Variance

nominales ? 56 Si oui, cette relation est-elle moyenne, forte ou très forte ? 56 Si oui, comment se traduit-elle dans les faits ? 57 4.3.2. Le test de Fisher : analyser une variable nominale et une variable numérique (ou échelle) – Analyse de la variance 59 4.3.3. Régression – Coefficient de corrélation 62 4.4. Restreindre les analyses a. Profil de tableau b. Strates 64 64 65 4.5. Analyses des variables textes a. Verbatim b. Analyse de contenu 67 67 69 4.6. Mise en page et exportation

Mettre l’accent sur l’encadrement des leaders Créer des postes d’experts en amélioration de processus Techniques et outils utilisés Le Six Sigma repose sur l’application de nombreuses techniques et outils telles que : 5 Pourquoi Analyse de la variance (ANOVA) Régression linéaire Design axiomatique Cartographie des processus Diagramme Ishikawa Test Chi-carré Cartes de contrôle Analyse coûts-bénéfices Pour en savoir plus Arbre CTQ Recherches marketing Plan d’expérience FMECA Histogrammes

bsous−groupe 2 sont les estimations des coefficients de régression de la variable X, pour les sous-groupes 1 (exemple : hommes) et 2 | | | |(exemple : femmes) ; s2 bsous−groupe 1 et s2 bsous−groupe 2 la variance de ces coefficients ; s21 et s22 , le SCR/n-k-1 pour chaque groupe (SCR est la somme des | | | |carrés résiduelle et SCR/n-k-1 correspond au carré moyen résiduel) et k le nombre de variables indépendantes

1996 T3 T2 T4 T1 Quelque soit l’année, les trimestres persistent à garder le même classement et la position de creux est occupée par T1, ce qui nous conduit à retenir l’existence de la saisonnalité. c) Test de Fisher : Analyse de la variance L’analyse de la variance consiste à tester l’influence du facteur colonne qui est la période (trimestre pour le cas du chiffre d’affaires ci-dessus). Si l’effet période (ici trimestre) est significatif, alors la série est saisonnière, sinon, elle est non saisonnière

Effet du type d’éducation et des autres variables........................................................................................32 4.3.4. Pertinence de l’hypothèse d’une segmentation du marché du travail : test de Chow et analyse de la variance..............................................................................................................................................................33 CONCLUSION ..........................................................................

Exercice 13 Question 5 2 2 ˆ ˆ IC 2006 = [Y 2006 − tα/2 σe2006 ; Y 2006 + tα/2 σe2006 ] ˆ Y 2 006 = a0 + a1 R2006 = 8, 2501 + 0, 8353 ∗ 1167 = 983, 0452 ˆ ˆ 2 σe2006 = S 2 ((11167)(R R)−1 (11167) + 1) S2 = Donc SCR ee = = 33, 95793 N −k 12 − 2 2 σe2006 = 48, 92538887 et (11167)(R R)−1 (11167) = 0, 44076476 tα/2 est le quantile de Student à N-k=10 IC 2006 = [874, 0394336; 1092, 050966]. Pour 2007 c'est un calcul semblable : ddl avec α = 0, 95, tα/2 = 2, 228. 2 2 ˆ ˆ

données issues du recensement 1999 de l’Institut national de la statistique et des études économiques (Insee) ont été utilisées pour les calculs des taux d’incidence. Les différents groupes ont été comparés grâce au test du Chi-2 et par analyse de la variance (Anova) à l’aide du logiciel Epi info (version 6.04, Centers for Disease Control, Atlanta). Afin d’évaluer les tendances à moyen terme, les données d’incidence de 2003 ont été comparées à celles de 1997. Les variations annuelles moyennes d’incidence

La régression Multiple 2011 07/01/2011 a) Analyse de régression : Coefficientsa | Modèle | Coefficients non standardisés | Coefficients standardisés | t | Sig. | | A | Erreur standard | Bêta | | | 1 | (Constante) | 36,834 | 2,288 | | 16,097 | ,000 | | WT | -,004 | ,001 | -,584 | -2,897 | ,007 | | ESIZE | -,004 | ,014 | -,081 | -,286 | ,777 | | HP | -,025 | ,021 | -,288 | -1,213 | ,236 | | BARR | -,201 | ,592 |

Résumé Les processus modérateurs et médiateurs Distinction conceptuelle, aspects analytiques et illustrations Semestre 5 Matière ADD (Analyse Des Données) Brandon Heat Ecole Nationale de Commerce et de Gestion Tanger – 2009/2010 Modérateur Médiateur Y = a + bX + dZ + cXZ + erreur « modération » = « effet d'interaction ». Une variable modératrice est une variable qui module le sens et/ou la force de l'effet de X sur Y (positive/négative, forte/faible) Les processus modérateurs répondent

資料整理來源：陳順宇著，多變量分析 第七章 因素分析(Factor Analysis)： 起源於心理學上的研究。在心理學上常會遇到一些不能直接量測的因素，例如: 人的智力、EQ、人格特質、食物偏好、消費者的購買行為等。對於這些無法明 確表示(抽象的)或無法測量的因素，希望可以經由一些可以測量的變數，加以訂 定出這些因素。 因素分析的主要目的是對資料找出其結構，以少數幾個因素來解釋一群相互有關 係存在的變數，而又能到保有原來最多的資訊，再對找出因素的進行其命名，如 此方可達到因素分析的兩大目標：資料簡化和摘要。 相互有關係存在的變數受共同因素(Common Factor)及獨特因素(Specific Factor) 的影響。 因素分析分成探索性因素分析(Exploratory Factor Analysis)與驗證性因素分析 (Confirmatory Factor Analysis)。探索性因素分析是在沒有任何限制之下，找出因 素的結構。驗證性因素分析是在已知可能的結構下，驗證是否仍適用，如線性結 構方程式(LISREL)。 因素分析的應用 1. 找出潛在因素 2. 篩選變數