Analyse de la variance

Chapitre 2 : Statistique descriptive, analyses de données Définition: -Médiane: (Me) d'une série statistique est un nombre tel que 50% des valeurs du caractère soient inférieures ou égales à Me et 50% des valeurs du caractère soient supérieures ou égales à Me Pour déterminer la médiane de N valeur, on range les valeurs dans l'ordre croissant: Si N est impair (N=2n+1), la médiane est la donnée de rang n+1 Si N est pair (N=2n), la médiane est la demi-somme des données de rang n et n1

Ainsi, ces produits auraient moins de chances de succès que les nouveaux produits familiers,… ou non-familiers. Malgré cette analyse, les mêmes auteurs proposent une relation linéaire entre la familiarité avec les clients et la performance dans leur modèle, l’hypothèse correspondante étant validée dans leur étude (Calantone et al., 2006). Dans le droit fil de cette analyse de la littérature, nous avons donc décidé de tester à nouveau, mais de manière originale et cohérente, la relation entre la

..... III4 3. Conceptualisations .......................................................................................................... III5 3.1 3.2 3.3 3.4 L’utilité d’un cadre d’analyse Modèles et hypothèses L’importance de la différence (variance) pour l’explication La mesure des concepts théoriques III-6 III-7 III-8 III-10 III-16 III-17 III-19 4. La mesure: observer attributs et comportements de “cas” ....................................... III15 4.1 L’échantillonnage 4.2 Fiabilité de

items de l'inventaire et les matrices des corrélations ont été soumises à des analyses en composantes principales, avec rotation orthogonale Varimax. L'inventaire reproduit la structure factorielle attendue. Cependant la suppression de 5 items permet d'accroître la consistance interne des sous-échelles. La structure hiérarchique de l'inventaire expérimental (25 items) testée par des analyses des corrélations et par une analyse confirmatoire (LISREL) montre une spécificité de l'échelle apparence physique

Besoin d’un quali exploratoire? Articles professionnels 1er modèle théorique Sondage Questions de recherche Population mère Echantillons Variables à mesurer Le questionnaire Mode d’administration = PLAN DE SONDAGE Analyse et réponses aux questions de rech. La codification des variables 44 Les réponses qualitatives  Nominales  Ordinales  Les données qualitatives ne permettent de qualifier qu’en distinguant  Les chiffres manipulés ne sont que des codes

2009-2010 e Universit´ du 7 novembere ` Carthage e a Ecole Sup´rieure de la Statistique et de l’Analyse de e l’Information RAPPORT de Projet de Fin d’Etudes Pr´sent´ en vue de l’obtention du diplˆme e e o ´ D’INGENIEUR EN STATISTIQUE ET EN ANALYSE D’INFORMATION Par : Bouzid Wassef SUJET : Mesure de la productivit´ des agences bancaires e d’Attijari bank a l’aide des outils de data mining ` Organisme d’accueil : Attijari bank Directeur : Mr.Mohamed Mohsen Gammoudi Codirecteurs : Mr.Mahdi

« données » ne signifie pas que ces données sont de nature quantitatives (elles n’expriment pas nécessairement des quantités) mais qu’elles sont très nombreuses (plusieurs dizaines de données sur plusieurs centaines d’individus) et qu’il faut donc les analyser avec des méthodes capables d’analyser des grandes quantités (les méthodes statistiques). En d’autres termes, l’approche quantitative en sociologie ne signifie pas une quantification (une mesure) de chaque individu !I.2.2 Population, échantillon

compétents peut porter à confusion. Il faut proposer des techniques qui soient associées aux connaissances de notre époque. Il n’existe pas non plus de classification consensuelle des différentes techniques (du coup difficultés concernant les méta-analyse). Les techniques ne sont pas toujours bien décrites (mauvais titre qui ne correspond pas). D’où l’importance de bien regarder la méthodologie. Statut du psychothérapeute (article 52) : il faut être psychologue clinicien, médecin (psychiatre ou

comportement économiques et évaluer des politiques économiques. Les caractéristiques de l’ économétrie sont: (1) Les données utilisées ne sont pas expérimentales; (2) Les modèles à estimer sont structurels (et non descriptifs). 1.2 Les étapes d’ une analyses empirique (1) D’ abord, un modèle économique est construit. Exemples: (a) le modèle de demande du consommateur; (b) le modèle de capital humain et salaire (Mincer); (c) le modèle de criminalité (Becker); (d) le modèle de rationalité des gardiens

entreprise doit réduire cette variabilité par tous les moyens. Cependant, il n’est pas facile d’agir sur la variabilité d’un processus. Cela nécessite d’avoir recours à de nombreux outils statistiques tels que les tests de comparaison, les analyses de la variance, les plans d’expériences, couplés à une démarche de résolution de problème. Si quelques experts sont capables de suivre une telle démarche de manière intuitive, il n’en est pas de même de la grande majorité des ingénieurs et techniciens