Commandes SPSS associées aux outils statistiques
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- Clotilde Brosseau
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1 Commandes SPSS associées aux outils statistiques Une variable qualitative (VD) o Mesures de position : Mode et Médiane (qualitative ordinale) Ø Analyze Descriptive Statistics Frequencies (Statistics) o Distribution : Tableau de fréquences (+ cumulés si ordinale) Ø Analyze Descriptive Statistics Frequencies o Diagramme en barres Ø Graphs Legacy Dialogs Bar (Simple) Inférence (non- paramétrique) o Variable à deux niveaux (k=2): Test sur une proportion Ø Analyze Non Parametric Tests Binomial Ø Analyze Non Parametric Tests Chi Square o Variable à plus de deux niveaux (k 2) : Test d'ajustement chi2 Ø Analyze Non Parametric Tests Chi Square Une variable quantitative (VD) o Mesures de position : Moyenne, mode, médiane Ø Analyze Descriptive Statistics Descriptives o Mesures de dispersion : Étendue, EIQ, variance, écart- type, CV Ø Analyze Descriptive Statistics Descriptives o Distribution : Tableau de fréquence + cumulés (éventuellement par classes) Ø Analyze Descriptive Statistics Frequencies o Histogramme - visualiser distribution Ø Graphs Legacy Dialogs Histogram Ø Graphs Chart Builder Histogram o Box plot Ø Graphs Legacy Dialogs ( Interactive ) Boxplot Ø Graphs Chart Builder Boxplot o Diagramme en barres (si quantitative discrète) Ø Graphs Legacy Dialogs Bar (Simple) o Analyse de la normalité : QQ plot Ø Analyze Descriptive Statistics Q- Q Plots Inférence (paramétrique) o Test t et intervalle de confiance sur une moyenne Ø Analyze Compare Means One- Sample T test o Test Chi2 et intervalle de confiance sur une variance
2 Deux variables qualitatives o Table de contingence Ø Analyze Descriptive Statistics Crosstabs o V et Phi de Cramer Ø Analyze Descriptive Statistics Crosstabs o Diagramme en barres par catégories Ø Graphs Legacy Dialogs Bar (Clustered/Stacked) Inférence (non paramétrique) o Test de comparaison de deux proportions ou d homogénéité Ø Analyze Descriptive Statistics Crosstabs (Statistics:Chi- Square) o Test d'indépendance Chi2 Ø Analyze Descriptive Statistics Crosstabs (Statistics:Chi- Square) Une variable quantitative VD et une variable qualitative VI o Indices de position et dispersion par catégories de la variable qualitative o Box plot par catégories Ø Graphs Chart Builder Boxplot Inférence quand la variable qualitative (VI) a deux niveaux : k=2 o Groupes indépendants tests paramétriques Test t de comparaison de deux moyennes (variances égales ou différentes) Ø Analyze Compare Means Independent- Samples T Test Test F de comparaison de 2 variances Test de Levene de comparaison de 2 variances Ø Analyze Compare Means Independent- Samples T Test o Groupes indépendants tests NON paramétriques Test de la somme des rangs de Wilcoxon ou test de Mann- Whitney pour comparer deux valeurs centrales Ø Analyze Nonparametric Tests 2 Independent Samples (Mann- Whitney) o Données pairées tests paramétriques Test t de comparaison de deux moyennes pour données pairées Ø Analyze Compare Means Paired Samples T Test o Données pairées tests NON paramétriques Test des rangs de Wilcoxon pour données pairées Ø Analyze Nonparametric Tests 2 Related Samples (Wilcoxon) Test du signe Ø Analyze Nonparametric Tests 2 Related Samples (Sign)
3 Inférence quand la variable qualitative (VI) a deux niveaux ou plus : k 2 o Groupes indépendants - outils paramétriques ANOVA I pour la comparaison des moyennes des traitements Ø Analyze Compare Means One- Way ANOVA Tests de comparaisons multiples (Bonferroni, Tukey, Newman- Keuls) Ø Analyze Compare Means One- Way ANOVA (Post Hoc) Tests sur des contrates Ø Analyze Compare Means One- Way ANOVA (Contrasts) Test de Levene de comparaison de variances Ø Analyze Compare Means One- Way ANOVA (Options) ANOVA I avec correction de Welch en cas de variances non homogènes Ø Analyze Compare Means One- Way ANOVA (Options) o Groupes indépendants - outils NON paramétriques Analyse de la variance à un critère de classification de Kruskal- Wallis Ø Analyze Nonparametric Tests k Independent Samples (Kruskal- Wallis) o Données répétées - outils paramétriques ANOVA I pour mesures répétées Ø Analyze General Linear Models Repeated Measures Tests de comparaisons multiples (Bonferroni) Ø Analyze General Linear Models Repeated Measures (Options Compare main effects) o Données répétées - outils NON paramétriques Test des rangs de Friedman pour k échantillons dépendants Ø Analyze Nonparametric Tests k Related Samples (Friedman) L'ANOVA I peut être considérée comme un modèle où on "explique" la variable Y à partir du niveau pris par X (voir chapitre sur les modèles GLM) Deux variables quantitatives (2 VD) o Coefficient de corrélation de Pearson, Spearman Ø Analyze Correlate Bivariate o Coefficient de corrélation partielle Ø Analyze Correlate Partial (2VD ou 1VD et 1VI) o Graphe X- Y - Scatter Plot Ø Graphs Legacy Dialogs Interactive Scatterplot Inférence (paramétrique) (2VD) o Test sur un coefficient de corrélation de Pearson, Spearman Ø Analyze Correlate Bivariate o Test sur un coefficient de corrélation partielle Ø Analyze Correlate Partial (1VD et 1VI) o Régression linéaire Tests et intervalles de confiance sur les coefficients d'une droite de régression Prédiction et intervalle de confiance sur la réponse moyenne prédite et intervalle de prédiction Ø Analyze Regression Linear (Save Prediction intervals) Outils pour valider les hypothèses (QQ plot résidus, graphe des résidus)
4 Ø Analyze Regression Linear (Plots) Ø (Plots: X=ZPRED Y=ZRESID) Ø (Plots: Normal probability plot) 2 variables quantitatives et une variable qualitative o Coefficient de corrélation par niveau de la variable catégorielle Ø Data Split File (var catég) + Analyze Correlate Bivariate o Graphe X- Y avec des symboles différents pour les niveaux de la variable qualitative Ø Graphs Legacy Dialogs Scatterplot (Simple Scatter) Inférence quand la variable qualitative a deux niveaux o Test d'égalité de deux coefficients de corrélation o Test de comparaison de deux pentes de droites de régression o Modélisation GLM ou analyse de covariance pour expliquer une variable quantitative à partir d une variable qualitative et une variable quantitative Ø Analyze General linear model univariate 2 variables qualitatives A et B et une variable quantitative X o Mesures de position et dispersion par combinaisons des niveaux de A et B o Box plot par combinaisons des niveaux de A et B Ø Graphs Legacy Dialogs Boxplot (Clustered) Inférence - groupes indépendants o ANOVA II pour tester les effets principaux et l'effet d'interaction des deux variables qualitatives A et B sur la variable quantitative X Ø Analyze General Linear Models Univariate o Autres outils disponibles avec ANOVAI (comparaisons multiples, contrastes, test de Levene ) Ø Analyze General Linear Models Univariate (Post Hoc Contrasts Options) Inférence - plusieurs traitements par individu o Modèle pour mesures répétées avec un facteur within et une facteur between ou avec deux facteurs within Ø Analyze General Linear Models Repeated Measures
5 k variables quantitatives o Graphe X- Y matriciel (scatter plot matrix) Ø Graphs Legacy Dialogs Scatterplot (Matrix Scatter) Relation, Visualisation par projection o Analyse en composantes principales Ø Analyze Dimension reduction Factor Recherche de groupes d'individus o Clustering Ø Analyze Classify Hierarchical cluster o Régression linéaire multiple Tests et intervalles de confiance sur les coefficients d'une droite de régression Prédiction et intervalle de confiance sur la réponse moyenne prédite et intervalle de prédiction Ø Analyze Regression Linear (Save Prediction intervals) Outils pour valider les hypothèses (QQ plot résidus, graphe des résidus) Ø Analyze Regression Linear (Plots) Ø (Plots: X=ZPRED Y=ZRESID) Ø (Plots: Normal probability plot) Outils de détection d outliers et de points influents : leverage et statistique de Cook Ø Analyze Regression Linear ( Save: Préd unstd & Leverage) + Scatter/Dot: X=Préd unstd Y=Lev) Indice VIF pour mesurer la colinéarité
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