STAT Calcul statistique sur ordinateur

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1 STT Calcul statistique sur ordinateur SÉNCE 1 - Manipulations de données sous Excel, SPSS et JMP Objectifs de la séance Utilisation d'excel Importer des données, nettoyage et mise en forme. Formules pour des calculs simples (création / recodage de variables) Création de graphiques. mélioration de graphiques existants. ssistant statistique. Exportation des données dans un format lisible par d'autres logiciels. Utilisation de JMP et SPSS Importer des données. Utiliser les fonctionnalités des logiciels. Réaliser quelques graphiques et statistiques de base. Récupérer les sorties de logiciels pour préparer un rapport dans ord. Présentation du contexte Début 2001, une compagnie de jeux et jouets a effectué une campagne de publicité en Belgique, en distribuant de nombreux bons de réduction dans les boîtes aux lettres. Le directeur des ventes aimerait avoir une idée des résultats de cette campagne publicitaire et plus précisément sur la relation entre le montant alloué à la publicité et le chiffre d'affaire réalisé, cela dans les trois régions de la Belgique: allonie, Flandres et Bruxelles. Pour cela, les données de quelques unes des filiales du groupe ont été récoltées et permettent de reconstituer les trois variables suivantes: Region: la région de Belgique où la filiale est installée. Pub: la somme dépensée par la filiale pour la publicité locale. Ventes: les ventes réalisées au premier semestre Vous disposez de deux jeux de données: le fichier pub.dsv reprend les données pour les régions Bruxelles et allonie, respectivement codées par 1 et 2. Note: l'extension dsv signifie "dollar separated values": le format est délimité, avec le symbole $ comme séparateur. Les budgets en publicité (Pub) sont exprimés en Keuros. Les ventes sont exprimées en Keuros pour Bruxelles, et en KBEF pour la allonie. Le fichier flandres.xls reprend les données pour la Flandre. Y sont recensés le budget publicitaire, les nombres d'articles vendus, et le prix unitaire de chaque article (en Keuros). Par une simple multiplication, on peut donc connaître les ventes. Les fichiers de données se trouvent sur le site web du cours STT2430. Téléchargez les fichiers sur votre disque en cliquant sur le bouton droit de la souris et sélectionnant «save target as». STT2430 Exercices Excel, SPSS, JMP page 1/14

2 Travail demandé Un rapport en ord doit être préparé pour répondre à la question du directeur des ventes par quelques analyses statistiques et quelques graphiques. Le travail est découpé en plusieurs étapes précisées ci-dessous qui respectent la méthodologie introduite au cours. fin que vous puissiez étudier les logiciels, le même travail est demandé sous Excel et un logiciel de statistique générique (au choix SPSS ou JMP). Les manipulations à faire sont détaillées. titre indicatif, un rapport déjà préparé est joint en annexe. Votre travail doit comporter tous les éléments inclus dans ce rapport, avec une mise en forme la plus proche possible pour les graphiques et tableaux. Préparation des données sous Excel Vous devez préparer 1 fichier qui reprend toutes les données et qui sera importé dans les autres logiciels (SPSS ou JMP) afin de réaliser les analyses. 1. Ouvrir le fichier pub.dsv avec le Notepad ou Textpad pour visualiser sa structure puis le refermer. 2. Ouvrir les deux jeux de données dans Excel. Pour le fichier.dsv, utiliser l'assistant d'importation (File Open), qui permet d'importer tous les fichiers avec séparateurs. (ttention à ne pas choisir la virgule comme séparateur des milliers.) 3. Mettre les deux jeux de données dans un format commun (et dans 1 fichier commun). Pour cela, les manipulations suivantes sont à effectuer: Calculer le total des ventes dans le fichier flandre.xls Unifier le nom des variables Unifier les unités (tout exprimer en Keuros: 1 euro=40,3399 BEF). Créer pour cela une nouvelle variable (appelée "ventes(keuros)") grâce à la fonction "if" + étirer la formule sur toutes les lignes. Rendre cohérents les labels des variables S'assurer que les valeurs manquantes sont codées par une même valeur (une cellule vide car Excel ne traite par les «.»). S'assurer que les mêmes séparateurs décimaux sont utilisés Si des valeurs sont clairement erronées, les remplacer soit par une valeur qui semble plus appropriée soit par une valeur manquante. (Par exemple, les valeurs de ventes sont toujours plus élevées pour la région 2 car elles sont exprimées en KBEF au lieu de Keuros.) 4. Visualiser rapidement la relation entre la publicité et les ventes dans Excel par un graphique pour repérer d éventuelles valeurs aberrantes. S il y en a, les remplacer par des valeurs manquantes. 5. Une fois toutes ces étapes terminées, enregistrer, dans un répertoire que vous consacrerez au projet, l'ensemble des données dans un nouveau fichier Excel appelé pub_pretraite.xls. 6. Enfin, exporter les données dans un fichier texte, en utilisant un format générique importable dans tout logiciel de statistique. L'extension.txt avec tabulation comme délimiteur est recommandée. Importation des données dans SPSS et JMP Nous allons maintenant réaliser des analyses sur le fichier " pub_pretraite". Importer les données dans les logiciels JMP et SPSS et les sauvegarder dans le format prédéfini du logiciel (extension.sv en SPSS et.jmp en JMP). Utiliser les fonctionnalités disponibles dans ces logiciels pour ajouter des labels aux variables et aux modalités (exemple: 1="Bruxelles" ) et donner des types aux variables. Ces améliorations sont pratiques lors de la constitution du rapport et du choix des analyses statistiques. STT2430 Exercices Excel, SPSS, JMP page 2/14

3 Visualisation de la relation entre les ventes et la publicité 1. Représenter graphiquement (en SPSS, JMP et Excel) la relation entre les ventes et la publicité au moyen d'un graphique XY (nuage de points, aussi appelé scatterplot). Sous SPSS et JMP, utiliser des symboles différents pour chaque région du pays. En Excel, faire un simple graphe XY car l utilisation de symboles est complexe. 2. Mettre chacun des graphiques en forme (titre, label pour les axes ) et les copier dans ord (voir exemple dans le rapport joint). Modélisation de la relation pour la région de Bruxelles Manifestement, pour la région de Bruxelles, il existe un lien linéaire simple entre les ventes réalisées et le budget publicitaire alloué. On vous demande dans chaque logiciel de : 1. Sélectionner de façon adéquate uniquement les données de Bruxelles 2. Effectuer une analyse de régression pour expliquer les ventes par la publicité. 3. Mettre en forme le tableau des coefficients du modèle (réduire le nombre de décimale des chiffres si besoin, supprimer les colonnes peu intéressantes ). 4. Exporter le tableau vers ord 5. Interpréter les résultats Les exemples de tableaux sont donnés dans le rapport joint Indications : Sous SPSS sélectionner la région de Bruxelles (Data Select cases) et puis réaliser un scatterplot. Ensuite, ajouter la droite de régression (éditer le graphe, puis Chart Options) et l'intervalle de confiance (Chart Options Fit Options Regression Prediction Line). Sous JMP, sélectionner les données par : rows row selection select pour sélectionner les lignes 1 puis rows exclude pour les exclure de l analyse. Ensuite, lancer la régression par nalyze Fit Y by X puis Fit Line. Sous Excel, vous utiliserez l'assistant statistique (menu Tools Data analysis) en n'utilisant que les données de la région de Bruxelles. Pour cela, il est indispensable de commencer par trier l'ensemble des données selon la région (menu Data Sort). nalyse du ratio (Ventes après pub - Ventes avant pub)/pub pour les 3 régions 1. Créer la variable ratio =( Ventes après pub - Ventes avant pub)/pub. Vous pouvez soit le faire dans Excel avec une formule, et copier/coller la colonne dans les autres logiciels soit le faire dans chaque logiciel mais c est plus long (SPSS: menu Transform Compute, JMP : cols new cols puis Formula après avoir sélectionné la nouvelle colonne). 2. Créer un graphique permettant d'avoir un aperçu de la distribution de cette variable pour chaque région. Lorsque disponible (SPSS et JMP), le graphique le mieux adapté est certainement le boxplot (dans SPSS : Graph Box-Plot, dans JMP nalyze Fit Y by X puis, face au graphe X-Y, Diplay options Box-plots). Sous Excel, on fera un graphique XY (scatterplot). Mettre ces graphiques en forme et les exporter dans ord. 3. Enfin, pour comparer les valeurs de la variable RTIO selon les trois régions, l'outil statistique approprié est l'analyse de la variance à 1 critère (NOV). Mettre en œuvre cette analyse de variance. Sous SPSS, dans le menu Compare means one ay NOV. Sous JMP, nalyze Fit Y by X. Mettez en forme puis recopier dans ord les tableaux des moyennes et tableau NOV obtenus avec les trois logiciels. Sous Excel, utiliser l'assistant statistique (Tools Data analysis, attention, il faut mettre les ratios des 3 régions en trois colonnes). STT2430 Exercices Excel, SPSS, JMP page 3/14

4 Exercice Spss supplémentaire Cet exercice a pour but d'apprendre à jouer avec les options de mise en page de tableaux et de graphiques en Spss. Vous trouverez dans le rapport deux tableaux et un graphe que vous devez être capable de réaliser identiquement (au détail près!) en Spss. Vous utiliserez pour cet exercice le fichier rongeur.sav. Ce fichier contient les renseignements concernant la capture de rongeurs dans une portion de forêt. On y trouve: la variable season qui vaut "s" si l'animal a été capturé en été et "w" s'il a été capturé en hiver. la variable species qui donne l'espèce de l'animal. Il y a 2 espèces : les "Cg" et les "Ma". La variable sex qui vaut F si l'animal est une femelle et M si l'animal est un mâle. La variable body_mas qui donne le poids de l'animal en mg. Les étapes à effectuer sont les suivantes: 1. Ouvrir le fichier rongeur.sav dans Spss. 2. jouter les labels suivants: season : saison s=été et w=hiver species : espèce Cg = espèce 1 et Ma = espèce 2 sex : sex F = femelles et M = mâles Indications : travailler dans le "variable view". Définir d'abord "label" puis "values". 3. Créer la première table du rapport. Indications : Utiliser le menu nalyse Custom Table. Il faut utiliser 2 statistiques (Count et Table%). Ne pas oublier le titre ni la mention "cours stat2430 séance 1" en bas de la table (option caption). 4. Modifier la première table afin d'obtenir la deuxième. Indications : Il suffit de cliquer sur le tableau pour l'éditer. Modifier le nom des colonnes puis en changer la longueur afin que le texte s'affiche de la même façon que dans le rapport. 5. Réaliser les boxplots se trouvant dans le rapport. Indications : utiliser Graphs Interactive. Une fois le graphe réalisé, il faut encore: Changer le type d hachurage des boîtes jouter un titre Changer le titre de l'axe vertical ("body_mas" devient "poids (mg)") Changer les types de "moustaches" des boxplots Changer le type de marqueur des outliers (des ronds vide en ronds pleins) STT2430 Exercices Excel, SPSS, JMP page 4/14

5 RPPORT 2003/09 - IS - 1 Résultats de la campagne publicitaire en Belgique Visualisation de la relation (graphiques) En global, pour toute la Belgique (Excel) 2500 Relation entre budget publicitaire et ventes Ventes (en Keuros) Valeur aberrante Budget publicitaure (en Keuros) Le graphique permet de mettre en évidence une observation aberrante (budget publicitaire: 17,1 Keuros, C: 2258 Keuros, localisé en allonie). Pour la suite, cette observation est retirée. Finalement, on obtient : Graphe des ventes en fonction de la publicité Ventes (KEuros) Publicité (KEuros) STT2430 Exercices Excel, SPSS, JMP page 5/14

6 Graphique Spss : 500 Relation entre budget publicitaire et ventes Région VENTES Flandres allonie Bruxelles PUB Chaque région dispose de son symbole Graphique JMP : Bivariate Fit of ventes_n By PUB Ventes Publicité STT2430 Exercices Excel, SPSS, JMP page 6/14

7 ventes Modélisation de la régression pour la région de Bruxelles Sous SPSS Model 1 (Constant) PUB Unstandardized Coefficients a. Dependent Variable: VENTES Coefficients a Standardi zed Coefficie nts 95% Confidence Interval for B t Sig. Lower Bound Upper Bound B Std. Error Beta 223,230 12,851 17,371, , ,472 5,742,594,924 9,666,000 4,482 7,001 Linear Regression with 95,00% Mean Prediction Interval 500,00 ventes = 223,23 + 5,74 * pub R-Square = 0,85 400,00 300,00 200,00 0,00 10,00 20,00 30,00 40,00 50,00 pub Sous JMP Parameter Estimates Term Estimate Std Error t Ratio Prob> t Intercept <.0001 PUB <.0001 STT2430 Exercices Excel, SPSS, JMP page 7/14

8 Sous Excel VENTES PUB Line Fit Plot Regression Statistics Multiple R 0,92 R Square 0,85 djusted R Square 0,84 Standard Error 26,58 Observations VENTES Predicted VENTES PUB Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Intercept 223,2 12,9 17,4 0,0 196,0 250,5 PUB 5,7 0,6 9,7 0,0 4,5 7,0 nalyse des trois régions Effectifs par région Count of REGION REGION Total (blank) Grand Total 77 Valid Bruxelles allonie Flandres Total région nalyse de la variable ratio (globale) Cumulative Frequency Percent Valid Percent Percent 18 23,1 23,1 23, ,5 38,5 61, ,5 38,5 100, ,0 100,0 STT2430 Exercices Excel, SPSS, JMP page 8/14

9 Ratio Mean 6, Standard Error 0, Median 4, Mode #N/ Standard Deviation 7, Sample Variance 60,76704 Kurtosis 13,66867 Skewness 3, Range 42,6071 Minimum 1, Maximum 43,87794 Sum 495,8206 Count 77 Descriptives RTIO Mean 95% Confidence Interval for Mean Lower Bound Upper Bound Statistic Std. Error 6,4390, ,6696 8,2083 5% Trimmed Mean Median Variance Std. Deviation Minimum Maximum Range Interquartile Range Skewness Kurtosis 5,0432 4, ,770 7, ,27 43,88 42,61 3,4450 3,600,274 13,669,541 Distribution de la variable ratio dans les trois régions STT2430 Exercices Excel, SPSS, JMP page 9/14

10 Graphique du ratio par région en Spss (box-plot) RTIO -10 N = 18 Bruxelles 29 allonie 30 Flandres REGION Graphique du ratio par région en JMP (box-plot) Graphique du ratio par région en Excel STT2430 Exercices Excel, SPSS, JMP page 10/14

11 Ratio pour les trois régions valeur du ratio ,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 Région nalyse de la variance à 1 critère (NOV) En Spss : Tableau des moyennes RTIO Bruxelles allonie Flandres Total N Mean Std. Deviation Std. Error Minimum Maximum 18 8,6772 9, , ,27 41, ,0945 8, , ,84 43, ,4290 6, , ,75 37, ,4390 7,79549, ,27 43,88 NOV RTIO Between Groups ithin Groups Total Sum of Squares df Mean Square F Sig. 124, ,109 1,023, , , , STT2430 Exercices Excel, SPSS, JMP page 11/14

12 9 8 7 Mean of RTIO 6 5 Bruxelles allonie Flandres REGION En JMP : Oneway nalysis of ratio By REGION nalysis of Variance Source DF Sum of Squares Mean Square F Ratio Prob > F REGION Error C. Total Means for Oneway nova Level Number Mean Std Error Lower 95% Upper 95% Bruxelles Flandre allonie Std Error uses a pooled estimate of error variance En Excel : SUMMRY Groups Count Sum verage Variance Bruxelles ,2053 8, ,37136 allonie ,7486 6, ,68623 Flandres ,8667 5, ,91308 NOV Source of Variation SS df MS F P-value F crit STT2430 Exercices Excel, SPSS, JMP page 12/14

13 Between Groups 124, , , , , ithin Groups 4494, ,72983 Total 4618, RPPORT 2003/09 - IS - 1 Exercice supplémentaire en Spss : capture de rongeurs STT2430 Exercices Excel, SPSS, JMP page 13/14

14 Table du nombre de rongeurs capturés en fonction de la saison et de l'espèce espèce espèce 1 espèce 2 cours stat séance 1 été saison hiver Count Table % Count Table % % % % % Table du nombre de rongeurs capturés en fonction de la saison et de l'espèce été saison hiver espèce espèce 1 espèce 2 cours stat séance 1 nbre d'individus capturés en été pourcentage par rapport au total des individus capturés nbre d'individus capturés en hiver pourcentage par rapport au total des individus capturés % % % % Box plot du poids des 2 espèces en fonction de la saison et du sexe S sexe femelles mâles S saison été hiver poids (mg) espèce 1 espèce 2 espèce STT2430 Exercices Excel, SPSS, JMP page 14/14