Tp spss

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RAPPORT DU TP :
INTRODUCTION A SPSS



INTRODUCTION AU LOGICIEL SPSS (Statistical Package for the Social Sciences)

SPSS est un logiciel spécialement conçu pour les analyses statistiques en sciences sociales. Il signifie Statistical Package for the Social Sciences.

Que peut faire SPSS ?
SPSS nous permet de faire :
1. La saisie des données et la gestion des bases dedonnées

Saisie des données : on organise une enquête, on crée un masque de saisie et on introduit les données ;
Gestion de bases de données : on peut importer/exporter des bases de données sur SPSS, on peut manipuler des fichiers : concaténer, scinder, apparier….etc.

2. Le traitement des données
Traitement des données manquantes (missingvalues)
Recodage de variables (exemplel’âge en classes d’âge)

3. L’analyse des données
Analyse univariée: étude de la distribution d’une ou de plusieurs variables.
Analyse bivariée: étude du degré de liaison et/ou de corrélation entre deux variables
Analyse multivariée: ex : analyse causale (recherche de déterminants)

4. Traitement graphique des résultats :
histogrammes, courbes, camemberts… etc,

Dans cecadre et afin de mieux nous adapter avec ce logiciel, voici les réponses pour le devoir pratique à rendre.

EXERCICE 1

1. répartition des effectifs dans les catégories sexe, satisfaction emploi et statut marital :
Ces catégories existent dans les fichiers custumer_dbase.sav qu’on devrait d’abord ouvrir à partir de la base de données du logiciel.


Afin de pouvoir calculer les differentseffectifs, nous suivons les etapes suivantes :



Après sélection des catégories à étudier nous obtenons les resultats :

Frequencies

Statistics
Sexe Satisfaction Emploi Statut marital
N Valid 5000 5000 5000
Missing 0 0 0

Frequency Table

Sexe
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Valid Homme 2482 49,6 49,6 49,6
Femme 2518 50,4 50,4 100,0
Total 5000100,0 100,0

Satisfaction Emploi
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Valid Très insatisfait 975 19,5 19,5 19,5
Insatistait 1031 20,6 20,6 40,1
Neutre 1085 21,7 21,7 61,8
Satisfait 1016 20,3 20,3 82,1
Très satisfait 893 17,9 17,9 100,0
Total 5000 100,0 100,0

Statut marital
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Valid Non marrié(e) 2599 52,0 52,052,0
Marrié(e) 2401 48,0 48,0 100,0
Total 5000 100,0 100,0
• En haut du tableau, on lit le nom de la variable
• N, est l'effectif. le nombre d'observations ou d'enregistrements;
• N Valid : est le nombre d'observations valides, excluant les observations manquantes;
• N Missing : est le nombre d'observations manquantes

L’image nous montre les étapes à suivre afin de présenter leshistogrammes relatifs aux trois premières catégories :


Les histogrammes




2. calcule de la moyenne, médiane, mode, quartile, coefficient de symétrie (skewness), coefficient d’aplatissement (kurtosis), écart-type et variance. Tout ceci peut etre fait en une seule étape comme le montre l’image ci dessous :



Résultats

Pour un nombre d'observations N = 5000 on retrouve pourchacune des catégories on a :

Statistics
Age en années années d'éducation Nombre d'heures consacré à regarder la télévision lors du dernier mois
N Valid 5000 5000 5000
Missing 0 0 0
Mean 47,03 14,54 19,65
Median 47,00 14,00 20,00
Mode 18 14 20
Std. Deviation 17,770 3,281 5,166
Variance 315,785 10,766 26,684
Skewness ,091 ,004 -,645
Std. Error of Skewness ,035 ,035 ,035
Kurtosis-1,187 -,607 2,348
Std. Error of Kurtosis ,069 ,069 ,069
Percentiles 25 31,00 12,00 17,00
50 47,00 14,00 20,00
75 62,00 17,00 23,00

COMMENTAIRES :

Nous remarquons que la médiane(deuxième quartile) est du même ordre de grandeur que la moyenne on peut dire que probablement la distribution est normale autour de la moyenne. Il suffit aussi de voir si les données sont symétriques pour...
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