Dedika est une plateforme d’apprentissage par la pratique : élaborer une proposition commerciale, devenir manucure ou apprendre à utiliser un nouvel outil, par exemple. Quel que soit votre objectif, le meilleur contenu sur le sujet existe déjà. Mais il est souvent dans une autre langue, coûte cher, est dispersé, ne propose pas d’exercices pratiques ou se présente sous la forme de cours trop longs pour ceux qui ont un emploi du temps chargé. C’est pourquoi Dedika a développé sa propre méthode : nous recherchons ce contenu où qu’il se trouve, sélectionnons ce qui correspond à vos objectifs, le faisons valider par des experts disponibles pour répondre à vos questions et créons des exercices pratiques pour que vous appreniez en faisant. Vous êtes au centre de votre parcours et personne ne le connaît mieux que vous : choisissez le contenu et la durée du cours, décidez si vous souhaitez apprendre en ligne ou hors ligne, et dans le format qui vous convient : vidéo, texte, audio ou résumé. À votre rythme, avec ce qui a du sens pour vous. Ici, chaque moment de dévouement compte davantage et vous atteignez plus vite ce qui est essentiel.

Nos cours incluent un résumé à la fin de chaque chapitre, à partir duquel vous pouvez télécharger un PDF et l'imprimer.

Plus de 2 millions d'étudiants dans le monde

Présent dans plus de 180 pays à travers le monde

Certificat valide dans votre pays

Page d’accueil

...

Cours de statistiques de l'éducation

Tous les cours

Sciences naturelles et recherche

Statistiques

Cours de statistiques de l'éducation

Pour tous les niveaux

Cours de statistiques de l'éducation

Maîtrisez les méthodes statistiques qui sous-tendent les décisions fondées sur des preuves en éducation. Ce cours vous mène des concepts fondamentaux aux techniques avancées telles que la modélisation multiniveau et l'ANOVA factorielle, toutes appliquées à des données réelles de classe et d'évaluation. Que vous soyez chercheur, administrateur ou enseignant, vous acquerrez les compétences analytiques dont les écoles et les institutions ont besoin.

Dedika pour les entreprises

Ce que vous allez apprendre:

Vous construirez une boîte à outils statistiques complète, spécialement conçue pour les contextes éducatifs. En commençant par les types de variables et la collecte de données, vous progresserez à travers les statistiques descriptives, les probabilités et les tests d'hypothèse. Vous apprendrez à comparer des groupes d'étudiants à l'aide de tests t et d'ANOVA, à modéliser des relations avec la régression et à analyser des données catégorielles avec des tests du chi-deux. Le cours aborde également la théorie de la mesure, la conception de la recherche et l'interprétation des évaluations à grande échelle. À la fin, vous serez en mesure de sélectionner la méthode appropriée, d'exécuter l'analyse et de communiquer les résultats à tout public.

Comment vous étudiez de façon pratique Cours de statistiques de l'éducation

Comment vous pratiquez Cours de statistiques de l'éducation

Pour vous, entreprise, qui souhaitez former votre équipe

Avec Dedika pour les entreprises, le cours inclut des exercices et des exemples adaptés à votre activité et aux besoins spécifiques de votre entreprise.

Cliquez ici

Contenu du cours

8 Chapitres • 38 LeçonsDurée entre 4 et 360 heures (vous décidez)

Chapitre 1Voir les détails

Fondements de la statistique en éducation

Leçon 1 • Rôle de la statistique en éducation
La statistique est le moteur des décisions fondées sur des données probantes dans les écoles et les politiques. Cette section explique pourquoi le raisonnement quantitatif est essentiel pour les enseignants et les chercheurs.
Leçon 2 • Organisation et représentation des données
Les données brutes doivent être structurées avant l'analyse. Les étudiants construisent des tableaux de fréquences, des histogrammes et des diagrammes tige-feuilles à partir de données de performance des élèves.
Leçon 3 • Types de variables et échelles de mesure
La classification des variables détermine les analyses valides. Les étudiants catégorisent les données nominales, ordinales, d'intervalle et de rapport à partir d'exemples concrets de classe.
Leçon 4 • Méthodes de collecte de données
Des conclusions solides reposent sur une collecte de données rigoureuse. Les étudiants évaluent les enquêtes, les tests, les observations et les dossiers administratifs pour la recherche en éducation.

Chapitre 2Voir les détails

Statistiques descriptives pour la classe

Leçon 1 • Percentiles et loi normale
Les rangs percentiles contextualisent les scores individuels au sein d'un groupe. Les étudiants appliquent les propriétés de la loi normale pour interpréter les résultats d'évaluations standardisées.
Leçon 2 • Décrire et communiquer les données
Un compte rendu efficace transforme les statistiques en informations exploitables pour les parties prenantes. Les étudiants rédigent des résumés descriptifs adaptés aux enseignants, aux parents et aux administrateurs.
Leçon 3 • Mesures de la variabilité
La variabilité révèle la dispersion des scores des élèves autour du centre. Les étudiants calculent l'étendue, la variance et l'écart-type pour des ensembles de données de classe.
Leçon 4 • Mesures de la tendance centrale
La moyenne, la médiane et le mode capturent chacun un aspect différent de la performance typique. Les étudiants calculent et comparent ces mesures à partir de distributions de notes de tests.
Leçon 5 • Scores standardisés
Les scores Z et les scores T permettent une comparaison entre différentes échelles. Les étudiants convertissent des scores bruts et interprètent leur signification dans le contexte de l'évaluation scolaire.

Chapitre 3Voir les détails

Probabilité et distributions d'échantillonnage

Leçon 1 • Lois de probabilité
Les lois discrètes et continues modélisent différents types de données éducatives. Les étudiants travaillent avec la loi binomiale et la loi normale dans des contextes d'évaluation.
Leçon 2 • Échantillonnage et erreur d'échantillonnage
Les échantillons diffèrent des populations en raison de la variation aléatoire. Les étudiants distinguent l'erreur d'échantillonnage du biais et évaluent la représentativité des échantillons.
Leçon 3 • Distributions d'échantillonnage et erreur standard
La distribution d'échantillonnage de la moyenne est au cœur de l'inférence. Les étudiants simulent et interprètent des distributions d'échantillonnage pour comprendre l'erreur standard.
Leçon 4 • Concepts de base en probabilités
La probabilité quantifie l'incertitude dans les résultats éducatifs. Les étudiants appliquent les règles de probabilité classique et empirique à des scénarios impliquant la performance des élèves.

Chapitre 4Voir les détails

Test d'hypothèse en éducation

Leçon 1 • p-valeurs et significativité statistique
La p-valeur mesure l'évidence contre l'hypothèse nulle. Les étudiants interprètent correctement les p-valeurs et distinguent la significativité statistique de la significativité pratique.
Leçon 2 • Tests à un échantillon
Les tests à un échantillon comparent la moyenne d'un groupe à un standard connu. Les étudiants effectuent des tests z et des tests t pour évaluer des critères de performance scolaire.
Leçon 3 • Taille de l'effet et puissance statistique
La taille de l'effet quantifie l'ampleur des différences éducatives au-delà de la significativité. Les étudiants calculent le d de Cohen et effectuent des analyses de puissance de base.
Leçon 4 • Logique du test d'hypothèse
Le test d'hypothèse formalise la prise de décision en situation d'incertitude. Les étudiants formulent des hypothèses nulle et alternative pour des scénarios éducatifs réalistes.
Leçon 5 • Erreurs de type I et de type II
Les erreurs dans les tests d'hypothèse ont des conséquences réelles pour les décisions éducatives. Les étudiants analysent le compromis entre les faux positifs et les faux négatifs.

Chapitre 5Voir les détails

Comparaison de groupes en recherche en éducation

Leçon 1 • ANOVA à un facteur
Étend la comparaison de groupes à trois groupes indépendants ou plus simultanément. Les étudiants partitionnent la variance et interprètent le rapport F dans les études en éducation.
Leçon 2 • Alternatives non paramétriques
Les données ordinales ou non normales nécessitent des tests non paramétriques. Les étudiants appliquent les tests U de Mann-Whitney et de Kruskal-Wallis comme alternatives aux tests t et à l'ANOVA.
Leçon 3 • Test t apparié
Analyse les différences entre un pré-test et un post-test au sein d'un même groupe d'élèves. Les étudiants appliquent le test t apparié pour mesurer l'impact pédagogique.
Leçon 4 • Tests post-hoc et comparaisons multiples
Des résultats d'ANOVA significatifs nécessitent un suivi pour identifier les paires différentes. Les étudiants appliquent les corrections de Tukey et de Bonferroni pour contrôler l'erreur familiale.
Leçon 5 • Test t pour échantillons indépendants
Compare les moyennes de deux groupes non liés, comme une classe traitement et une classe contrôle. Les étudiants vérifient les hypothèses, effectuent le test et communiquent les résultats.

Chapitre 6Voir les détails

Corrélation et régression simple

Leçon 1 • Nuages de points et relations linéaires
L'inspection visuelle des nuages de points révèle la direction, la forme et la force de l'association. Les étudiants créent et annotent des nuages de points à partir de données de performance des élèves.
Leçon 2 • Coefficient de corrélation de Pearson
Le r de Pearson mesure la force de l'association linéaire entre deux variables continues. Les étudiants calculent r, testent sa significativité et interprètent son ampleur.
Leçon 3 • Hypothèses et diagnostics de la régression
Une inférence valide via la régression nécessite de respecter les hypothèses de linéarité, d'indépendance et d'homoscédasticité. Les étudiants diagnostiquent les violations à l'aide de graphiques des résidus.
Leçon 4 • Régression linéaire simple
Les modèles de régression prédisent un résultat éducatif à partir d'un seul prédicteur. Les étudiants dérivent la droite des moindres carrés et évaluent l'ajustement du modèle.
Leçon 5 • Corrélation de rang de Spearman
Le rhô de Spearman traite les données ordinales ou les distributions non normales. Les étudiants l'appliquent à des données de classe classées et comparent les résultats avec le r de Pearson.

Chapitre 7Voir les détails

Régression multiple dans les études en éducation

Leçon 1 • Stratégies de construction du modèle
La sélection des prédicteurs affecte la validité et l'interprétabilité du modèle. Les étudiants comparent les méthodes d'entrée simultanée, hiérarchique et pas à pas pour la recherche en éducation.
Leçon 2 • Introduction à la régression multiple
La régression multiple contrôle les facteurs de confusion tout en estimant la contribution unique de chaque prédicteur. Les étudiants étendent la logique de la régression simple aux données éducatives multivariées.
Leçon 3 • Multicolinéarité et diagnostics du modèle
Des prédicteurs fortement corrélés faussent les estimations de la régression. Les étudiants détectent la multicolinéarité à l'aide du VIF et de la tolérance et appliquent des remèdes.
Leçon 4 • Interprétation et communication des résultats de régression
Un compte rendu clair des résultats de régression soutient la réplication et l'utilisation politique. Les étudiants rédigent des sections de résultats comprenant des tableaux, des tailles d'effet et des comparaisons de modèles.
Leçon 5 • Prédicteurs catégoriels et codage fictif
Les variables catégorielles entrent dans la régression via le codage fictif. Les étudiants recodent les variables d'appartenance au groupe et interprètent les coefficients codés fictifs.

Chapitre 8Voir les détails

Techniques avancées pour les données éducatives

Leçon 1 • Introduction à la modélisation multiniveau
Les élèves sont nichés dans des classes et des écoles, ce qui viole l'hypothèse d'indépendance. Les étudiants reconnaissent quand les modèles multiniveaux sont nécessaires et interprètent les résultats de base à deux niveaux.
Leçon 2 • Sélection et justification des méthodes statistiques
Choisir la méthode appropriée nécessite de faire correspondre les questions de recherche, les types de données et les hypothèses. Les étudiants construisent des cadres de décision pour sélectionner les analyses dans les études en éducation.
Leçon 3 • Tests du chi-deux pour les données catégorielles
Les tests du chi-deux évaluent les relations entre variables catégorielles éducatives. Les étudiants appliquent des tests d'ajustement et d'indépendance à des données d'effectifs et de résultats.
Leçon 4 • ANOVA à mesures répétées
Les plans à mesures répétées suivent les mêmes élèves à travers plusieurs points dans le temps. Les étudiants appliquent l'ANOVA intra-sujets à des données longitudinales de performance.
Leçon 5 • ANOVA factorielle et interactions
Les plans factoriels examinent plusieurs facteurs et leurs interactions simultanément. Les étudiants interprètent les effets principaux et les graphiques d'interaction à partir des résultats de l'ANOVA à deux facteurs.

Certification

Votre certificat valide de réussite

Ce cours est fait pour vous :

Étudiants diplômés en éducation : besoin de compétences statistiques pour les travaux de thèse ou de mémoire.
Enseignants en classe : souhaitent interpréter les données d'évaluation et orienter leur enseignement.
Administrateurs scolaires : doivent évaluer des programmes et présenter les résultats aux parties prenantes.
Coordonnateurs de programmes d'études : cherchent à mesurer l'efficacité d'une intervention avec des méthodes appropriées.
Analystes des politiques éducatives : nécessitent des outils quantitatifs pour évaluer les réformes à grande échelle.
Personnes en reconversion professionnelle entrant dans l'EdTech : besoin de méthodes de recherche fondamentales pour travailler avec des données d'apprentissage.

Ce que disent nos apprenants

Vos cours sont parfaits. J'ai acheté le forfait d'un an et j'ai enfin l'opportunité de suivre divers sujets qui m'intéressent sans avoir besoin de changer de plateforme... je vous remercie pour tout ce que vous faites, je vous ai déjà recommandés à d'autres personnes...