Analyse avancée de données UX

Thème 1 : Retour sur les modèles linéaires
- Retour sur la régression linéaire. Description du modèle. Estimation des paramètres et inférence.
- Intersection entre la régression linéaire et l'ANOVA
- Analyse des interactions

Thème 2 : Modèles linéaires généralisés
- Introduction aux modèles linéaires généralisés dans le cas d'une variable binaire ou discrète.

Thème 3 : Introduction aux modèles pour données corrélées (mesures répétées).
- Présence de corrélation dans les données et impacts sur les modèles linéaires
- Modèle linéaire mixte de type random-intercept
- Introduction aux modèles linéaires généralisés mixtes pour variables binaires ou discrètes.

Thème 4 : Analyse de données basées sur la reconnaissance faciale des émotions
- Présentation des métriques pertinentes
- Méthodes d'analyse et visualisation appropriées

Thème 5 : Analyse de données psychophysiologiques
Respectivement pour les données oculométrique cardiaque électrodermale ou électroencéphalographique :
- Présentation des métriques pertinentes
- Méthodes d'analyse et visualisation appropriées