Variable quantitative

MAXIMUM DE VRAISEMBLANCE Définitions : Soit X une variable aléatoire réelle, de loi ou bien discrète ou bien continue, dont on veut estimer un paramètre θ. On note cette famille de lois paramétriques. Alors on définit une fonction f telle que : fθ(x) représente la densité de X (où θ apparaît) et Pθ(X = x) représente une probabilité discrète (où θ apparaît). On appelle vraisemblance de θ au vu des observations (x1,...,xi,...,xn) d'un n-échantillon indépendamment et identiquement distribué selon

Processus modérateur : Une variable modératrice est une variable qui module le sens et/ou la force de l'effet de X sur Y. Ainsi, la relation X-Y peut être : ➢ négative pour un groupe de consommateurs caractérisé par un certain niveau de la variable modératrice et positive pour un autre groupe de consommateurs ; ➢ ou encore, elle peut être fort prononcée dans un groupe et faible, voire inexistante, dans un autre. Les processus modérateurs répondent donc à la question «

comparé les moyennes de deux populations (test d’homogénéité). Ce chapitre a trait à la comparaison des moyennes de plusieurs populations (> 2). L’analyse de variance peut être vue comme une comparaison multiple de moyennes. Dans tous les cas, la variable étudiée est un caractère quantitatif de type continu qui suit une loi normale. Il existe différentes types d’analyse de variance qui se distinguent par le nombre de facteurs étudiés (un facteur, deux facteurs, deux facteurs avec répétitions, etc)

Les études quantitatives Les études quantitatives représentent la majorité du marché des études, en volume comme en valeur (environ 80%). L’objectif des études quantitatives est de quantifier un certain nombre de variables auprès d’une population de référence qui est -ou fait partie de- votre cible marketing. Elles font principalement appel à la sociologie pour l’élaboration des questionnaires, et à la statistique pour tout ce qui concerne le traitement et l’analyse des informations recueillies

des lois probabilistes : analyse des événements aléatoires - statistiques mathématiques et statistiques inférentielles II- PRESENTATION DES DONNEES 2.1.1- LA POPULATION ET LES UNITES STATISTIQUES La statistique étudie de manière quantitative des ensembles nombreux : ils portent le nom de population. La population statistique dépasse largement le cadre stricte de la démographie. Chaque population contient des éléments que l’on peut dénombrer (personnes, voiture…) Les éléments

connaître ce qu'on peut attendre de la manipulation des variables monétaires et financières (taux d'intérêt, agrégat de monnaie et de crédit). Les théories monétaires ont pour objectifs d'analyse les relations causales entre le volume (la quantité) de la monnaie en circulation et certaines variables économiques.  Elles décrivent le mécanisme de transmission des changements intervenant dans la circulation monétaire aux effets produits sur les variables dites réelles (emplois, niveau d'activité) et/ou sur

Etude de marché · · · · · · · · Qualitative Quantitative Motivations Inconscientes Mécanismes de défense Freins inconscients Entretien Individuel Entretien Groupe Enquête Projective Explorer Décrire Expliquer Permanente | Ponctuelle Panels Sondages · Quel est le problème ? Quelles sont les hypothèses ? Comment s’organise la recherche ? Comment obtenir les données idoines ? (fiables / valides) Comment coder et présenter l’information obtenue ? Comment traiter et analyser

Traitement des données psychologiques thierry.atzeni@u-bordeaux2.fr Année 2014 – 2015 Rappels Principes fondamentaux du traitement des données en psychologie Suit un schéma général :  Mise en forme des données (qu’elles soient qualitatives ou quantitatives)  Vérification des données  Éventuellement : modification, transformation, recodage, etc. des données  Description  Traitement des hypothèses Rappels Principes fondamentaux du traitement des données en psychologie Mise en forme des données

informations recueillies sont traduites en des suites de nombres (les variables ) correspondant chacun aux différentes modalités de réponse.Selon la signification donnée aux nombres utilisés, les varia- bles sont qualitatives ou quantitatives ; la distinction est importante pour interpréter la mesure effectuée, pour choi- sir les indices statistiques pertinents, et pour utiliser les outils statistiques adaptés à leur nature.Dans une variable qualitative ou non métrique , les nombres ne correspondent pas

régression d'une variable expliquée sur une ou plusieurs variables explicatives dans lequel on fait l'hypothèse que la fonction qui relie les variables explicatives à la variable expliquée est linéaire dans ses paramètres. Formellement, on modèlise la relation entre une variable aléatoire y et un vecteur de variables aléatoires x. De manière générale, le modèle linéaire peut s'écrire de la manière suivante : y désigne la variable expliquée. Le vecteur x désigne l'ensemble des variables explicatives