Cours spss

Pages: 8 (1779 mots) Publié le: 9 janvier 2015























Kutosis : aplatissmeen de la courbe de la question. Estc e que ça suit al loi normal ?
Skewness : symétrie ? Répartition normale ?
Quand les 2 sont dans l’intervalle (-0.2 ;+0.2) ça suit à peu près la loi normal, sinon NON, ça ne la suit pas. Certain test obligent àl’appartenance à al loie normal







On lit l’asymétrie etl’applatissement pour voirsi ils sont comrpis entre -0.2 et +0.2, ainsi on
peut dire que cette variable est dans la loi variable


Types de variables
Indicateur de tendances centrale
Indicateur de dispersion
Graphiques appropriés
Tests
Nominales
Mode

Secteur

ordi
Mode + Médiane
Quartiles
Diagrammes à batons

Quanti
Mode
Médiane
Moyenne
Ecart type
Variance
Quartile
Histogramme
Boitesà moustcahes
Kurtosis
Skewness

Corrélation = lien 2 quanti / 2 ordi / 2 nomi
Comparaison = 1 nomi, et on comapre des moyennes, des fréquences
Testes paramétriques : compare des moyennes
Teste Non paramètriques : compare des fréquences
II. Tri croisé 
2 variables non métriques
KHI 2
V de cramer
Pour faire des tri croisés : Analyse  statistiques descriptives  tableaux croisésIII. Test d’hypothèse
Démarche générale
1. Formulation des hypo
2. Choix des teste approprié ( cf tableaux )
3. Choix niveau de signification = marge d’erreur
4. Collecte des donénes et calcul de stat du test
5. Détermination de la proba associé à la stat
6. Comparaison de cette proba avec le niveau de signification donné (du SIG avec le alpha = la marge d’erreur)
7. Décision de rejet oud’ acceptation de H0
8. Conclu pour l’étude
Si « sig » (p) < 0.05  Rejet H0
Si « sig » (p) > 0.05  acceptation H0 pour n’importe quel test ( avec alpha a 5%)
Corrélation linéaire parfaire = se définit par une droite  R =1 si elle monte ou R = -1 si elle descend.
Plus il y a des points qui sont loibn, plus le R baisse. Si on ne peut pas distinguer de droite , R=0
Etape 1 : On pose leshypo
H0 : pas de relation significatitive
H1 relation
Etape 2 : Choix du test approprié
On cherche une relation entre 2 variables ----> corrélation
2 varaibles quanti : pearson
Etape 3 : choix de la signification 5%

On regarde le SIG pour voir si il est compris entre -1 & +1 --> ici oui, donc on rejette H0 car il y a un lien

R= 0.571 , il y a une relation plutôt forte car c’est près de-1










APPLICATION : lien entre 2 variables nominales








Les deux lignes qui nous intéressent sont :
1) Corrélation pour la continuité
2) Test exact de fisher
Comme c’est plus petit de 0,002 < 0,005, on rejette h0, il y a donc une relation




3) Force de la relation
0 > 0,005 = donc on rejette h0
Ici il est de 0,8 , donc cette relation est forte car elleest proche de 1.

4) Conclusion
Il y a une relation entre ces deux variables et il semble que les femmes aiment plus le produit que les hommes.

APPLICATION : lien entre 1 nomi + 1 quanti


Lecture avec le Khi-2 de Pearson
Comme le SIG = 0,710 , 0,710>0,05
On accepte h0
Il n’y a pas de relation



APPLICATION : lien entre 2 quanti



1) Comparaison
2) SIG de 0,687>0,05
Onaccepte H0
Il n’y a pas de relation
3) conclusion
Ce n’est pas intéressant de comparer ces deux variables car la satisfaction client n’est pas liée à la satisfaction globale.

III. Test de comparaison
Démarche générale
1. Formulation des hypo
2. Choix des teste approprié ( cf tableaux )
3. Choix niveau de signification = marge d’erreur
4. Collecte des donénes et calcul de stat du test
5.Détermination de la proba associé à la stat
6. Comparaison de cette proba avec le niveau de signification donné (du SIG avec le alpha = la marge d’erreur)
7. Décision de rejet ou d’ acceptation de H0
8. Conclu pour l’étude

Il existe trois types d’échantillons :
Echantillon unique 
1 seul échantillon sur 1 seule variable que je compare à une valeur qui est connu (la norme)
La norme...
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