Fitted Surface; Variable: Y_REND 2 factors, 1 Blocks, 13 Runs; MS Pure Error=.053 DV: Y_REND

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1 Fitted Surface; Variable: Y_REND 2 factors, 1 Blocks, 13 Runs; MS Pure Error=.053 DV: Y_REND

2 2 TABLE DES MATIÈRES STRUCTURE de STATISTICA : interface usager... 3 SORTIES : classeurs, rapports, fenêtres.. 4 FEUILLE de DONNÉES - Spécifications des variables / observations, types variables, libellés 6 - Statistiques de blocs, recodage, tri.. 12 IMPORTATION / EXPORTATION de DONNÉES Requêtes, filtres de sélection, échantillonnage aléatoire OPTIONS de STATISTICA. 18 MODULE STATISTIQUES ÉLÉMENTAIRES Sélection de variables, statistiques, normalité, corrélations Test t, 2 échantillons indépendants, par groupes Test t, 2 échantillons indépendants, par variables Test t, 2 échantillons appariés Test t, un échantillon Décomposition et ANOVA à 1 facteur Table de fréquences / Tableaux et tris croisés 31 - Calculateur de probabilités.. 33 MODULE : TESTS NON PARAMÉTRIQUES - Comparaison de 2 échantillons indépendants. 34 GRAPHIQUES Graphique d une feuille de données Graphique d un bloc de données Graphique à partir du menu Graphique personnalisé Mise à jour de graphiques Options globales Création de graphiques composés / multiples Edition d un graphique Personnalisation des composantes Utilisation d un style EXPLORATION D UN GRAPHIQUE : zoom, habillage, rotation.. 52 PERSONNALISATION de STATISTICA STATISTICA VISUAL BASIC 57 AIDE de STATISTICA.. 59 GLOSSAIRE.. 60 EXERCICES : gestion des données EXERCICES : statistiques élémentaires.. 64 VERSION 6 : nouvelles fonctionnalités

3 3 STRUCTURE de STATISTICA version 6 : interface usager STATISTICA est organisé en modules. Chaque module contient un groupe de procédures statistiques reliées. On utilise le menu Statistiques pour sélectionner le module approprié disponible dans votre version particulière de STATISTICA. menu général modules sous module bouton d outils Il n y a plus de «module switcher» dans la version 6 feuille de données = tableau croisé lignes X colonnes observations X variables module : Satistiques Élémentaires Groupe de procédures statistiques reliées Statistiques descriptives Matrices de corrélations Test t pour éch. indépendants, par groupes 3

4 4 On peut avoir plusieurs modules et plusieurs fichiers de données ouverts simultanément. Ceci constitue une différence majeure par rapport à la version 5 de STATISTICA. Par exemple, on peut avoir 3 analyses de Régressions et 2 analyses ANOVA en cours et chaque analyse peuvent s exécuter sur différents fichiers de données «ouverts». Des options générales sont disponibles dans tous les modules et à chaque point d une analyse. SORTIES («OUTPUT») La sortie des résultats numériques ou graphiques de STATISTICA peut être dirigée vers trois canaux : classeurs («woorkbook»), fenêtre de rapport («report window») et fenêtres indépendantes («stand alone windows»). On peut choisir le canal de sortie de son choix en cliquant sur Outils Options et l onglet Gestionnaire de sorties. Remarque : différence majeure par rapport à la version 5. Choix du type de sortie : Gestionnaire de sorties CLASSEURS : méthode par défaut (implicite) pour gérer les sorties. Chaque sortie est stockée avec un onglet dans le classeur. Les documents peuvent être organisés en hiérarchie (arborescence). Les classeurs sont très flexibles car on peut gérer les filières, les documents et des branches entières de l arborescence. Exemple d un CLASSEUR fichier de type ****.stw 4

5 5 Par exemple, on peut extraire, copier coller, copier-déplacer un ou plusieurs documents (tableaux ou graphiques produits par STATISTICA) et les placer dans un document WORD. On peut placer des branches entières dans d autres classeurs afin de construire une organisation de filières. RAPPORTS: c est une méthode plus traditionnelle de gérer les sorties où chaque objet est monté séquentiellement comme dans un traitement de texte. L avantage de ce format est la possibilité d insérer des notes et commentaires ainsi que de dérouler («scrolling») pour consulter le rapport. Suggestion : il est probablement plus efficace d ouvrir le traitement de texte WORD pour insérer les tableaux et graphiques de STATISTICA avec des opérations de copier-coller. Ces opérations peuvent aussi se faire avec les documents d un classeur de STATISTICA. Exemple d un RAPPORT fichier de type ****.str FENÊTRES INDÉPENDANTES fenêtres indépendantes 5

6 6 FEUILLE DE DONNÉES boîte information barre de titre entête de fichier variable observation 75 variables par 50 cas libellé de l observation La feuille de données est organisée en variables et observations («cases»). Les colonnes sont les variables et correspondent aux champs dans des programmes de base de données comme ACCESS. Les rangées ou observations sont équivalents aux enregistrements dans des programmes de base de données. Les observations peuvent être identifiées optionnellement avec un nom d observation ou libellé. Par défaut, le libellé est un numéro séquentiel 1, 2, 3, noté «Vo» qui est toujours créé et disponible avec la feuille. SPÉCIFICATIONS DES VARIABLES ET DES OBSERVATIONS Les variables et les observations peuvent être modifiées : l ajout de variables, le déplacement d obervations, le recalcul de variables etc. Ces options sont accessibles avec le bouton Variableset et le bouton Observations de de la barre d outils. 6

7 7 VARIABLES Chaque variable a un ensemble de propriétés ou spécifications qui lui est associée. Cliquer sur le nom de la variable pour ouvrir la boîte de dialogue contenant toutes les informations. nom type longueur (variable texte) code valeur manquante (VM) format d affichage nombre de décimales (variable numérique) valeurs Statistiques description détaillée : étiquette ou formule ÉDITEUR DES SPÉCIFICATIONS DE TOUTES LES VARIABLES 7

8 8 OPÉRATIONS SUR LES VARIABLES OPÉRATIONS SUR LES OBSERVATIONS 8

9 9 TYPE DE VARIABLES On peut spécifier le type de la variable avec la fenêtre de dialogue de spécification de la variable. STATISTICA distingue 4 types de variable. Double : format par défaut pour stocker des variables numériques. Chaque cellule occupe 8 bytes. Entier : type de variable avec valeurs entière sans aucune décimale. Chaque cellule occupe 4 bytes. Octet : type pour des entiers entre 0 et 255. Chaque cellule occupe 1 byte. Texte :type de variable contenant une séquence de caractères. La séquence est généralement de longueur variable. VALEURS-TEXTE Utile dans les applications statistiques d avoir un codage numérique pour la saisie des valeurs textes. Éditeur de Valeurs-Texte On peut basculer entre les valeurs-textes et les valeurs numériques avec le bouton 9

10 10 EXEMPLE : création d un fichier hypothétique d information sur 18 individus. La feuille de données («spreadsheet») contiendra 6 variables : sexe, couleur des yeux, couleur des cheveux, taille, poids, age. liste des fichiers les plus récents qui furent accédés 10

11 11 Remplissage vers le bas de la cellule 1 jusqu à la cellule 9 Répéter l opération de la cellule 10 à la cellule 18 avec la valeur «homme» Remplissage des valeurs de la variable «couleur yeux» opérations similaires à celles des fichiers EXCEL : copier coller, coloriage de cellules, choix d une police de caractères, caractères gras, italiques, couleurs de caractères, centrage des cellules, etc. 11

12 12 STATISTIQUES DE BLOCS Les statistiques (moyennes, écart types, ) d un bloc de lignes (colonnes) seront ajoutées avec des lignes (colonnes) additionnelles au fichier existant. RECODAGE Une opération utile et fréquente dans les tâches de gestion des données est le recodage des valeurs d une variable. Cette opération peut se faire avec le bouton Variables de la barre d outil et en choisissant Recodifier permettant d afficher une boîte de dialogue avec une barre de défilement. Par exemple 12

13 13 La variable «classe age» qui était une copie de la variable «Age» a été recodée de la manière suivante: Age classe age 25 ans et moins 1 26 à 64 ans 2 65 ans et plus 3 TRI A Z Le bouton trier de la barre d outil ouvre une boîte de dialogue permettant de trier les données en utilisant un maximum de 7 clés (variables). 13

14 14 EXEMPLE : saisie de données, codage variable texte, statistique bloc, recodage, tri, rangs Opérations 1. entrer des valeurs 2. éditer des valeurs texte 3. calculer des statistiques de blocs 4. recoder et faire la mise à jour dynamique 5. affecter des rangs 6. trier Assignation numérique automatique par défaut : 101, 102, 103, à toute variable de type texte On peut éditer et remplacer avec d autres valeurs numériques de son choix : par exemple, 1, 2, 3, bloc saisi : taille poids age somme des lignes 14

15 15 Ajout d une nouvelle variable TPA = taille + poids + age autres formules possibles : = taille + poids + age ; = sum (v4:v6) ; bouton x =? de la barre d outil permet de recalculer automatiquement lorsque les données changent Calcul d une nouvelle variable «Rang PTA» Tri des observations selon la variable TPA 15

16 16 IMPORTATION DE DONNÉES Les fichiers provenant d une grande variété d applications Windows et autres peuvent être accédés et transformés en format STATISTICA (.sta) en ouvrant Fichier et en sélectionnant Ouvrir avec la barre principale. Les formats les plus employés sont supportés : Excel, dbase, SPSS, Lotus/Quatro, etc. Formats supportés Excel, dbase, SPSS, Lotus Quatro, Texte, XTML, Aussi : format en version 5 de Statistica Par exemple, si on choisit un ficher Excel (.xls) à ouvrir, STATISTICA demandera si on veut importer toutes les feuilles dans un classeur (.stw) ou une feuille de données (.sta). On peut importer le nom des observations et le nom des variables si elles sont présentes dans le fichier Excel. 16

17 17 STATISTICA Query STATISTICA permet l accès, l importation et la création de feuilles de données à partir de grandes bases de données comme ACESS, ORACLE, etc. Le langage de requêtes relationnelles de STATISTICA. (SQL) permet de sélectionner les composants de la requête via une interface graphique conviviale et intuitive. On peut créer une feuille de données à partir de plusieurs bases de données différentes. SÉLECTION / ÉCHANTILLONNAGE ALÉATOIRE Il est possible de sélectionner des observations avec filtre ou d échantillonner au hasard d une feuille de données afin de créer un sous ensemble pour l analyse. Il y a plusieurs méthodes d échantillonnage : aléatoire simple avec ou sans remplacement, échantillonnage systématique, échantillonnage stratifié. 17

18 18 EXPORTATION DES DONNÉES STATISTICA permet l exportation de ses feuilles de données (***.sta) vers d autres applications comme celles mentionnées dans les possibilités d importation. Choisir Fichier Enregistrer sous. pour ouvrir une boîte de dialogue pour identifier la destination, le nom du fichier ainsi que le type de format désiré. OPTIONS La boite de dialogue Options de la barre d outils contient 12 onglets permettant de personnaliser OPTIONS de STATISTICA Ouvir Outils Options. 12 onglets pour définir des options Généralités Classeurs Rapports Graphe 1 Graphe 2 Feuilles de données Importation Analyses/Graphiques Programme SVB (macros) Gestionnaire de sorties Listes personnalisées Gestionnaire de Configurations 18

19 19 MODULE : STATISTIQUES ÉLÉMENTAIRES Plusieurs analyses statistiques de base sont accessibles en sélectionnant le module Statistiques Élémentaires avec le menu Statisques de la barre principale. Les sorties sont dirigées, par défaut, dans une filière (. stw). Étapes de la mise en œuvre d une procédure ouvrir une feuille de données, sélectionner une analyse spécifique du module, sélectionner les variables de l analyse, préciser les tableaux ou graphiques désirés cliquer sur le bouton synthèse chaque procédure possède plusieurs onglets : Base, Avancé, EXEMPLE : statistiques descriptives, histogramme, normalité, droite de Henry, corrélations, Test t, ANOVA à un facteur, tables de fréquences, tableaux, tri croisé. feuille : patients.sta : 11 variables et 100 patients (cas, observations) 19

20 20 statistiques descriptives : variables : taille, poids, age Filière pour consigner les sorties Patients.stw histogramme : variable diastolique 20

21 21 Droite de Henry ( échelle de probabilité normale) : variable pouls Onglet «Avancé»: Statistiques Descriptives Description très détaillée des variables sélectionnées statistiques de position statistiques de dispersion moments percentiles étendues etc Onglet «Tracés catég.» : Statistiques Descriptives Tracés divers par catégories Boite à moustaches Tracés d interaction Histogrammes Nuages de points Droite de Henry (graphique sur échelle de probabilité normale) etc 21

22 22 boîte à moustache : poids selon sexe CORRÉLATIONS Le coefficient de corrélation, généralement noté r, est une mesure de relation linéaire entre deux variables quantitatives. La valeur du coefficient de corrélation se situe entre (corrélation maximale négative) et (corrélation maximale positive). La recherche d une équation mathématique de prédiction (liaison) de la forme Y = β 0 + β 1 X entre les deux variables Y et X est reliée au coefficient de coefficient de corrélation. Si les variables Y et Y sont en moyenne 0 et écart type 1 (variables centrées réduites) alors Y = rx. Une valeur du coefficient de corrélation près de 0 est une indication de l absence de liaison linéaire entre les variables. Matrice de corrélation des variables : taille poids pouls systolique diastolique indice 22

23 23 nuages matriciels TESTS t Le test t compte parmi les procédures statistiques les plus fréquemment employées. Elle sert à comparer les différences de moyennes entre deux groupes. Le test suppose que les variables sont normalement distribuées et que les variances de chaque groupe sont égales. Le module Statistiques Élémentaires offre 4 sortes de tests t. Test t : deux échantillons indépendants, par groupes Une variable contient les codes pour les 2 groupes et une autre variable contient les mesures. 23

24 24 exemple : comparaison de la pression systolique entre les hommes et les femmes Cet échantillon de 100 personnes dont 52 hommes et 48 femmes montre qu il n y a pas de différence statistiquement significative de la pression systolique moyenne entre les deux groupes. 24

25 25 Test t : deux chantillons indépendants, par variables Dans certains cas, les données à comparer résident en 2 colonnes Par exemple, les données de pression systolique des hommes seraient dans une colonne et celles des femmes dans une autre colonne. Dans ce cas, il faut employer le test t par variables. exemple : comparaison de la pression systolique entre les hommes et les femmes systolique homme systolique femme Le fichier ci haut présente une organisation inhabituelle des données. Dans les études statistiques, il est utile, nécessaire et préférable d identifier les unités statistiques (les patients dans ce cas) et de préciser quelles seront les variables (mesures et attributs) qui serviront pour l analyse. Il n y a pas de différence significative entre la pression systolique moyenne des hommes et celle des femmes sur la base de cet échantillon considéré comme un échantillon aléatoire de tous les patients d une certaine population. 25

26 26 Test t : deux échantillons appariés (dépendants) Il est assez fréquent, lors de la phase de la planification d une étude statistique, que l on prévoit mesurer et caractériser à plusieurs reprises les mêmes unités statistiques. Par exemple, une variable spécifique est mesurée à deux reprises dans le temps sur les mêmes unités expérimentales et, on veut savoir si cette variable présente une différence significative dans le temps. On peut facilement imaginer qu une portion non négligeable de cette différence est attribuable aux unités statistiques qui généralement présentent un certain degré d hétérogénéité. Dans ce cas, le test t est basé sur la différence entre la variable mesurée au temps 1 et la variable correspondante mesurée au temps 2. Les deux échantillons de valeurs observées sont dépendants ou appariés car les mêmes unités statistiques sont présentent dans les deux échantillons de valeurs. La mise en œuvre du test t pour échantillons appariés est illustrée dans l exemple suivant tiré du fichier «Patients.sta». On a mesuré sur tous les patients la variable «indice» au début et à la fin. La différence est elle significative? 5.0 Boîtes à Moustaches indice début X indice fin 2.55 est la différence entre la moyenne de la variable «indice début» et la moyenne de la variable «indice fin». p = est la probabilité d observer une telle différence. Elle est calculée avec la loi t de Student sous l hypothèse nulle d égalité de moyennes indice début indice fin La probabilité est jugée trop petite pour supporter l absence de différence. La différence est déclarée statistiquement significative. Moyenne Moyenne±Erreur-Type Moyenne±1.96*Erreur-Type 26

27 27 Test t : comparer une moyenne à un standard (un échantillon) Illustrons avec un exemple tiré du fichier «patients.sta». Répondons à la question : les hommes dont la taille est inférieure à 1.70 m ont ils un poids de 65 kg ou moins tel que prévu selon les normes? Dans un premier temps il faut sélectionner le sous ensemble des patients qui satisfont à la condition : «homme et taille 1.70» Cette opération est réalisable avec le bouton SELECT CASES S disponible avec toutes les procédures statistiques. Permet de définir un filtre de sélection. Comparaison de moyennes à un standard (constante) (Patients.sta) Moyenne Ec-Type N Erreur-T Confiance - 95% Confiance + 95% Valeur de comparaison Valeur t dl p poids Le fichier contient 17 hommes dont la taille est inférieure à 1.70 m. Ils ont un poids moyen de 81.0 kg. qui s écarte significativement du standard théorique de 70 kg. Cet échantillon de 17 hommes est tiré d une population dont la moyenne se situe entre et Le degré de confiance de cette affirmation est de 95%. Autrement dit, il y a 1 chance sur 20 de se tromper en faisant cette affirmation. 27

28 28 DÉCOMPOSITIONS et ANOVA à 1 FACTEUR de CLASSIFICATION Cette procédure fait le calcul de statistiques descriptives d une variable de réponse mesurée sur plusieurs groupes définis par d autres variables du fichier, par exemple, des catégories d age. On veut ainsi comparer la distribution d une réponse selon les groupes. Cette analyse est typiquement de nature exploratoire mais elle peut aussi être de nature inférentielle afin de savoir si des différences significatives réelles existent entre les groupes. Pour répondre à cette question on fait appel à l analyse de la variance dont le sigle ANOVA signifie ANalysis Of VAriance. Celle méthode d analyse compte parmi les méthodes les plus utiles et les plus employées de l analyse statistique des données. Le module Statistiques Élémentaires présente le cas le plus simple de cette analyse avec un seul facteur de classification. Les modules ANOVA et MODÈLES LINÉAIRES présentent des procédures pour traiter des cas de données ayant plusieurs variables de classement. Illustrons avec un exemple tiré du fichier «Patients.sta». On veut décrire, comparer et décider si la taille (variable de réponse ou dépendante) des patients hommes présente des différences significatives selon la couleur de leurs cheveux (variable de classement ou indépendante). On commence par construire un filtre sur le fichier pour sélectionner seulement les patients qui satisfont le critère «hommes». Onglet pour faire des comparaisons a posteriori (post-hoc) à la suite de l analyse de la variance qui aurait révélé des différences significatives. 28

29 29 Valeurs Tracé des Moyennes & Intervalle de Confiance (95.00%) taille brun rouge noir blond couleur cheveux couleur cheveux moyenne N Ecart type brun rouge noir blond Ts Grpes Boîtes à Moustaches Catég. : taille taille brun rouge noir blond couleur cheveux Médiane 25%-75% Min-Max Analyse de la Variance (Patients.sta) Effets significatifs marqués à p < SC dl MC SC dl MC F p taille Il n y a pas de différence significative de la taille moyenne entre les patients masculins des différents groupes définis par la couleur des cheveux. 29

30 30 On peut aussi obtenir les statistiques d une variable de réponse pour les différentes catégories du croisement de plusieurs variables. Par exemple, quelles sont les moyennes de la variable taille (réponse) selon les catégories définies par les deux variables sexe et couleur des cheveux? sexe Couleur cheveux Taille moyenne N Écart type homme brun homme rouge homme noir homme blond femme brun femme rouge femme noir femme blond Tous Grpes Tracé des Moyennes & Intervalle de Confiance (95.00%) taille Valeurs brun rouge noir blond couleur cheveux sexe homme sexe femme 30

31 31 TABLES DE FRÉQUENCES / TABLEAUX ET TRIS CROISÉS Les tables de fréquences (aussi appelés tableau d effectifs) constituent une méthode simple pour analyser une variable qualitative (aussi appelée variable de type attribut). Elles sont souvent employées comme méthode exploratoire pour décrire et résumer les différents sous groupes de l échantillon de données. Par exemple, dans un sondage, on veut résumer les réponses des différents sous groupes des répondants aux questions posées. Nous allons illustrer en employant la feuille de données «Patients2.sta». Ce fichier complète le fichier «Patients.sta» avec des informations additionnelles sur les patients. Les premières lignes de la feuille de données sont présentées ci-après. SEXE YEUX CHEVEUX TAILLE POIDS AGE. MARCHE 1KM /JOUR EXER INT HR TV TRAVAIL 1 homme bleu brun jamais jamais 3 tplein 0 2 homme vert brun toujours jamais 6 ret 20 3 femme brun brun souvent jamais 5 tplein 15 CIG / JR.. Table de fréquences : marche extérieure 1km/jour (Patients2.sta) Histogramme Bivarié : marche ext 1km/jour & exercice phys int/jour Effectif Effectifs cumulés %age %age cumulé toujours souvent quelquefois jamais VM

32 32 Table de Fréquences - Synthèse (Patients2.sta) Effectifs en surbrillance > 10 (effectifs marginaux non marqués) sexe marche ext 1km/jour Travail tplein Travail tpartiel Travail ret Travail arret Totaux lignes homme toujours homme souvent homme quelquefois homme jamais Total femme toujours femme souvent femme quelquefois femme jamais Total Tot. Colonnes Interactions : sexe x marche ext 1km/jour x Travail Effectifs Travail: tplein tpartiel ret arret marche ext 1km/jour: toujours Travail: tplein tpartiel ret arret marche ext 1km/jour: souvent Travail: tplein tpartiel ret arret marche ext 1km/jour: quelquefois Travail: tplein tpartiel ret arret marche ext 1km/jour: jamais sexe homme sexe femme 32

33 33 CALCULATEUR DE PROBABILITÉS 0.6 Fonction de Densité de Probabilité y=normal(x;0;1) normale 1.0 Fonction de Distribution de Probabilité p=inormal(x;0;1) 1.4 Fonction de Densité de Probabilité y=f(x;25;10) 1.0 F (Fisher) Fonction de Distribution de Probabilité p=if(x;25;10) Fonction de Densité de Probabilité y=gamma(x;2) 1.0 Gamma Fonction de Distribution de Probabilité p=igamma(x;2) Fonction de Densité de Probabilité y=pareto(x;2) 1.0 Pareto Fonction de Distribution de Probabilité p=ipareto(x;2)

34 34 MODULE TESTS NON-PARAMÉTRIQUES Beaucoup de procédures statistiques (tests d hypothèses et intervalles de confiance) ont comme condition de base que la variable de réponse suit une distribution normale (gaussienne). Plusieurs de ces procédures sont robustes relativement à cette condition. On a aussi développé des tests qui ne font aucune hypothèse sur la forme paramétrée de la distribution. Ces méthodes sont connues sous le nom de «tests non-paramétriques». Il y a au moins un test non paramétrique correspondant à chaque test paramétrique. On a aussi développé des tests et des coefficients appropriés lorsque l on a affaire à des variables qualitatives. EXEMPLE : comparaison de 2 échantillons indépendants Feuille de données : «Patients.sta» variable de réponse : nombre cigarettes / jour variable groupe : sexe La variable «nbre cigaret/jour» n est pas normale 70 Histogramme nbre cigaret /jour Nbre d'obs nbre cigaret /jour Histogramme Catégorisé Variable :nbre cigaret /jour sexe: homme nbre cigaret /jour = 52*5*normal(x; ; 9.264) sexe: femme nbre cigaret /jour = 48*5*normal(x; 6.875; ) Test U de Mann-Whitney (Patients2.sta) Par var. sexe Tests significatifs marqués à p < Nbre d'obs Somme Rgs F Somme Rgs H U Z niv. p Z niv. p sexe: homme nbre cigaret /jour sexe: femme nbre cigaret /jour différence non significative car p >

35 35 GRAPHIQUES STATISTICA offre une grande variété de représentations graphiques pour tous les besoins et des outils très développés pour les éditer en totalité et les personnaliser selon les préférences de l utilisateur. Tous les modules et leurs procédures associées disposent de graphiques contextuels pour accentuer et visualiser l interprétation de l analyse. La production d un graphique est fonction des données à visualiser et de la méthode de le spécifier : graphiques intégrés à une feuille, graphiques d un bloc de la feuille, graphiques à partir du menu de la barre principale de STATISTICA. GRAPHIQUES DE LA FEUILLE DE DONNÉES Chaque feuille de données ainsi que les résultats accompagnant presque toutes les analyse possèdent des graphiques intégrés. Ces graphiques sont accessibles avec un seul clic de souris : bouton spécifique des options prévues de l analyse ou par des raccourcis en activant le bouton droit de la souris. Les GRAPHIQUES DE LA FEUILLE DE DONNÉES offre les graphiques le plus souvent demandés comme les histogrammes, les nuages de points, etc. La sélection de la variable dépend de la position du curseur dans la feuille active. Les graphiques ont un format prédéfini que l on peut éditer à volonté en cliquant sur toute portion du graphique. Les sélections du sous menu de la forme par demande de préciser une deuxième variable dépendamment de la position du curseur. 35

36 36 Exemples Nbre d'obs Histogramme (Patients2.sta 17v*100c) sexe: homme taille sexe: femme diastolique Nuage de Points avec Histogrammes (Patients2.sta 17v*100c) Histogramme = 100*1*normal(x; ; 3.015) Histogramme = 100*5*normal(x; ; ) Nuage de Points = *x systolique Fenêtre d édition d un graphique : activation par double clic sur le graphique 36

37 37 GRAPHIQUES D UN BLOC DE LA FEUILLE DE DONNÉES avec toutes les observations Histogramme Bivarié (Patients2.sta 17v*100c) Tracé Matriciel (Patients2.sta 17v*100c) pouls systolique diastolique pouls systolique diastolique 37

38 38 bloc partiel des observations bloc saisi Camembert ( 2v*20c) Camembert ( 1v*100c) blond (25;30] (20;25] (15;20] noir (10;15] rouge brun (5;10] <= 0 couleur cheveux nbre cigaret /jour 38

39 39 GRAPHIQUES DE LA BARRE DE MENU STATISTICA menu principal sous menu Onglets similaires dans la majorité des boîtes de dialogue pour spécifier un graphique. Base : liste resteinte d options Avancé : liste complète d options Apparence : options de style et type de graphiques Option 1 et Option 2 : liste d options moins employées comme l utilisation de cordonnées polaires etc. 39

40 40 Exemple : nombre cigarettes/ jour (Z) vs pression systolique (X) et pression diastolique (Y) Surface de Réponse (Patients2.sta 17v*100c) nbre cigaret /jour = Distance des Moindres Carrés Pondérés Rotation du graphique en 3D Surface de Réponse (Patients2.sta 17v*100c) nbre cigaret /jour = Distance des Moindres Carrés Pondérés Boîte à moustaches catégorisées en 2D nbre cigaret /jour sexe: homme sexe: femme Boîte à Moustaches (Patients2.sta 17v*100c) toujours souvent quelquefois jamais Travail: tplein toujours souvent quelquefois jamais Travail: tpartiel toujours souvent quelquefois jamais Travail: ret marche ext 1km/jour toujours souvent quelquefois jamais Travail: arret Médiane 25%-75% Etendue Non-Atypique 40

41 41 GRAPHIQUES PERSONALISÉS («USER DEFINED GRAPHS») But visé : automatiser des taches répétitives L onglet «Option 2» de la boîte de dialogue de définition de tout graphique permet de sauvegarder toutes les options spécifiées durant la définition du graphique, incluant la sélection des variables. Le graphique sera placé dans cette liste personnalisée et il pourra être invoqué pour produire le même type de graphique sur la même feuille de donnée ou une autre feuille. Lors de la prochaine activation du bouton «Graphiques Personnalisés» le graphique «Boîtes à Moustaches Catégorisés en 2D» fera partie de la liste La liste peut être éditée : changement de nom suppression 41

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