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2 Important Aant d'utiliser le présent document et le produit associé, prenez connaissance des informations générales figurant à la section «Remarques», à la page 199. Remarque Les captures d'écrans et les graphiques de ce document ne sont pas disponibles en français à la date d'impression. Informations sur le produit La présente édition s'applique à la ersion d'ibm SPSS Statistics et à toutes les éditions et modifications ultérieures sauf mention contraire dans les nouelles éditions.

3 Table des matières Ais aux lecteurs canadiens..... ii Chapitre 1. Lire de codes Onglet Sortie du lire de codes Onglet Statistiques du lire de codes Chapitre 2. Effectifs Statistiques des effectifs Graphiques des effectifs Format des effectifs Chapitre 3. Descripties Options Descripties Fonctions supplémentaires de la commande DESCRIPTIVES Chapitre 4. Explorer Statistiques d'explorer Tracés d'explorer Transformations de l'exposant d'explorer Options d'explorer Fonctions supplémentaires de la commande EXAMINE Chapitre 5. Tableaux croisés Couches de tableaux croisés Graphiques à barres en cluster de tableaux croisés 16 Tableaux croisés affichant les ariables de couche dans des couches de tableau Statistiques de tableaux croisés Affichage de cellules (cases) de tableaux croisés.. 18 Format de tableau croisé Chapitre 6. Récapitulatif Options de Récapituler Statistiques de Récapituler Chapitre 7. Moyennes Options de Moyennes Chapitre 8. Cubes OLAP Statistiques des Cubes OLAP Différences des Cubes OLAP Titre des Cubes OLAP Chapitre 9. Tests T Tests T Test T pour échantillons indépendants Définition de Groupes Test T pour échantillons indépendants Options de Test T pour échantillons indépendants Test T pour échantillons appariés Options de Test T pour échantillons appariés.. 35 Fonctions supplémentaires de la commande T-TEST Test T pour échantillon unique Options de Test T pour échantillon unique Fonctions supplémentaires de la commande T-TEST Fonctions supplémentaires de la commande T-TEST 37 Chapitre 10. ANOVA à 1 facteur Contrastes ANOVA à 1 facteur Tests Post Hoc ANOVA à 1 facteur Options ANOVA à 1 facteur Fonctions supplémentaires de la commande ONEWAY Chapitre 11. Analyse GLM Uniarié 43 Modèle GLM Termes construits Somme des carrés Contrastes GLM Types de contraste Tracés de profil GLM Options GLM Fonctions supplémentaires de la commande UNIANOVA Comparaisons post hoc GLM Options GLM Fonctions supplémentaires de la commande UNIANOVA Enregistrement GLM Options GLM Fonctions supplémentaires de la commande UNIANOVA Chapitre 12. Corrélations biariées.. 55 Options de corrélations biariées Fonctions supplémentaires des commandes CORRELATIONS et NONPAR CORR Chapitre 13. Corrélations partielles.. 57 Options Corrélations partielles Fonctions supplémentaires de la commande PARTIAL CORR Chapitre 14. Distances Distances : Mesures de dissimilarité Indices : Mesures de similarité Fonctions supplémentaires de la commande PROXIMITIES Chapitre 15. Modèles linéaires Obtention d'un modèle linéaire Objectifs iii

4 Bases Choix du modèle Ensembles Aancé Options de modèle Récapitulatif de modèle Préparation automatique des données Importance des prédicteurs Valeurs préues en fonction des aleurs obserées 65 Résidus Valeurs extrêmes Effets Coefficients Moyennes estimées Récapitulatif de génération de modèle Chapitre 16. Régression linéaire Méthodes de sélection des ariables de régression linéaire Régression linéaire : Définir la règle Tracés de régression linéaire Régression linéaire : Enregistrement des nouelles ariables Statistiques de régression linéaire Régression linéaire : Options Fonctions supplémentaires de la commande REGRESSION Chapitre 17. Régression ordinale Régression ordinale : Options Régression ordinale : Sortie Régression ordinale : Emplacement Termes construits Régression ordinale : Echelle Termes construits Fonctions supplémentaires de la commande PLUM 78 Chapitre 18. Estimation de courbe Modèles d'estimation de courbe Enregistrement de l'estimation de courbe Chapitre 19. Régression des moindres carrés partiels Modèle Options Chapitre 20. Analyse du oisin le plus proche Voisins Fonctions Partitions Enregistrement Sortie Options Vue du modèle Espace des fonctions Importance des ariables Pairs Distances du oisin le plus proche Carte des quadrants Journal d'erreur de sélection des fonctions Journal d'erreur de la sélection de k Journal d'erreur de k et de la fonction de sélection Table de classification Récapitulatif d'erreur Chapitre 21. Analyse discriminante.. 97 Définition de plages pour l'analyse discriminante.. 98 Sélection des obserations pour l'analyse discriminante Statistiques de l'analyse discriminante Méthode détaillée étape par étape de l'analyse discriminante Classement de l'analyse discriminante Enregistrement de l'analyse discriminante Fonctions supplémentaires de la commande DISCRIMINANT Chapitre 22. Analyse factorielle Sélection des obserations pour l'analyse factorielle 104 Caractéristiques d'analyse factorielle Extraction d'analyse factorielle Rotation d'analyse factorielle Scores d'analyse factorielle Options d'analyse factorielle Fonctions supplémentaires de la commande FACTOR Chapitre 23. Choix d'une procédure de classification Chapitre 24. analyse de cluster TwoStep Options de la procédure d'analyse de cluster TwoStep Sortie de l'analyse de cluster TwoStep Visualiseur de clusters Visualiseur de clusters Naigation dans le isualiseur de cluster Filtrage des enregistrements Chapitre 25. Analyse de cluster hiérarchique Méthode d'analyse de cluster hiérarchique Statistiques de l'analyse de cluster hiérarchique Tracés (graphiques) de l'analyse de cluster hiérarchique Sauegarde des nouelles ariables de l'analyse de cluster hiérarchique Fonctions supplémentaires de la syntaxe de commande CLUSTER Chapitre 26. analyse de cluster des nuées dynamiques Efficacité de l'analyse de cluster de nuées dynamiques i IBM SPSS Statistics Base 22

5 Itération de l'analyse de cluster de nuées dynamiques Enregistrement des analyses de cluster de nuées dynamiques Options d'analyses de cluster de nuées dynamiques 127 Fonctions supplémentaires de la commande QUICK CLUSTER Chapitre 27. Tests non paramétriques 129 Tests non paramétriques à un échantillon Obtention des tests non paramétriques à un échantillon Onglet Champs Onglet Paramètres Fonctions supplémentaires de la commande NPTESTS Tests non paramétriques pour échantillons indépendants Obtention des tests non paramétriques pour échantillons indépendants Onglet Champs Onglet Paramètres Fonctions supplémentaires de la commande NPTESTS Tests non paramétriques pour échantillons liés Obtention des tests non paramétriques pour échantillons liés Onglet Champs Onglet Paramètres Fonctions supplémentaires de la commande NPTESTS Vue du modèle Vue du modèle Fonctions supplémentaires de la commande NPTESTS Boîtes de dialogue ancienne ersion Test du khi-deux Test binomial Suites en séquences Test Kolmogoro-Smirno pour un échantillon 147 Tests pour deux échantillons indépendants Tests pour deux échantillons liés Tests pour plusieurs échantillons indépendants 151 Tests pour plusieurs échantillons liés Chapitre 28. Analyse des réponses multiples Analyse des réponses multiples Définition de jeux de réponses multiples Tableaux d'effectifs des réponses multiples Tableaux croisés des réponses multiples Définir Plages Tableaux croisés De réponses multiples Options Tableaux croisés de réponses multiples 158 Fonctions supplémentaires de la commande MULT RESPONSE Chapitre 29. Rapports de Résultats 161 Rapports de Résultats Rapport en lignes Obtention d'un rapport récapitulatif : Récapitulatifs en lignes Format des Colonnes de données/rupture des rapports Lignes récapitulaties des rapports pour/lignes récapitulaties Finales Options de rupture de rapport Options du rapport Présentation du rapport Titres du rapport Rapport en colonnes Obtention d'un rapport récapitulatif : Récapitulatifs en colonnes Fonction récapitulatie des colonnes de données 165 Fonction élémentaire des colonnes de données pour colonne de total Format des colonnes du rapport Rapport en Colonnes : Options de rupture Options des Rapports en Colonnes Présentation du rapport en colonnes Fonctions supplémentaires de la commande REPORT Chapitre 30. Analyse de fiabilité Statistiques de l'analyse de fiabilité Fonctions supplémentaires de la commande RELIABILITY Chapitre 31. Positionnement multidimensionnel Forme des données du positionnement multidimensionnel Positionnement multidimensionnel : créer une mesure Modèle de positionnement multidimensionnel Positionnement multidimensionnel : Options Fonctions supplémentaires de la commande ALSCAL Chapitre 32. Statistiques de rapport 175 Statistiques de rapport Chapitre 33. Courbes ROC Options de la courbe ROC Chapitre 34. Simulation Conception d'une simulation basée sur un fichier de modèle Pour conceoir une simulation basée sur des équations personnalisées Pour conceoir une simulation sans modèle prédictif Exécution d'une simulation à partir d'un plan de simulation Générateur de simulation Onglet Modèle Onglet Simulation Boîte de dialogue Exécuter la simulation Onglet Simulation Table des matières

6 Onglet Sortie Utilisation de la sortie graphique créée par la simulation Options de graphique Index Remarques Marques i IBM SPSS Statistics Base 22

7 Ais aux lecteurs canadiens Le présent document a été traduit en France. Voici les principales différences et particularités dont ous deez tenir compte. Illustrations Les illustrations sont fournies à titre d'exemple. Certaines peuent contenir des données propres à la France. Terminologie La terminologie des titres IBM peut différer d'un pays à l'autre. Reportez-ous au tableau ci-dessous, au besoin. IBM France ingénieur commercial agence commerciale ingénieur technico-commercial inspecteur IBM Canada représentant succursale informaticien technicien du matériel Claiers Les lettres sont disposées différemment : le claier français est de type AZERTY, et le claier français-canadien de type QWERTY. OS/2 et Windows - Paramètres canadiens Au Canada, on utilise : les pages de codes 850 (multilingue) et 863 (français-canadien), le code pays 002, le code claier CF. Nomenclature Les touches présentées dans le tableau d'équialence suiant sont libellées différemment selon qu'il s'agit du claier de la France, du claier du Canada ou du claier des États-Unis. Reportez-ous à ce tableau pour faire correspondre les touches françaises figurant dans le présent document aux touches de otre claier. ii

8 Breets Il est possible qu'ibm détienne des breets ou qu'elle ait déposé des demandes de breets portant sur certains sujets abordés dans ce document. Le fait qu'ibm ous fournisse le présent document ne signifie pas qu'elle ous accorde un permis d'utilisation de ces breets. Vous pouez enoyer, par écrit, os demandes de renseignements relaties aux permis d'utilisation au directeur général des relations commerciales d'ibm, 3600 Steeles Aenue East, Markham, Ontario, L3R 9Z7. Assistance téléphonique Si ous aez besoin d'assistance ou si ous oulez commander du matériel, des logiciels et des publications IBM, contactez IBM direct au iii IBM SPSS Statistics Base 22

9 Chapitre 1. Lire de codes Le lire de codes indique les informations du dictionnaire, telles que les noms de ariables, les libellés de ariables, les libellés de aleurs, les aleurs manquantes, ainsi que les statistiques récapitulaties de toutes les ariables (ou celles spécifiées) et les jeux de réponses multiples dans le jeu de données actif. Pour les ariables ordinales et nominales ainsi que pour les jeux de réponses multiples, les statistiques récapitulaties comprennent les effectifs et les pourcentages. Pour les ariables d'échelle, les statistiques récapitulaties comprennent la moyenne, l'écart type et les quartiles. Remarque : Le lire de codes ignore le statut du fichier scindé. Ceci comprend les groupes de fichiers scindés crées pour l'imputation multiple de aleurs manquantes (disponible dans l'option complémentaire Valeurs manquantes). Pour obtenir un lire des codes 1. A partir des menus, sélectionnez : Analyse > Rapports > Lire de codes 2. Cliquez sur l'onglet Variables. 3. Sélectionnez une ou plusieurs ariables et/ou des jeux de réponses multiples. Sinon, ous pouez : Contrôler les informations de ariables affichées. Contrôler les statistiques affichées (ou exclure toutes les statistiques récapitulaties). Contrôler l'ordre d'affichage des ariables et des jeux de réponses multiples. Modifier le nieau de mesure de toute ariable dans la liste source afin de modifier les statistiques récapitulaties affichées. Pour plus d'informations, oir «Onglet Statistiques du lire de codes», à la page 4. Modification des nieaux de mesure Vous pouez modifier temporairement le nieau de mesure des ariables. (Vous ne pouez pas modifier celui des jeux de réponses multiples. Ils sont toujours traités comme nominaux.) 1. Cliquez aec le bouton droit de la souris sur une ariable de la liste source. 2. Sélectionnez un nieau de mesure dans le menu contextuel. Ceci permet de modifier temporairement le nieau de mesure. Concrètement, cela n'est utile que pour les ariables numériques. Le nieau de mesure des ariables de chaîne est limité aux ariables nominales ou ordinales qui sont traitées de la même façon par la procédure du lire de codes. Onglet Sortie du lire de codes L'onglet Sortie contrôle les informations de ariables disponibles pour chaque ariable et jeu de réponses multiples, leur ordre d'affichage et le contenu de la table d'informations des fichiers en option. Informations sur les ariables Ceci permet de contrôler les informations du dictionnaire affichées pour chaque ariable. Position : Nombre entier qui représente la position de la ariable dans l'ordre des fichiers. Non disponible pour les jeux de réponses multiples. Copyright IBM Corp. 1989,

10 Libellé : Libellé descriptif associé à la ariable ou au jeu de réponses multiples. Type : Type de données fondamental. Les aleurs admises sont Numérique, Chaîne ou Jeu de réponses multiples. Format : Format d'affichage de la ariable, tel que A4, F8.2 ou DATE11. Non disponible pour les jeux de réponses multiples. Nieau de mesure : Les aleurs possibles sont Nominale, Ordinale, Echelle et Inconnue. La aleur affichée est le nieau de mesure stocké dans le dictionnaire et elle n'est pas affectée par tout remplacement de nieau de mesure temporaire spécifié en changeant le nieau de mesure dans la liste de ariable source de l'onglet Variables. Non disponible pour les jeux de réponses multiples. Remarque : Le nieau de mesure des ariables numériques peut être "inconnu" aant le premier passage de données lorsque le nieau de mesure n'a pas été explicitement défini, par exemple pour la lecture de données à partir d'une source externe ou des ariables récemment créées. Pour plus d'informations, oir. Rôle : Certaines boîtes de dialogue prennent en charge la fonction de présélection de ariables pour une analyse basée sur des rôles définis. Libellés de aleurs : Libellés descriptifs associés à des aleurs de données spécifiques. Si l'option Effectif ou Pourcentage est sélectionnée dans l'onglet Statistiques, les libellés de aleurs définis sont compris dans les sorties même si ous ne sélectionnez pas Libellés de aleur ici. Pour les jeux de dichotomies multiples, les "libellés de aleur" sont les libellés des ariables élémentaires du jeu ou les libellés des aleurs comptées, selon la définition du jeu. Pour plus d'informations, oir. Valeurs manquantes : Valeurs manquantes définies par l'utilisateur. Si l'option Effectif ou Pourcentage est sélectionnée dans l'onglet Statistiques, les libellés de aleurs définis sont compris dans les sorties même si ous ne sélectionnez pas Valeurs manquantes ici. Non disponible pour les jeux de réponses multiples. Attributs personnalisés : Attributs de ariable personnalisés. Les sorties comprennent à la fois les noms et les aleurs pour tout attribut de ariables personnalisé associé à chaque ariable. Pour plus d'informations, oir. Non disponible pour les jeux de réponses multiples. Attributs réserés : Attributs de ariables système réserés. Vous pouez afficher les attributs système, mais ous ne deez pas les modifier. Les noms des attributs système commencent par un signe dollar ($). Les attributs hors affichage, aec les noms qui commencent par "@" ou "$@", ne sont pas inclus. Les sorties comprennent à la fois les noms et les aleurs pour tout attribut système associé à chaque ariable. Non disponible pour les jeux de réponses multiples. Informations sur les fichiers La table d'informations de fichiers en option peut comprendre l'un des attributs de fichiers suiants : Nom de fichier : Nom du fichier de données IBM SPSS Statistics. Si le jeu de données n'a jamais été enregistré au format IBM SPSS Statistics, aucun nom de fichier de données n'est disponible. (Si aucun nom de fichier n'est affiché dans la barre de titre de la fenêtre Editeur de données, le jeu de données actif ne comporte pas de nom de fichier.) Emplacement : Emplacement du répertoire (dossier) du fichier de données IBM SPSS Statistics. Si le jeu de données n'a jamais été enregistré au format IBM SPSS Statistics, aucun n'emplacement n'est disponible. 2 IBM SPSS Statistics Base 22

11 Nombre d'obserations : Nombre d'obserations dans le jeu de données actif. Ceci est le nombre total d'obserations, y compris celles qui peuent être exclues des statistiques récapitulaties en raison des conditions de filtrage. Libellé : Fichier de libellé (si disponible) défini par la commande FILE LABEL. Documents : Texte de document de fichier de données. Statut de la pondération : Si la pondération est actiée, le nom de la ariable de pondération est affiché. Pour plus d'informations, oir. Attributs personnalisés : Attributs de fichiers de données personnalisés définis par l'utilisateur. Les attributs de fichiers de données sont définis aec la commande DATAFILE ATTRIBUTE. Attributs réserés : Attributs de fichiers de données système réserés. Vous pouez afficher les attributs système, mais ous ne deez pas les modifier. Les noms des attributs système commencent par un signe dollar ($). Les attributs hors affichage, aec les noms qui commencent par "@" ou "$@", ne sont pas inclus. Les sorties incluent les noms et les aleurs pour tout attribut de fichiers de données système. Ordre d'affichage des ariables Les alternaties suiantes sont disponibles pour contrôler l'ordre d'affichage des ariables et des jeux de réponses multiples : Alphabétique : Ordre alphabétique par nom de ariable. Fichier : Ordre d'affichage des ariables dans le jeu de données (leur ordre d'affichage dans l'editeur de données). Dans l'ordre croissant, les jeux de réponses multiples sont affichés en dernier, après toutes les ariables sélectionnées. Nieau de mesure : Tri par nieau de mesure. Ceci crée quatre groupes de tri (nominal, ordinal, échelle et inconnu). Les jeux de réponses multiples sont traités comme nominaux. Remarque : Le nieau de mesure des ariables numériques peut être "inconnu" aant le premier passage de données lorsque le nieau de mesure n'a pas été explicitement défini, par exemple pour la lecture de données à partir d'une source externe ou des ariables récemment créées. Liste des ariables : Ordre d'affichage des ariables et des jeux de réponses multiples dans la liste des ariables sélectionnées de l'onglet Variables. Nom d'attribut personnalisé : La liste des options d'ordre de tri comprend aussi le nom des attributs de ariables personnalisés définis par l'utilisateur. Dans l'ordre croissant, les ariables dont le tri des attributs ne figure pas en haut, puis celles dont la aleur n'est pas définie pour l'attribut, puis celles aec des aleurs définies pour l'attribut dans l'ordre alphabétique des aleurs. Nombre maximal de catégories Si les sorties comprennent les libellés de aleurs, les effectifs, ou les pourcentages pour chaque aleur unique, ous pouez supprimer ces informations de la table si le nombre de aleurs dépasse la aleur indiquée. Par défaut, ces informations sont supprimées si le nombre de aleurs uniques de la ariable dépasse 200. Chapitre 1. Lire de codes 3

12 Onglet Statistiques du lire de codes L'onglet Statistiques permet de contrôler les statistiques récapitulaties comprises dans les sorties, ou de supprimer entièrement l'affichage des statistiques récapitulaties. Nombres et pourcentages Pour les ariables nominales et ordinales, les jeux de réponses multiples et les aleurs de libellé des ariables d'échelle, les statistiques disponibles sont : Effectif. Effectif ou nombre d'obserations possédant chaque aleur (ou plage de aleurs) d'une ariable. Pourcentage. Pourcentage d'obserations ayant une aleur particulière. Tendance et dispersion centrales Pour les ariables d'échelle, les statistiques disponibles sont : Moyenne. Mesure de la tendance centrale. Moyenne arithmétique ; somme diisée par le nombre d'obserations. Ecart type. Mesure de la dispersion des aleurs autour de la moyenne. Dans le cas d'une distribution normale, 68 % des obserations se situent à l'intérieur d'un écart type de la moyenne et 95 % se situent à l'intérieur de deux écarts types. Par exemple, si la moyenne d'âge est de 45 aec un écart type égal à 10, une distribution normale erra 95 % des obserations se situer entre 25 et 65. Quartiles. Indique les aleurs correspondant au 25e, 50e et 75e percentiles. Remarque : Vous pouez modifier temporairement le nieau de mesure associé à une ariable (et par conséquent modifier les statistiques récapitulaties affichées pour cette ariable) dans la liste de ariables source de l'onglet Variables. 4 IBM SPSS Statistics Base 22

13 Chapitre 2. Effectifs La procédure Effectifs permet d'obtenir des affichages statistiques et graphiques qui serent à décrire de nombreux types de ariables. Elle peut jouer un rôle lorsque ous prenez connaissance de os données. Pour obtenir un rapport de fréquences et un graphique à barres, ous pouez trier les différentes aleurs par ordre croissant ou décroissant, ou bien classer les catégories en fonction de leurs fréquences. Le rapport de fréquences peut être supprimé lorsqu'une ariable a plusieurs aleurs distinctes. Vous pouez libeller les graphiques aec des fréquences (par défaut) ou des pourcentages. Exemple : Quelle est la répartition de la clientèle d'une société selon le type d'industrie dont elle fait partie? La sortie pourrait ous apprendre que otre clientèle est composée à 37,5 % d'organismes d'état, à 24,9 % de sociétés commerciales, à 28,1 % d'établissements uniersitaires et à 9,4 % du secteur de la santé. Pour des données continues et quantitaties, comme par exemple les reenus des entes, ous pourriez constater que la moyenne de ente par produit est de aec un écart type de Tracés et statistiques : Effectifs de fréquences, pourcentages, pourcentages cumulés, moyenne, médiane, mode, somme, écart type, ariance, plage, aleurs minimale et maximale, erreur standard de la moyenne, asymétrie et kurtosis (aec leurs erreurs standard), quartiles, percentiles choisis par l'utilisateur, graphiques à barres, graphiques circulaires et histogrammes. Remarques sur les données de fréquences Données : Utilisez des codes numériques ou alphanumériques pour coder les ariables catégorielles (mesures de nieau nominal ou ordinal). Hypothèses : Les tabulations et les pourcentages fournissent une description utile sur les données de n'importe quelle distribution, particulièrement pour les ariables disposant de catégories triées ou non. Certaines des statistiques récapitulaties facultaties, telles que la moyenne et l'écart type, sont fondées sur la théorie de normalité et sont appropriées pour des ariables quantitaties aec une distribution symétrique. Les statistiques de base, telles que la médiane, les quartiles et les percentiles, sont appropriées pour les ariables quantitaties, qu'elles répondent ou non au critère de normalité. Pour obtenir des tables de fréquences 1. A partir des menus, sélectionnez : Analyse > Statistiques descripties > Effectifs Sélectionnez une ou plusieurs ariables catégorielles ou quantitaties. Sinon, ous pouez : Cliquer sur Statistiques pour obtenir des statistiques descripties pour des ariables quantitaties. Cliquer sur Graphiques pour obtenir des graphiques à barres, des graphiques circulaires ou des histogrammes. Cliquer sur Format pour définir l'ordre de présentation des résultats. Statistiques des effectifs Percentiles : Valeurs d'une ariable quantitatie qui diisent les données triées en groupes par centième. Les quartiles (25e, 50e et 75e percentiles) diisent les obserations en quatre groupes de taille égale. Si ous souhaitez un nombre égal de groupes différent de quatre, sélectionnez Partition en n groupes égaux. Vous pouez également spécifier des percentiles particuliers (par exemple, le 95e percentile, aleur au-dessus de 95 % des obserations). Copyright IBM Corp. 1989,

14 Tendance centrale : Les statistiques décriant la position de la distribution comprennent la Moyenne, la Médiane, le Mode et la Somme de toutes les aleurs. Moyenne. Mesure de la tendance centrale. Moyenne arithmétique ; somme diisée par le nombre d'obserations. Médiane. Valeur au-dessus et au-dessous de laquelle se troue la moitié des obserations (50e percentile). Si le nombre d'obserations est pair, la médiane correspond à la moyenne des deux obserations du milieu lorsqu'elles sont triées dans l'ordre croissant ou décroissant. La médiane est une mesure de tendance centrale et elle n'est pas, à l'inerse de la moyenne, sensible aux aleurs éloignées. Mode. Valeur qui reient le plus fréquemment. Si plusieurs aleurs partagent la plus grande fréquence d'occurrence, chacune d'elles constitue un mode. La procédure Effectifs ne rend compte que du plus petit mode. Somme. Somme ou total des aleurs, pour toutes les obserations n'ayant pas de aleur manquante. Dispersion : Les statistiques mesurant la ariance ou la dispersion dans les données, comprennent l'écart type, la ariance, la plage, le minimum, le maximum et l'erreur standard (ES) de la moyenne. Ecart type. Mesure de la dispersion des aleurs autour de la moyenne. Dans le cas d'une distribution normale, 68 % des obserations se situent à l'intérieur d'un écart type de la moyenne et 95 % se situent à l'intérieur de deux écarts types. Par exemple, si la moyenne d'âge est de 45 aec un écart type égal à 10, une distribution normale erra 95 % des obserations se situer entre 25 et 65. Variance. Mesure de la dispersion des aleurs autour de la moyenne, égale à la somme des carrés des écarts par rapport à la moyenne, diisée par le nombre d'obserations moins un. La ariance se mesure en unités, qui sont égales au carré des unités de la ariable. Plage. Différence entre la aleur maximale et la aleur minimale d'une ariable numérique (maximum - minimum). Minimum. Plus petite aleur d'une ariable numérique. Maximum. Plus grande aleur d'une ariable numérique. Erreur standard de la moyenne. Mesure du taux de ariation de la aleur de la moyenne sur des échantillons proenant de la même distribution. Cette mesure permet de comparer approximatiement la moyenne obserée aec une aleur hypothétique (autrement dit, ous pouez conclure que ces deux aleurs sont différentes si le rapport de la différence aec l'erreur standard est inférieur à -2 ou supérieur à +2). Distribution : L'asymétrie et kurtosis sont des statistiques qui décrient la forme et la symétrie de la distribution. Ces statistiques sont présentées aec leurs erreurs standard. Asymétrie. Mesure de l'asymétrie d'une distribution. La distribution normale est symétrique et a une aleur d'asymétrie égale à 0. Une distribution caractérisée par une importante asymétrie positie présente une partie droite plus allongée. Une distribution caractérisée par une importante asymétrie négatie présente une extrémité gauche plus allongée. Pour simplifier, une aleur d'asymétrie deux fois supérieure à l'erreur standard correspond à une absence de symétrie. Kurtosis. Mesure de l'étendue du regroupement des obserations autour d'un point central. Dans le cas d'une distribution normale, la aleur de la statistique kurtosis est égale à zéro. Un kurtosis positif indique que par rapport a une distribution normale, les obserations sont plus regroupées au centre et présentent des extrémités plus fines atteignant les aleurs extrêmes de la distribution. La distribution leptokurtique présente des extrémités plus épaisses que dans le cas d'une distribution normale. Un kurtosis négatif indique que les obserations sont moins regroupées au centre et présentent des extrémités plus épaisses atteignant les aleurs extrêmes de la distribution. La distribution platykurtique présentent des extrémités plus fines que dans le cas d'une distribution normale. Valeurs sont des centres de groupes : Si les aleurs dans os données représentent des centres de groupes (par exemple, les âges des indiidus trentenaires sont représentés par le code 35), sélectionnez cette option pour estimer la médiane et les percentiles des données originales, non regroupées. 6 IBM SPSS Statistics Base 22

15 Graphiques des effectifs Type de graphique : Un graphique circulaire montre la participation de chaque partie à l'ensemble. Chaque tranche du graphique circulaire correspond à un groupe défini par une simple ariable de regroupement. Un graphique à barres montre l'effectif de chaque aleur ou de chaque catégorie sous la forme d'une barre distincte, ce qui ous permet de comparer les catégories isuellement. Un histogramme est également constitué de barres mais ils sont répartis à interalles égaux. La hauteur de chaque barre représente l'effectif des aleurs d'une ariable quantitatie appartenant à l'interalle. Un histogramme montre la forme, le centre et la dispersion de la distribution. Si ous superposez une courbe normale sur l'histogramme, ous pouez déterminer si les données sont distribuées normalement. Valeurs du graphique : Dans les graphiques à barres, l'axe peut être libellé par effectifs ou pourcentages de fréquences. Format des effectifs Ordre d'affichage : La table de fréquences peut être affichée en fonction des aleurs réelles des données ou de l'effectif (fréquence d'occurrence) de ces aleurs, et organisée par aleurs croissantes ou décroissantes. Cependant, si ous demandez un histogramme ou des percentiles, le format des effectifs part du principe que la ariable est quantitatie et affiche ses aleurs par ordre croissant. Variables multiples : Si ous créez des tableaux statistiques pour des ariables multiples, ous pouez afficher toutes les ariables dans un tableau unique (Comparer ariables) ou bien afficher un tableau statistique séparé pour chaque ariable (Séparer la sortie par ariables). Supprimer les tableaux comportant plusieurs catégories : Cette option éite l'affichage des tableaux ayant plus que le nombre spécifié de aleurs. Chapitre 2. Effectifs 7

16 8 IBM SPSS Statistics Base 22

17 Chapitre 3. Descripties La procédure Descripties affiche les statistiques récapitulaties uniariées pour plusieurs ariables en un seul tableau et calcule les aleurs standardisées (scores z). Les ariables peuent être ordonnées en fonction de la taille de leurs moyennes (en ordre ascendant ou descendant), alphabétiquement ou selon l'ordre dans lequel ous aez sélectionné les ariables (par défaut). Lorsque les scores z sont enregistrés, ils sont ajoutés aux données dans l'éditeur de données et sont disponibles pour les graphiques, les listes de données et les analyses. Lorsque les ariables sont enregistrées aec des unités différentes (par exemple, produit domestique brut par personne et pourcentage de la population sachant lire et écrire), une transformation en score z place les ariables sur une échelle commune pour que la comparaison soit plus facile. Exemple : Si chaque obseration dans os données contient les totaux des entes quotidiennes pour chacun des membres du personnel commercial (par exemple, une entrée pour Bob, une pour Kim et une pour Brian) rapportés chaque jour pendant plusieurs mois, la procédure Descripties peut calculer les entes quotidiennes moyennes pour chacun des membres du personnel et ordonner les résultats de la moyenne des entes la plus éleée à la plus basse. Statistiques : Taille de l'échantillon, moyenne, minimum, maximum, écart type, ariance, plage, somme, erreur standard de la moyenne, et kurtosis et asymétrie aec leurs erreurs standard (ES). Remarques sur les données de Descripties Données : Utilisez des ariables numériques après les aoir isualisées graphiquement en cherchant des erreurs d'enregistrement, les aleurs extrêmes et les anomalies de distribution. La procédure Descripties est très efficace pour les gros fichiers (milliers d'obserations). Hypothèses : La plupart des statistiques disponibles (y compris les écarts z) sont basées sur une théorie normale et coniennent pour des ariables continues (mesures de nieau d'interalle ou de rapport) aec distribution symétrique. Eitez les ariables aec des catégories désordonnées ou des répartitions asymétriques. La distribution des écarts z a la même forme que celle des données d'origine. Ainsi, le calcul des écarts z n'est pas une solution aux données posant des problèmes. Pour obtenir des statistiques descripties 1. A partir des menus, sélectionnez : Analyse > Statistiques descripties > Descripties Sélectionnez une ou plusieurs ariables. Sinon, ous pouez : Cliquer sur Enregistrer des aleurs standardisées dans des ariables pour enregistrer les écarts z comme nouelles ariables. Cliquer sur Options pour les statistiques optionnelles et l'ordre d'affichage. Options Descripties Moyenne et somme : La moyenne ou moyenne arithmétique s'affiche par défaut. Dispersion : Les statistiques qui mesurent l'étendue ou les ariations dans les données comprennent l'écart type, la ariance, la plage, le minimum, le maximum, et l'erreur standard (ES) de la moyenne. Copyright IBM Corp. 1989,

18 Ecart type. Mesure de la dispersion des aleurs autour de la moyenne. Dans le cas d'une distribution normale, 68 % des obserations se situent à l'intérieur d'un écart type de la moyenne et 95 % se situent à l'intérieur de deux écarts types. Par exemple, si la moyenne d'âge est de 45 aec un écart type égal à 10, une distribution normale erra 95 % des obserations se situer entre 25 et 65. Variance. Mesure de la dispersion des aleurs autour de la moyenne, égale à la somme des carrés des écarts par rapport à la moyenne, diisée par le nombre d'obserations moins un. La ariance se mesure en unités, qui sont égales au carré des unités de la ariable. Plage. Différence entre la aleur maximale et la aleur minimale d'une ariable numérique (maximum - minimum). Minimum. Plus petite aleur d'une ariable numérique. Maximum. Plus grande aleur d'une ariable numérique. Erreur standard de la moyenne. Mesure du taux de ariation de la aleur de la moyenne sur des échantillons proenant de la même distribution. Cette mesure permet de comparer approximatiement la moyenne obserée aec une aleur hypothétique (autrement dit, ous pouez conclure que ces deux aleurs sont différentes si le rapport de la différence aec l'erreur standard est inférieur à -2 ou supérieur à +2). Distribution : Kurtosis et l'asymétrie sont des statistiques qui caractérisent la forme et la symétrie de la distribution. Ces statistiques sont présentées aec leurs erreurs standard. Kurtosis. Mesure de l'étendue du regroupement des obserations autour d'un point central. Dans le cas d'une distribution normale, la aleur de la statistique kurtosis est égale à zéro. Un kurtosis positif indique que par rapport a une distribution normale, les obserations sont plus regroupées au centre et présentent des extrémités plus fines atteignant les aleurs extrêmes de la distribution. La distribution leptokurtique présente des extrémités plus épaisses que dans le cas d'une distribution normale. Un kurtosis négatif indique que les obserations sont moins regroupées au centre et présentent des extrémités plus épaisses atteignant les aleurs extrêmes de la distribution. La distribution platykurtique présentent des extrémités plus fines que dans le cas d'une distribution normale. Asymétrie. Mesure de l'asymétrie d'une distribution. La distribution normale est symétrique et a une aleur d'asymétrie égale à 0. Une distribution caractérisée par une importante asymétrie positie présente une partie droite plus allongée. Une distribution caractérisée par une importante asymétrie négatie présente une extrémité gauche plus allongée. Pour simplifier, une aleur d'asymétrie deux fois supérieure à l'erreur standard correspond à une absence de symétrie. Ordre d'affichage : Par défaut, les ariables s'affichent dans l'ordre dans lequel ous les aez sélectionnées. En option, ous pouez afficher les ariables alphabétiquement, par moyennes croissantes ou par moyennes décroissantes. Fonctions supplémentaires de la commande DESCRIPTIVES Le langage de syntaxe de commande ous permet également d'effectuer les actions suiantes : Enregistrer les scores standardisés (écarts z) pour certaines ariables uniquement (à l'aide de la sous-commande VARIABLES). Spécifier le nom des nouelles ariables contenant des scores standardisés (à l'aide de la sous-commande VARIABLES). Exclure de l'analyse les obserations ayant des aleurs manquantes pour n'importe quelle ariable (à l'aide de la sous-commande MISSING). Trier les ariables affichées en utilisant la aleur d'une statistique, et pas uniquement la moyenne (à l'aide de la sous-commande SORT). Reportez-ous au manuel Command Syntax Reference pour plus d'informations sur la syntaxe. 10 IBM SPSS Statistics Base 22

19 Chapitre 4. Explorer La procédure Explorer produit des statistiques récapitulaties et des affichages graphiques pour toutes os obserations ou séparément pour des groupes d'obserations. Il existe plusieurs raisons pour utiliser la procédure Explorer : le balayage de données, l'identification des aleurs extrêmes, la description, la érification d'hypothèses et la caractérisation des différences parmi les sous populations (groupes d'obserations). Le balayage de données peut ous indiquer les aleurs inhabituelles, les aleurs extrêmes, les trous dans les données ou d'autres particularités. L'exploration des données peut ous aider à déterminer si les techniques statistiques que ous enisagez d'utiliser pour l'analyse de os données sont appropriées. L'exploration peut indiquer que ous aez besoin de transformer les données si la technique nécessite une répartition gaussienne. Vous pouez également choisir d'utiliser des tests non paramétriques. Exemple : Examinez la distribution des temps d'apprentissage pour les souris dans un labyrinthe aec quatre programmes de renforcement. Pour chacun des quatre groupes, ous pouez oir si la répartition des temps est approximatiement gaussienne et si les quatre ariances sont égales. Vous pouez aussi identifier les obserations aec les cinq plus grands et les cinq plus petits temps. Les boîtes à moustaches et les tracés tige et feuille résument graphiquement la répartition des temps d'apprentissage pour chacun des groupes. Tracés et statistiques : Moyenne, médiane, moyenne tronquée à 5%, erreur standard, ariance, écart type, minimum, maximum, plage, plage interquartile, asymétrie et kurtosis aec leurs erreurs standard, interalle de confiance pour la moyenne (et nieaux de confiance spécifiés), percentiles, M-estimateur de Huber, Andrews, Hampel, Tukey, les cinq plus grandes et cinq plus petites aleurs, la statistique de Kolmogoro-Smirno aec un nieau de signification Lilliefors pour tester la normalité, et la statistique Shapiro-Wilk. Boîtes à moustaches, tracés tige et feuille, histogrammes, tracés de répartition gaussienne, et dispersion/nieaux aec le test de Leene et les transformations. Remarques sur les Données d'explorer Données : La procédure d'explorer peut être utilisée pour les ariables quantitaties (Mesures de nieaux d'interalle ou de rapport). Un facteur (utilisé pour répartir les données en groupes d'obserations) doit aoir un nombre raisonnable de aleurs distinctes (catégories). Ces aleurs peuent être des chaînes de caractères courtes ou numériques. La ariable de libellé par obseration, utilisée pour libeller les aleurs extrêmes dans les boîtes à moustaches, peut être de courtes chaînes de caractères, de longues chaînes de caractères (15 premiers octets) ou numériques. Hypothèses : La distribution de os données ne doit pas obligatoirement être symétrique ou gaussienne. Pour explorer os données 1. A partir des menus, sélectionnez : Analyse > Statistiques descripties > Explorer Sélectionnez au moins une ariable dépendante. Sinon, ous pouez : Sélectionner un ou plusieurs facteurs, dont les aleurs définiront les groupes d'obserations. Sélectionner une ariable d'identification pour libeller les obserations. Cliquer sur Statistiques pour les M-estimateurs, les Valeurs extrêmes, les Percentiles et les tables de fréquences. Cliquer sur Tracés pour les histogrammes, les tracés de probabilités gaussiens aec tests et la dispersion/nieau aec test de Leene. Copyright IBM Corp. 1989,

20 Cliquer sur Options pour le traitement des aleurs manquantes. Statistiques d'explorer Descripties : Ces mesures de tendance centrale et de dispersion s'affichent par défaut. Les mesures de tendance centrale indiquent la position de la répartition. On y troue la moyenne, la médiane et la moyenne tronquée à 5%. Les mesures de dispersion montrent la dissimilarité des aleurs ; on y troue l'erreur standard, la ariance, l'écart type, le minimum, le maximum, la plage, et la plage interquartile. Les statistiques descripties comprennent aussi les mesures de la forme des répartitions. L'asymétrie et kurtosis s'affichent aec leurs erreurs standard. L'interalle du nieau de confiance à 95 % pour la moyenne s'affiche aussi. Vous pouez spécifier un nieau de confiance différent. Moyennes pondérées : Estimations de la moyenne et de la médiane de l'échantillon pour estimer la localisation. Les estimateurs calculés diffèrent selon les pondérations qu'ils appliquent aux obserations. M-estimateur de Huber, Andrew, Hampel, et Tukey apparaissent. Valeurs extrêmes : Affiche les cinq plus grandes et cinq plus petites aleurs aec les libellés d'obserations. Percentiles : Affiche les aleurs pour le 5e, 10e, 25e, 50e, 75e, 90e et 95e percentiles. Tracés d'explorer Boîtes à moustaches : Ces alternaties contrôlent l'affichage de boîtes à moustaches quand ous aez plus d'une ariable dépendante. L'option Nieaux de facteur génère un affichage séparé pour chaque ariable dépendante. Dans un affichage, les boîtes à moustaches sont données pour chacun des groupes définis par un facteur. L'option Dépendantes génère un affichage séparé pour chaque groupe défini par un facteur. Dans un affichage, les boîtes à moustaches s'affichent côte à côte pour chaque ariable dépendante. Cet affichage est particulièrement utile lorsque les différentes ariables représentent une seule caractéristique mesurée à des moments différents. Caractéristique : Le groupe caractéristiques ous permet de choisir les tracés tige et feuille et les histogrammes. Tracés de répartition gaussiens aec tests : Affiche les tracés de probabilités gaussiens et les résidus. La statistique de Kolmogoro-Smirno aec un nieau de signification Lilliefors pour le test de normalité s'affiche. Si des pondérations non entières sont spécifiées, la statistique Shapiro-Wilk est calculée lorsque la taille d'échantillon pondérée est comprise entre 3 et 50. En cas de pondérations entières ou en l'absence de pondération, le calcul est effectué lorsque la taille d'échantillon pondérée est comprise entre 3 et Dispersion/nieau aec test de Leene : Contrôle les transformations de données pour les tracés de dispersion par nieau. Pour tous les tracés de dispersion par nieau, la pente de la ligne de régression et les tests de Leene portant sur l'homogénéité de la ariance s'affichent. Si ous sélectionnez une transformation, les tests de Leene sont basés sur les données transformées. Si aucun facteur n'est sélectionné, les tracés de dispersion par nieau ne sont pas produits. L'option Estimation d'exposants produit un tracé des logs naturels des plages interquartile opposés au logs naturels des médianes pour toutes les cellules, en même temps qu'une estimation de la transformation de l'exposant pour arrier à des ariances égales dans les cellules. Un tracé de dispersion par nieau aide à déterminer l'exposant pour qu'une transformation stabilise (rende plus égales) les ariances entre groupes. L'option Transformation Exposant ous permet de sélectionner une des alternaties de l'exposant, en suiant éentuellement les recommandations de l'estimation de l'exposant et de produire les tracés des données transformées. La plage interquartile et la médiane des données transformées sont dessinés. L'option Sans transformation produit des tracés de données brutes. Ceci est équialent à une transformation aec une puissance de IBM SPSS Statistics Base 22

21 Transformations de l'exposant d'explorer Voici les transformations de l'exposant pour les tracés de dispersion par nieau. Pour transformer les données, ous deez sélectionner un exposant pour la transformation. Vous aez le choix entre les options suiantes : Log népérien : Transformation par log naturel. Il s'agit de la aleur par défaut. 1/racine carrée : L'inerse de la racine carrée est calculée pour chaque aleur des données. Inerse : L'inerse de chaque aleur des données est calculée. Racine carrée : La racine carrée de chaque aleur des données est calculée. Carré : Chaque aleur des données est éleée au carré. Cube : Chaque aleur des données est éleée au cube. Options d'explorer Valeurs manquantes : Contrôle le traitement des aleurs manquantes. Exclure toute obseration incomplète : Les obserations aec des aleurs manquantes pour l'une ou l'autre des ariables dépendantes ou facteurs sont exclues de toutes les analyses. Il s'agit de la aleur par défaut. Exclure seulement les composantes non alides : Les obserations sans aleur manquante pour une ariable dans un groupe (cellule) sont inclues dans l'analyse de ce groupe. L'obseration peut aoir des aleurs manquantes pour les ariables utilisées dans d'autres groupes. Signaler les aleurs manquantes : Les aleurs manquantes pour les facteurs sont traitées comme une catégorie séparée. Toute sortie est produite pour cette catégorie supplémentaire. Les tables de fréquences contiennent les catégories pour les aleurs manquantes. Les aleurs manquantes pour un facteur sont inclues, mais libellées comme manquantes. Fonctions supplémentaires de la commande EXAMINE La procédure Explorer utilise la syntaxe de la commande EXAMINE. Le langage de syntaxe de commande ous permet également d'effectuer les actions suiantes : demander le total des sorties et des tracés en complément des sorties et tracés relatifs aux groupes définis par les facteurs (au moyen de la sous-commande TOTAL) ; spécifier une échelle commune pour un groupe de boîtes à moustaches (au moyen de la sous-commande SCALE) ; préciser les interactions des facteurs (au moyen de la sous-commande VARIABLES) ; spécifier les percentiles autres que ceux par défaut (au moyen de la sous-commande PERCENTILES) ; calculer les percentiles à l'aide de l'une des cinq méthodes possibles (au moyen de la sous-commande PERCENTILES) ; spécifier toute transformation de l'exposant pour les tracés de dispersion par nieau (au moyen de la sous-commande PLOT) ; préciser le nombre de aleurs extrêmes à afficher (au moyen de la sous-commande STATISTICS) ; indiquer les paramètres pour les M-estimateurs d'un emplacement (au moyen de la sous-commande MESTIMATORS). Reportez-ous au manuel Command Syntax Reference pour plus d'informations sur la syntaxe. Chapitre 4. Explorer 13

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