si elle n'est pas correctement évaluée. Le choix des méthodes d'évaluation possibles est vaste, sachant que chacune de ces méthodes peut produire des résultats complètement différents.

Les méthodes statistiques idoines pour le jeu de données évite que l’évaluation des données aille dans des directions non désirées et produise des résultats erronés. Notre rôle est de vous accompagner pour obtenir des résultats significatifs. Le service statistique complet d'OSU SARL vous assiste avec des préoccupations statistiques de toutes sortes et fournit exactement l'aide dans l'évaluation de vos données, qui répond à vos besoins en connaissances.

Description des Étapes de l'enquête :

➊ Collecte des données et informations :
Nous commençons déjà par la génération des données et réalisons des enquêtes écrites, par internet, mobiles ou sous téléphone ANDROID. En plus de notre offre de services dans le cadre de l'évaluation statistique, nous réalisons également des expériences ou modélisons les données de processus existants.

➋ Notre traitement des données :
Pour l'évaluation statistique sans erreur, les jeux de données doivent être formatés, purifiés et nettoyés à l'avance, puis soigneusement contrôlés et validées.

➌ Sélection des méthodes statistiques :
Nous nous connaissons dans la jungle des méthodes et programmes statistiques et faisons le bon choix pour vos ensembles de données et vos objectifs de connaissances à partir de bonnes pratiques telles que l'évaluation R.

➍ Évaluation statistique :
Nous faisons une première appréciation de vos données. Très souvent, nous utilisons R, Python et d'autres outils open source.

➎ Questionnaire d'évaluation :
Nous offrons la chaîne complète des services allant de la consolidation des données collectées par internet, par téléphone ANDROID ou par la saisie manuelle jusqu’à l'évaluation complète du questionnaire.

➏ Notre analyse des données statistiques :
Il convient d’analyser la nature de votre pool de données et sélectionner les outils idoines pour un traitement ultérieur.

La façon dont les données sont évaluées en statistiques dépend du fait que l'enquête précédente a été utilisée pour créer ou tester des hypothèses. Dans le premier cas, les agrégations de données mènent à l'objectif, dans l’autre cas à la clôture des statistiques.

Collecte des données et informations

Les données sont la matière première des statistiques. Sans leur collecte et leur traitement judicieux, les statistiques perdent leur sens. Afin d'éviter cela, OSU SARL propose de conduire votre opération de collecte des données et informations.

➊ La qualité de notre collecte de données

Notre travail est basé sur un lit de compétences théoriques, l'expérience de terrain et la précision, ce qui requiert que les données soient collectées, traitées, compréhensibles, et mises à jour. Ces propriétés des données sont le ciment pour l'analyse statistique des données, le traitement des données et l'évaluation statistique.

➋ Collecte de données par entretiens

Nous privilégions la méthode LEGO® SERIOUS PLAY® pour recueillir les évaluations écrites ou orales d'individus ou de groupes. Selon l'exigence d'objectivité, seules les déclarations explicites sont enregistrées et aucune hypothèse concernant l'intention du répondant n’est prise en compte. Les risques d'adultération immanente de cette méthode sont les déficits linguistiques des personnes interrogées ou les interventions informelles inconscientes de porteurs de savoir-faire expérimentés (« cécité opérationnelle »).
OSU SARL crée des questionnaires professionnels (sur papier, par internet, mobiles ou numérisés pour téléphone ANDROID) et offre aux enquêteurs des guides modernes, à la pointe, qui soient compréhensibles et de première qualité. Cela peut être suivi d'une évaluation par questionnaire.

➌ Collecte de données par l'observation

La méthode d'observation est recommandée si l'on souhaite collecter des données potentiellement innovantes et développer des connaissances implicites. Ainsi, on peut collecter des informations sur la façon dont les workflows sont exécutés ou comment les exceptions sont gérées. Dans le cas de l'observation, il est essentiel de perturber le moins possible les processus réguliers et, en même temps, de les étudier efficacement. Les observateurs (internes ou externes) doivent être très disciplinés et expérimentés pour que la collecte de données soit précise et exempte d'influences subjectives (connotatives). Nos experts expérimentés effectueront volontiers de telles observations en votre nom ou formeront vos employés pour cette activité.

➍ Collecte de données par expérimentation

Une expérience simule certains aspects de la réalité dans des conditions de laboratoire (presque théoriques). L'avantage de cette approche est de pouvoir se concentrer sur des phénomènes individuels et de spécifier des conditions-cadres spécifiques. L'inconvénient est que la complexité des facteurs d'influence réels ne peut pas être simulée et que la valeur des données obtenues dépend directement du soin apporté à la conception et la pratique de l'expérience. La grande expertise expérimentale d'OSU SARL, issue de la rigueur et de la pratique scientifique et opérationnelle, protège nos clients des erreurs conceptuelles ou des omissions et leur garantit la meilleure qualité de résultats possible pour leur expérience. Nous vous conseillons et vous apportons une modération si vous souhaitez vous-même effectuer la collecte de ces données. Mais nous vous recommandons de nous confier l'ensemble du processus jusqu’à la génération des données utiles dont vous avez besoin.

➎ Collecte de données par recherche documentaire et analyse des données existantes

De nombreuses données statistiquement pertinentes n'ont pas à être générées, elles sont déjà incluses dans les processus de travail quotidiens, qu'il s'agisse de documentation, de bases de données, de statistiques du chiffre d'affaires, de plaintes, etc. L'extraction et la consolidation des données utiles de cette masse brute nécessite une expertise ETL (Extract, Transform, Load). OSU SARL vous montre dans quelles données liées au travail vous pouvez collecter des données à partir desquelles vous pouvez tirer parti dans la résolution de vos problématiques et créer de la valeur. Nous préparons cette information de manière précise et efficace pour l'analyse statistique et produisons des résultats convaincants. Découvrez ce qu'il y a dans vos données avec nous!

➏ OSU SARL comme garantie pour la collecte de données professionnelles

Ceux qui veulent collecter des données doivent en maîtriser la qualité.
Une information juste, sensée et de qualité suffisante est une condition préalable à une évaluation statistique réussie, utile et efficace. OSU SARL sait depuis de nombreuses années que la collecte et la modélisation de données statistiques ainsi que l'analyse ne peuvent donner des résultats utiles que si le fond de données est suffisamment productif et offre suffisamment de points de départ pour un traitement à valeur ajoutée. Pour cette raison, nous poursuivons un concept de traitement holistique en vous soutenant tout au long du processus, de la conception à la livraison des données consolidées et ajustées.

Nos méthodes statistiques

Quel que soit le format de données que vous utilisez et la quantité de données disponibles, il est donc possible de procéder à des évaluations intelligentes et efficaces de vos données et d'évaluer leur fiabilité.

Quelles méthodes statistiques sont utilisées dans OSU SARL ?

Les évaluations complexes et en partie complexes sont soutenues par des outils spécialisés. La sélection de l'outil statistique approprié dépend de la méthode et des données à exécuter, car chaque outil ne prend pas en charge toutes les méthodes statistiques et tous les volumes de données. Nous faisons les évaluations suivantes basées grandement sur les outils open source :

➊ Statistiques avec Excel
➋ Statistiques avec R et Python
➌ Analyse de données avec R et Python
➍ Évaluation avec R et Python

Si vous utilisez déjà un outil différent, nous pouvons organiser votre migration vers R ou Python

Choisir les bonnes méthodes statistiques pour l'analyse de vos données

L'analyse des données est effectuée en plusieurs étapes dont chacune nécessite ses propres méthodes statistiques.

➊ Consolidation des données :
Il est nécessaire de définir la précision de remplissage d’un questionnaire, afin de fournir des informations suffisantes pour une évaluation ultérieure, qui est censée avoir une certaine validité. Les enregistrements incomplets sont éliminés lorsqu’ils ne peuvent pas être complétés a posteriori. Une vérification de plausibilité doit également être effectuée afin d'identifier les réponses inappropriées ou les enregistrements incohérents. La cohérence des données assure l'efficacité de l'exécution du test et la qualité des informations obtenues.

➋ Statistiques descriptives :
fournissent un premier aperçu des données : moyenne, écart-type, courbes de lissage, etc... Les statistiques descriptives sont indispensables même si le cœur du travail est une analyse plus raffinée.

➌ Choix de la méthode statistique :
Certaines investigations peuvent être satisfaites par une analyse purement descriptive. Pour faire correspondre la question de recherche (et le type de données), il faut choisir la méthode statistique à utiliser : Deux échantillons doivent-ils être comparés ? Est-il supposé qu'une taille soit en corrélation avec une autre ? Devrait-on déterminer la tendance d'une série de données ?

➍ Vérification des prérequis :
La plupart des procédures statistiques exigent certaines caractéristiques des données, par exemple le type de données, la distribution gaussienne (distribution normale) ou deux échantillons ont la même variance. Ces conditions préalables doivent être examinées, ce qui nécessite de très nombreuses méthodes et procédures statistiques. Si cette vérification conditionnelle est négligée, les résultats invalides sont obtenus dans l'évaluation statistique. L'analyse de signification ne détecte pas nécessairement ces résultats invalides.

➎ Évaluations statistiques :
Ce n'est que lorsque les conditions préalables ont été vérifiées que d'autres évaluations devraient être effectuées. L'objectif des évaluations statistiques est de répondre aux questions de recherche. Ainsi, les similitudes et les différences entre les différents échantillons sont déterminées, les corrélations entre les tailles ou les tendances dans les séries de données.

➏ Analyse de signification :
Cependant, l'évaluation statistique des données n'est pas encore prête. Les différences, les corrélations et les tendances trouvées peuvent être plus ou moins significatives. Dans le pire des cas, ils ne sont qu'accidentels, par exemple, parce que les valeurs se propagent largement de toute façon. Il est également possible d'établir statistiquement à quel point une déclaration est statistiquement concluante. À cette fin, il existe à nouveau des méthodes exclusives qui mesurent le degré de certitude d'une conclusion fiable. En particulier dans le travail scientifique la spécification de la signification statistique est indispensable.

Sélection de méthodes statistiques et nos services

Pour que vos données soient évaluées de manière fiable, OSU SARL crée un concept d'évaluation complet, viable et digne de confiance. Nous sélectionnons la méthode statistique optimale et l'outil approprié pour chaque ensemble de données et chaque question de recherche, et nous examinons les conditions préalables à la méthode et l'importance des résultats.

Notre traitement des données

OSU SARL évalue généralement les données déjà disponibles dans l'entreprise ou dans l'environnement d'étude. C'est pourquoi l'étape du traitement des données est particulièrement importante entre la collecte de données statistiques et l'évaluation statistique, ce qui est particulièrement difficile dans le cas d'analyses approfondies.

OSU SARL vous accompagne dans la récupération de données avec ses compétences ETL et autres

Dans la planification, la préparation et la mise en œuvre du nettoyage des données, de nombreuses décisions compétentes doivent être prises, auxquelles vous devrez pouvoir répondre plus tard. Le soutien compétent des experts d'OSU SARL vous aidera à choisir, mettre en œuvre, justifier et documenter la meilleure approche pour chaque étape individuelle. Nous créons pour vous un concept de nettoyage, le convertissons en outils et vérifions les résultats. Si vous avez déjà effectué quelques étapes vous-même, nous serions heureux de les évaluer.

Les défis du traitement des données dans le cadre de votre évaluation

En général, les défis suivants se posent lors de la préparation des données :

➊ Sélection des données :
Laquelle des données existantes correspond à la question ?

➋ Fournir les données :
Les données nécessaires sont souvent disponibles dans différentes bases de données et formats. De là, ils doivent être exportés.

➌ Fusionner des données :
Ces données provenant de différentes sources doivent être fusionnées, par exemple dans un entrepôt de données ou un fichier commun.

➍ Transformation des données :
Éventuellement, les données doivent être transférées dans un format différent, par exemple, texte libre codé en catégories ou XML dans CSV, variables nommées de façon unique.

➎ Nettoyer les données :
Les données ne sont souvent pas complètement vérifiées ou vérifiées pour leur plausibilité. Les résultats de Data Mining sont toutefois falsifiés par des valeurs aberrantes et des données manquantes. C'est pourquoi les données sont vérifiées et complétées.

Traitement automatisé des données

Le traitement des données peut automatiser plusieurs choses : extraction (extraction) des données de ses sources originales, exportation depuis la base de données source et importation dans la base de données, transformation (migration) dans un autre format, remplacement des données manquantes par les valeurs de remplacement appropriées, Vérification de vraisemblance et correction des incohérences - si des règles programmables peuvent être définies.

Cependant, seule la mise en œuvre de ces activités peut être automatisée. Avant que cela fonctionne, des règles claires doivent être mises en place et programmées pour répondre aux exigences de bonnes statistiques. Cela nécessite à la fois des connaissances spécialisées sur les données et leur domaine d'application ainsi qu'une expertise statistique. Les erreurs dans la préparation des données invalident toutes les évaluations statistiques et toutes les conclusions sont trompeuses. Dans les études scientifiques, le processus de nettoyage des données doit être rendu transparent et justifié et offre aux critiques une surface d'attaque populaire. Il est donc conseillé de rechercher une aide compétente pour le traitement des données ou de vérifier la validité du nettoyage effectué par des experts. OSU SARL vous accompagne dans ces activités.

Tous les outils de statistiques ne conviennent pas pour le traitement des données. Excel, par exemple, permet un traitement manuel simple des données pour les ensembles de données gérables, mais il n'y a pas de traçabilité des modifications apportées. Les scripts sont généralement écrits pour le traitement des données. Ceux-ci ne sont pas seulement pratiques, car ils peuvent être effectués à plusieurs reprises, mais servent également de documentation claire des corrections apportées. Cela inclut une documentation écrite des raisons des règles d'ajustement.

Traitement de données avec Python

Dans Python, vous pouvez préparer les métadonnées et les données séparément. Les métadonnées incluent les noms de variables, le type, le format, la barre d'outils, le type d'échelle, etc. Vous pouvez les modifier manuellement.

Pour la préparation des données elles-mêmes, Python propose diverses fonctions, telles que "recoder", dans le menu "Transformer". Ici vous pouvez entrer des règles pour la conversion dans un formulaire. Python peut également rechercher automatiquement des enregistrements en double ou des valeurs aberrantes, selon des règles ajustables.

Vous pouvez facilement configurer le traitement des données dans Python. Cependant, la facilité d'utilisation ne doit pas induire en erreur la complexité de la tâche.

Traitement de données avec R

Dans R, vous pouvez modifier les données de deux manières : étape par étape via la ligne de commande ou sous forme de script. L'utilisation d'un script est recommandée en raison de la meilleure traçabilité. Cela vous permet de modifier les données, les formats de données et les étiquettes. Vous pouvez utiliser des répétitions et des distinctions de casse. Les scripts de R nécessitent toutefois une familiarisation approfondie avec ce langage de programmation et la vérification régulière des résultats intermédiaires, car sinon, les erreurs sont facilement confondues.

Traitement manuel des données

L'automatisation a ses avantages, par exemple la répétabilité simple et efficace avec une qualité constante et que tout changement apporté aux données est clairement compréhensible. C'est pourquoi vous devriez automatiser ce qui peut être automatisé, même si certaines corrections de données peuvent être effectuées manuellement avec le même effort. Après tout, chaque script doit être testé avec soin et qualité afin de s'assurer qu'il fait exactement ce qu'il est censé faire. Cela signifie que seules les activités qui ne peuvent pas être automatisées comme l'évaluation et le codage du texte (c.-à-d. L'attribution d'étiquettes à des mots et à des parties de phrase) restent à traiter manuellement. Ces modifications manuelles doivent également suivre des règles clairement définies, qui sont documentées.

Notre analyse des données

Services OSU SARL liés à l'analyse statistique

En fonction de la tâche ou de la question de recherche, nous vous conseillons ou vous délestons de :

➊ Statistiques descriptives
➋ Analyses exploratoires
➌ L'analyse typologique
➍ Analyse de corrélation
➎ Statistiques monovariées ou multivariées
➏ Une analyse de régression
➐ Analyse de la variance
➑ Tests d'hypothèses
➒ Tests de signification
➓ Interprétations, représentations graphiques, rapports textuels et présentations PowerPoint (sur demande)

Notre gamme d'outils

Pour les analyses statistiques, nous utilisons les outils suivants :

➊ R
➋ Python
➌ GNU Octave
➍ SAS
➎ AMOS
➏ PLS-SEM
➐ Cassandre
➑ Autres programmes Open source

En plus de l'analyse statistique pure, OSU SARL ...

Des solutions globales qui intègrent les idées du client dès le départ : de la formation des hypothèses à l'analyse statistique des données, en passant par l'interprétation, la formulation et la présentation des résultats obtenus, quel que soit le stade du projet. Nos collaborateurs sont tous des experts reconnus en matière de conseil et d'évaluation statistique et, à ce titre, connaissent toutes les procédures courantes qui se sont établies pour la collecte de données. L'analyse statistique des données et l'interprétation des données aux fins des statistiques appliquées et théoriques.

Précision scientifique pour la recherche et les affaires

Chaque fois que des analyses de données de la plus haute précision sont requises pour des projets de recherche, des essais scientifiques et techniques ou des évaluations professionnelles. AMOS pour les décisions de stratégie d'entreprise, OSU SARL offre la meilleure expertise personnelle pour des résultats fiables. En tant que prestataire renommé de services statistiques avec des experts en savoir-faire du monde des affaires et de la science, nous sommes en mesure de répondre à des exigences très élevées dans les domaines du conseil statistique, de l'analyse interdisciplinaire des données et de l'évaluation statistique.

Sélection de la procédure d'analyse appropriée

Une étape cruciale dans l'analyse des données statistiques est la sélection de la méthode appropriée. Ce choix dépend de la question de recherche, du niveau d'échelle des données, de leur distribution (normale ou non) et de la relation entre deux échantillons ou indépendants les uns des autres. La question de recherche, par exemple, consiste à examiner la (non) dépendance entre des variables ou des échantillons ou à tester une hypothèse.

Analyse de données statistiques et procédures populaires

Les méthodes analytiques suivantes sont particulièrement populaires :

➊ Les données textuelles sont évaluées au moyen de méthodes d'analyse de texte ou d'extraction de texte.

➋ Et la dépendance entre les valeurs discrètes (catégorielles) est examinée au moyen d'une table croisée à laquelle un test de Chi-deux est appliqué pour tester leur dépendance. Cependant, le test du Chi-deux est lié à l'accomplissement de certaines conditions. Si ces conditions ne sont pas remplies, le test de Fisher exact est utilisé, ce qui est plus général, mais aussi plus difficile à calculer.

➌ Les tailles discrètes des échantillons liés sont analysées en utilisant le test de McNemar.

➍ Deux échantillons avec des données continues (continues) distribuées normalement sont comparés au test t (test student) ou à plus de deux échantillons avec le test ANOVA ou une analyse de variance. Le test t et le test ANOVA sont disponibles dans la variante non appariée pour les échantillons indépendants et dans la variante appariée pour les échantillons avortés.

➎ La relation linéaire entre deux variables continues distribuées est examinée avec le test de corrélation de Pearson.

➏ Le test de corrélation selon Spearmann peut également examiner les dépendances entre les données distribuées ordinales et non normales.

➐ Si les données continues ne sont pas normalement distribuées, vous utilisez ...

◘ pour deux échantillons indépendants : le test de Mann-Whitney (test U),
◘ pour plus de deux échantillons indépendants : test de Kruskal-Wallis
◘ pour deux échantillons liés : test de Wilcoxon (dans différentes variantes pour des échantillons appariés ou non appariés),
◘ pour plus de deux échantillons connexes : test de Friedmann.

En outre, il existe un certain nombre d'autres méthodes analytiques, mais seuls les experts peuvent évaluer leurs domaines d'application. En outre, il existe des tests qui peuvent être utilisés pour vérifier si les données sont normalement distribuées, par exemple le test de Shapiro-Wilks et d'autres. Et des tests qui vérifient la signification statistique des résultats trouvés.

Nous ne pouvons que brièvement présenter les méthodes d'analyse les plus importantes ici. La statistique est une science avec une multitude de méthodes. Néanmoins, les différentes méthodes d'analyse des données diffèrent et doivent être judicieusement choisies. Généralement, différentes méthodes statistiques produisent des résultats et des conclusions différents pour les mêmes données. Il ne faut pas se tromper avec la sélection de la méthode.

OSU SARL vous soutient non seulement dans la sélection et la mise en œuvre de la méthode statistique correcte, mais aussi dans l'interprétation et la présentation des résultats. Qu'il s'agisse de rapports textuels, de films de présentation, de tableaux de données, de graphiques illustratifs, d'articles de magazines ou de visualisations créatives, nous faisons de votre présentation de résultats une performance visuelle et professionnelle. Nous sommes également heureux de développer des idées pour les études de folklore.

Analyse quantitative des données : signification des nombres

L'analyse des données quantitatives fonctionne avec des valeurs numériques. Cependant, ceux-ci peuvent appartenir à différents niveaux d'échelle :

➊ Échelle nominale : Les nombres représentent des catégories, par exemple 1 = homme, 2 = femme.

➋ Échelle ordinale : Les nombres représentent une séquence, par exemple le classement sur une liste de classement. L'échelle ordinale, cependant, ne fait aucune déclaration sur les distances entre les rangs. Parce que peu importe si un coureur a 0,1 seconde ou 10 minutes de retard sur le vainqueur, il occupe simplement la deuxième place.

➌ D'un autre côté, l'échelle des intervalles permet non seulement d'énoncer des séquences, mais aussi des distances, par exemple lors de la mesure du temps ou de la température. Cependant, l'emplacement d'un point de référence est manquant. Une différence de 10 minutes ou 10 degrés est donc toujours relative. 40 degrés ne sont pas plus de 20 degrés, et 8 heures n'est pas deux fois plus tard que 4 heures parce que le point zéro a été arbitrairement sélectionné.

➍ L'échelle de rapport ancre également un point zéro. Un âge de 40 ans est en réalité deux fois supérieur à l'âge de 20 ans et la durée d'une activité est échelonnée à l'échelle de l'intervalle : 40 minutes est deux fois plus longue que 20, puisque la mesure provient du point zéro.

Les méthodes statistiques sont utilisées pour l'évaluation quantitative des données

➊ des méthodes descriptives pour la description des données, par exemple des paramètres de position tels que la valeur minimale et maximale, la valeur moyenne et la médiane, ainsi que des paramètres de dispersion tels que l'écart-type. Des visualisations complémentaires illustrent les distributions de données déterminées.

➋ (évaluations inférentielles) qui recherchent des interrelations et testent des hypothèses. En plus de l'observation que deux groupes de mesures ont des distributions de données différentes, cela dépend si cette différence est statistiquement significative, c'est-à-dire plus que simplement aléatoire.

➌ méthodes multivariées qui révèlent des dépendances entre plus de deux variables, par exemple par régression ou analyse factorielle. Ils servent également à déterminer la force de l'influence des variables individuelles sur le résultat global.

OSU SARL vous donne la voie vers une analyse de données réussie

L'analyse complète des données statistiques prend beaucoup de temps et de ressources. En fonction du besoin de secours, nous prenons en charge l'ensemble du travail d'analyse ainsi que les travaux de préparation et de suivi ou vous soutenons dans vos propres efforts. Vous pouvez nous contacter à tout moment, quelle que soit la taille et le niveau de développement de votre projet, nous trouverons une solution professionnelle pour votre demande.


Recherche dans le site :
Souscrire à la newsletter :

Nous suivre sur :

OSU SARL est une société de services spécialisée dans les écosystèmes Open, l'intelligence artificielle et le génie civil.

info@os-u.com
00237 69111 0822
00237 67767 6003
Appels : 08H à 12H


♥ AFRICA'S FUTURE IS OPEN ♥

Nos valeurs

OSU SARL cultive les principes de travail démocratique (inspirés des 7 valeurs cardinales de Richard Barrett) qui assurent un climat de travail puissant et garantissent sa prospérité et la réussite de tout projet avec ses clients.

Adoptons l’Open source

C'est libre et gratuit !

Les logiciels libres (open source) inondent aujourd'hui le quotidien des populations du globe : la cartographie numérique libre, les services à valeur ajoutée dans la téléphonie mobile, les plate-formes de collaboration, les applications SMS et mobiles, les systèmes d'intelligence collective, l'électronique ouverte, la domotique low-tech, la télé-irrigation via SMS, la gestion des territoires via des plate-formes de démocratie participative en ligne, la télémédecine, ... rien ne sera plus jamais en marge. Oui, notre vision du développement doit changer, de manière urgente et radicale. Nous devons nous tourner vers une dynamique d'inclusion numérique grâce à l'open source. L'Open source apporte : des bénéfices économiques consistants, une source inépuisée d’innovations, une liberté retrouvée... Et plein d'autres avantages !

L'open source apporte : des bénéfices économiques consistants, une source inépuisée d’innovations, une liberté retrouvée... Et plein d'autres avantages !

♥ LIBÉRONS VOS T.I.C POUR EXPLOSER VOTRE INNOVATION. ♥


Nous vous accompagnons dans cette migration à l'open source dès aujourd'hui et en toute douceur. N'attendez plus, rejoignez les milliers des plus grandes entreprises qui s'appuient sur l'open source pour accroître leur productivité et se maintenir en tête.

Pour tous devis, audit, renseignement, n’hésitez pas !

Contactez-nous

Innovation

Chez OSU SARL, l'innovation ouvre la voie vers les techniques/technologies de demain avec la création de méthodes et fonctionnalités intelligentes dans le NUMÉRIQUE et des pratiques nouvelles et révolutionnaires en GÉNIE CIVIL. Au quotidien, nos experts explorent et expérimentent le monde du logiciel libre pour réinventer notre futur technologique avec un enthousiasme débordant !

VOUS AVEZ UN PROJET OU UNE IDÉE DE PROJET ?

C'est ici !

Nos leaders

Nos équipes sont dirigées par des leaders très compétents et expérimentés.

Team Images

Dr. MBAM MBAM Léonard

Responsable management et santé publique
Médecin
Ancien cadre OMS
Diplômé de Harvard/USA
Enseignant d'universités
Team Images

Ing. ETOUNDI Simon-Pierre Kisito

Founder et CEO
Ingénieur polytechnicien (ENSPY)
Architecte systèmes d’information
Expert Certifié Microsoft
Expert Open source / ITIL
Expert Intelligence artificielle
Expert Management et Leadership
Expert Open data / CivicTech
Expert DAO / BIM
Team Images

Ing. KENNE Rodrigue

Chargé d'études de génie civil
Ingénieur génie civil (ENSTP)
Expert PAO-CAO-DAO
👉 Autocad, Archicad, Artlantis
Expert Structural Analysis
👉 Robot Structural Analysis, SAP 2000
Expert BIM
👉 SAP 2000

Nos meilleures technologies

Nous utilisons ou intégrons les meilleures technologies Open source.

  • Techno Images
  • Techno Images
  • Techno Images
  • Techno Images
  • Techno Images
  • Techno Images
  • Techno Images
  • Techno Images
  • Techno Images
  • Techno Images
  • Techno Images
  • Techno Images
  • Techno Images
  • Techno Images
  • Techno Images
  • Techno Images
  • Techno Images
  • Techno Images
  • Techno Images
  • Techno Images