La formation vous permettra d'identifier les analyses à mettre en place et les contraintes; d'utiliser un logiciel d'analyse de données, de modéliser et de raisonner en termes statistiques. Encadré par Renaud Baeta, docteur en écologie, chargé de mission biodiversité (ANEPE Caudalis).
Description
De plus en plus de données naturalistes sont collectées sur le terrain, que ce soit dans le cadre d'études bien précises et protocolées ou via l'accumulation toujours plus importante de données opportunistes. Devant cette multiplication des données à disposition des professionnels de l'environnement, la seule visualisation des données brutes peut être limitante pour comprendre au mieux une situation. Cette formation a pour objectif de vous donner les clés pour mieux appréhender un jeu de données et pour analyser à l'aide d'outils performants et adaptés. L'analyse des données de comptages ou présence-absence seront tout particulièrement abordés. L’ensemble de la formation se déroulera sur le logiciel R Studio et vous permettra de vous familiariser avec ce logiciel particulièrement puissant.
- Groupes acceptés
- Catégories : Activités culturelles
Activités culturelles
- Faune - Flore
Situation
Confort / services
- Parking
- Restauration sur place
- Sanitaires
- Parking
- Restauration sur place
- Sanitaires
Tarifs
- Adulte plein tarif Frais pédagogiques : de 380 € à 950 € - Frais pédagogiques
Moyens de paiements
- Chèques
- Espèces
Ouverture
- Le LUNDI à partir de 09:00
- Le MARDI
- Le MERCREDI
- Le JEUDI
- Le VENDREDI
Du 04/11/2024 au 08/11/2024
Complément d'informations
Inscription obligatoire avant le 4/10. Publics concernés: Chargés d'études naturalistes; Gestionnaires d'espaces naturels, Chargés de mission biodiversité - trames écologiques; Chercheurs écologues; Bénévoles associatifs; Enseignants chercheurs. Pré-requis: connaissances de base en statistiques descriptives (moyenne, médiane ...). Contenu de la formation: introduction aux statistiques (rappel des notions élémentaires), exploration des données et tests statistiques, courbes de richesse cumulée, comparaison de richesse spécifiques, ACP; introduction aux modèles linéaires et modèles linéaires généralisés. Méthodes pédagogiques: exposés théoriques, exercices pratiques, études de cas, analyse de données apportées par les participants.