Logiciel XLSTAT version 7.0. 40 rue Damrémont 75018 PARIS



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Transcription:

Logiciel XLSTAT version 7.0 Contact : Addinsoft 40 rue Damrémont 75018 PARIS 2005-2006

Plan Présentation générale du logiciel Statistiques descriptives Histogramme Discrétisation Tableau de contingence et Khi deux Régression linéaire Codage Quelques autres fonctionnalités Sources Florence Nicolau 2

Présentation générale du logiciel

Caractéristiques du logiciel XLSTAT permet d utiliser les techniques de statistique d analyse de données de modélisation sans quitter Microsoft Excel Sa particularité = être parfaitement intégré à Excel. On lance XLSTAT barre d outils et menu apparaissent Florence Nicolau 4

Caractéristiques du logiciel Une interface intuitive XLSTAT utilise Excel comme une interface de récupération des données et d affichage des résultats. Tous les calculs sont réalisés en dehors d Excel. Florence Nicolau 5

Quelques applications Marketing quantitatif Analyse d enquêtes Analyse de portefeuille Modélisation de risques Analyse de données de survie Contrôle qualité Analyse sensorielle Florence Nicolau 6

Modules complémentaires à XLSTAT Pro XLSTAT-3DPlot : pour la visualisation de données en 3 dimensions. XLSTAT-Time : XLSTAT-SPC : XLSTAT-Life : XLSTAT-Pivot : XLSTAT-MX : XLSTAT-Dose : pour l analyse des séries chronologiques pour le contrôle statistique des procédés pour l analyse de données de survie pour créer des tableaux croisés intelligents pour l analyse sensorielle pour l analyse des effets de dose Florence Nicolau 7

La barre d outils principale de XLSTAT Pro Préparation des données Description des données Analyse des données Visualisation des données Modélisation des données Tests de corrélation / association Tests paramétriques Tests non paramétriques Utilitaires Options Aide Florence Nicolau 8

Sélection des données Sélection rapide par colonnes : Possible seulement si les données commence à la ligne 1. Pour sélectionner une colonne, on clique sur la lettre de la colonne. XLSTAT détecte automatiquement la fin du tableau de données par la présence d'une ligne vide. L'option "Libellés des colonnes" permet de préciser à XLSTAT si la 1 re ligne contient des données ou des libellés. Sélection multiple possible : on laisse la touche Ctrl enfoncée pendant la sélection des colonnes non adjacentes. Florence Nicolau 9

Sélection des données Sélection par plages A utiliser quand le tableau de données ne commence pas dès 1 re ligne de la feuille Excel. La plage de données est sélectionnée avec la souris. Sélection multiple possible : on laisse la touche Ctrl enfoncée pendant la sélection de plages de données non adjacentes. Florence Nicolau 10

Sélection des données Raccourcis clavier : On peut sélectionner des données en utilisant les touches Ctrl, Shift, déplacement haut, bas, gauche, droite. On peut utiliser la touche Tab pour passer d'un élément au suivant dans la boîte de dialogue. Florence Nicolau 11

Affichage des résultats dans Excel Dans chaque boîte de dialogue, XLSTAT propose 3 modes d'affichage des résultats : Florence Nicolau 12

Affichage des résultats dans Excel Plage : les résultats sont affichés dans la feuille active, à partir d'une cellule (à sélectionner) qui sera le coin supérieur gauche de la plage Feuille : les résultats sont affichés dans une nouvelle feuille Excel créée par XLSTAT Classeur : les résultats sont affichés dans un nouveau classeur Excel. Florence Nicolau 13

Affichage des résultats dans Excel A propos de l'option "Feuille" : On peut choisir parmi différentes options d'affichage des résultats. Cliquer sur le bouton Options Puis sur l'onglet "Sortie" Florence Nicolau 14

Affichage des résultats dans Excel Remarques : Option "Feuille" : XLSTAT donne à la feuille de résultats le nom de la méthode employée (suivi si besoin est d un numéro). Option "Classeur" : conseillée pour de gros volumes de données. Florence Nicolau 15

Statistiques descriptives

Statistiques descriptives Ouverture par le menu XLSTAT : Ouverture par la barre d outils XLSTAT : Florence Nicolau 17

Statistiques descriptives La fenêtre : Après un clic sur le bouton Plus, la fenêtre complète s affiche Florence Nicolau 18

Statistiques descriptives Ce qu il faut compléter : Données : sélectionner la plage des variables à décrire. S il y a des valeurs manquantes dans une colonne, XLSTAT propose de les ignorer. En cas de refus, le traitement est abandonné. " quantitatives " / " qualitatives " : choisir le type des variables Libellés des colonnes : à cocher si la 1re ligne contient le nom des variables Florence Nicolau 19

Statistiques descriptives Données pondérées Poids : case à cocher si on veut pondérer les données puis sélectionner la colonne des poids Les valeurs manquantes dans la colonne «Poids» sont remplacées par 0 et impliquent la non prise en compte de la ligne concernée. Cette fenêtre Statistiques Descriptives permet ainsi de faire des calculs que Excel ne sait pas faire. Exemple : calcul de moyenne, écart type en tenant compte du poids de chaque observation Florence Nicolau 20

Statistiques descriptives Définition de groupes Descripteur de groupe : case à cocher si une variable doit définir des sous populations (groupes) puis sélectionner la colonne correspondante Comparer : case à cocher pour comparer les résultats obtenus pour chaque groupe avec ceux obtenus pour la totalité des valeurs. Florence Nicolau 21

Statistiques descriptives Liste des statistiques calculées dans le cas des données quantitatives Nbr de valeurs utilisées : nombre de valeurs effectivement utilisées dans les calculs (les valeurs manquantes ou poids nul sont exclues) Nbr de valeurs ignorées : nombre de valeurs manquantes ou de poids nul Nbr de val. min. : nombre de valeurs égales à la valeur minimale % de val. min. : pourcentage du nombre de valeurs égales à la valeur minimale Minimum : valeur minimale Florence Nicolau 22

Statistiques descriptives Liste des statistiques calculées dans le cas des données quantitatives 1er quartile Médiane 3ème quartile Maximum : valeur maximale Étendue = maximum - minimum Florence Nicolau 23

Statistiques descriptives Liste des statistiques calculées dans le cas des données quantitatives Somme des poids des valeurs utilisées dans le cas de données pondérées Total : somme des valeurs, éventuellement pondérée Moyenne : éventuellement pondérée Moyenne géométrique : Elle n'est pas définie s il y a des valeurs négatives ou nulles. Moyenne harmonique : Elle n'est pas définie s il y a des valeurs nulles. Florence Nicolau 24

Statistiques descriptives Liste des statistiques calculées dans le cas des données quantitatives Aplatissement (Pearson) : valeur négative distribution plus plate que la loi normale valeur positive distribution plus pointue que la loi normale Asymétrie (Pearson) : par rapport à sa moyenne. valeur négative distribution étalée vers la gauche valeur positive distribution étalée vers la droite Aplatissement = le coefficient d'aplatissement calculé par Excel Asymétrie = le coefficient d'asymétrie calculé par Excel Florence Nicolau 25

Statistiques descriptives Liste des statistiques calculées dans le cas des données quantitatives CV : coefficient de variation (écart-type/moyenne) Variance d'échantillon : variance des données Variance estimée : estimation de la variance d'une population dont les données constituent un échantillon (dénominateur = n -1) Écart type d'échantillon Écart type estimé Écart absolu moyen = la moyenne des valeurs absolues des écarts de chaque valeur par rapport à la moyenne Écart type de la moyenne Écart absolu médian = la médiane des écarts à la médiane Florence Nicolau 26

Statistiques descriptives Liste des statistiques calculées dans le cas des données qualitatives Nbr de modalités : nombre de modalités de la variable Mode Effectif mode (dans le cas de données non pondérées) Poids mode (dans le cas de données pondérées) % mode : fréquence relative du mode exprimée en % Fréq. rel. mode : fréquence relative du mode. Florence Nicolau 27

Statistiques descriptives Liste des statistiques calculées dans le cas des données qualitatives Pour chaque modalité : Effectif : dans le cas de données non pondérées Poids : dans le cas de données pondérées % : fréquence relative de la modalité exprimée en % Fréq. rel. : fréquence relative de la modalité Florence Nicolau 28

Statistiques descriptives Liste des statistiques calculées dans le cas des données qualitatives Exemple de variable qualitative : variable «Parcours» Synthèse : Variable Nbr. De données utilisées Nbr. de données ignorées Nombre de modalités Mode Fréquence mode % mode Fréq. rel. mode Parcours 64 0 6 SSS 33 51,56 0,516 Parcours / 6 Modalités : Modalité Effectif % Fréq. rel. EEE 12 18,75 0,188 EES 4 6,25 0,063 ESS 13 20,31 0,203 SRR 1 1,56 0,016 SRS 1 1,56 0,016 Florence Nicolau 29 SSS 33 51,56 0,516

Statistiques descriptives Graphiques dans le cas des variables quantitatives Afficher les graphes X/Y : Tous les nuages bivariés obtenus en croisant 2 à 2 toutes les variables quantitatives " X/Y et X/X " " X/Y et Q-Q " " X/Y et p-p " : pour choisir les nuages bivariés à afficher graphiques " Quantile-Quantile " ou Q-Q plots graphiques " probabilité- probabilité " ou p-p plots Ils ne peuvent pas être affichés s'il y a plus de 6 variables ou plus de 30 000 points. Florence Nicolau 30

Statistiques descriptives Graphiques dans le cas des variables quantitatives Exemple de graphe " X/Y et X/X " : 2500 2000 1500 1000 500 0 2500 2000 1500 1000 500 0 Nombre d'emplois 6 5 4 3 2 1 0 6 5 4 3 2 1 0 Nombre d'emplois Salaire net mensuel Florence Nicolau 31

Statistiques descriptives Graphiques dans le cas des variables quantitatives Box plots : graphiques " boîte à moustaches ". Non affichés s'il y a plus de 16 variables ou plus de 30 000 points. Scattergrams : nuages de points univariés. Non affichés s'il y a plus de 24 variables ou plus de 30 000 points. Florence Nicolau 32

Statistiques descriptives Graphiques dans le cas des variables quantitatives Les options pour les box plots et scattergrams Moyenne, médiane : pour afficher ces valeurs sur le graphique Minimum, maximum : pour afficher ces valeurs sur le graphique " Boîtes verticales " / " Boîtes horizontales " : pour choisir l'orientation des box plots et des scattergrams. Standardisation : pour supprimer les différences d'ordre de grandeur entre les variables dans les box plots et scattergrams, (On divise les valeurs de chaque variable par l'écart type) Florence Nicolau 33

Statistiques descriptives Graphiques dans le cas des variables quantitatives Exemple de variable quantitative : variable «Salaire net mensuel» La variable «sexe» définit 2 groupes. Box plot 2500 Salaire net mensuel - total Box plots Salaire net mensuel - Un homme Salaire net mensuel - Une femme 2000 1500 1000 500 0 Scattergrams 2500 Salaire net mensuel - total Scattergrams Salaire net mensuel - Un homme Salaire net mensuel - Une femme 2000 1500 1000 500 Florence Nicolau 0 34

Statistiques descriptives Graphiques dans le cas des variables quantitatives Stem and leaf plots : diagrammes " tige et feuille " Remarque : Les graphiques générés par XLSTAT peuvent être modifiés comme n'importe quel autre graphique Excel. Florence Nicolau 35

Statistiques descriptives Graphiques dans le cas des variables qualitatives Histogramme pour le graphique en tuyaux d orgue Secteurs pour le graphique en secteurs circulaires Regrouper graphes pour afficher tous les graphiques sur une feuille à part Florence Nicolau 36

Statistiques descriptives Graphiques dans le cas des variables qualitatives Exemple de variable qualitative : variable «Parcours» Tuyaux d orgue : Secteurs circulaires : Parcours Parcours 0,6 0,5 EEE 19% 0,4 0,3 0,2 SSS 51% EES 6% 0,1 ESS 20% 0,0 SRR 2% EEE EES ESS SRR SRS SSS SRS 2% Florence Nicolau 37

Histogramme Discrétisation

Histogramme Ouverture par le menu XLSTAT Ouverture par la barre d outils XLSTAT Florence Nicolau 39

Histogramme La fenêtre : Après un clic sur le bouton Plus, la fenêtre complète s affiche Florence Nicolau 40

Histogramme Ce qu il faut compléter : Il faut sélectionner les données. Il faut choisir le type de la variable : discrètes ou continues Il faut choisir le type de graphique : histogramme polygones de fréquences distribution cumulée (courbe cumulative) Florence Nicolau 41

Histogramme Ce qu il faut compléter : Et éventuellement, choisir Le nombre d intervalles pour une variable continue Le poids pour des données pondérées Afficher le tableau avec les résultats Florence Nicolau 42

Histogramme Les différents graphiques : Pour une variable quantitative continue : Histogramme 14 12 10 Histogramme 8 Courbe cumulative 6 4 Distribution cumulée 2 1,000 0,900 0,800 0,700 0,600 0,500 0,400 0,300 0,200 0,100 0,000 363,000 863,000 1363,000 1863,000 Polygone des fréquences 0 480,000 680,000 880,000 1080,000 1280,000 1480,000 1680,000 1880,000 Histogramme 14 12 10 8 6 4 2 Variable «Revenu mensuel net» 480,000 680,000 880,000 1080,000 1280,000 1480,000 1680,000 1880,000 Florence Nicolau 43 0

Histogramme Les différents graphiques : Pour une variable discrète : Diagramme en bâtons 35,000 30,000 25,000 Histogramme 20,000 Courbe cumulative 15,000 10,000 5,000 Distribution cumulée 0,000 1,000 0,900 0,800 0,700 Polygone des fréquences 35,000 Histogramme 0,600 0,500 30,000 0,400 25,000 0,300 0,200 20,000 0,100 15,000 0,000 10,000 Variable «Nombre d emplois» Florence Nicolau 0,000 44 5,000

Discrétisation et histogramme Cas d une variable continue : L'outil "Discrétisation et histogramme" permet de créer librement des classes. Ouverture par le menu XLSTAT Ouverture par la barre d outils XLSTAT Florence Nicolau 45

Histogramme La fenêtre : Après un clic sur le bouton Plus, la fenêtre complète s affiche Florence Nicolau 46

Discrétisation et histogramme La fenêtre : On coche «Définie par l utilisateur». L'option «Liste des bornes» est activée. On sélectionne la liste de bornes. On clique «Importer». Florence Nicolau 47

Discrétisation et histogramme La fenêtre : Les bornes et les fréquences apparaissent dans la partie inférieure de la boîte. On peut éventuellement modifier les bornes. Florence Nicolau 48

Discrétisation et histogramme Graphique obtenu : On clique sur Ok et on obtient un histogramme selon les classes choisies. Florence Nicolau 49

Tableau de contingence et Khi deux

Tableau de contingence ( Tableau croisé) et Khi deux Ouverture par le menu XLSTAT Ouverture par la barre d outils XLSTAT Florence Nicolau 51

Tableau de contingence La fenêtre : Après un clic sur le bouton Plus, la fenêtre complète s affiche Florence Nicolau 52

Tableau de contingence La fenêtre : On sélectionne la variable à mettre en ligne et celle à mettre en colonne. On sélectionne éventuellement le poids des données On choisit les effectifs, les fréquences totales ou conditionnelles On peut calculer un test du Khi² et afficher les effectifs théoriques, les contributions au Khi². Florence Nicolau 53

Tableau de contingence Les résultats : Tableau des n ij et f j/i : Khi deux : Florence Nicolau 54

Régression linéaire

Régression linéaire Ouverture par le menu XLSTAT Ouverture par la barre d outils XLSTAT Florence Nicolau 56

Régression linéaire La fenêtre : La «Variable dépendante» est la variable expliquée (variable à modéliser) La «Variable quantitative» est la variable explicative. Exemple : On veut expliquer «le poids» par «la taille». La variable dépendante est «le poids». La variable quantitative est «la taille». Florence Nicolau 57

Régression linéaire Les résultats : Florence Nicolau 58

Régression linéaire Le 1 er graphique : Ce graphique permet de visualiser : les données, la droite de régression, les deux intervalles de confiance. Florence Nicolau 59

Codage

Codage Ouverture par le menu XLSTAT Ouverture par la barre d outils XLSTAT Florence Nicolau 61

Modalités -> Codes numériques Cela permet de remplacer les modalités d'une variable qualitative par des codes numériques. Apparaît une zone de commentaire sur la cellule contenant le libellé de la variable : La 1 re ligne contient le libellé de la variable tel qu'il figure dans la 1 re cellule de la colonne sélectionnée La 2 e ligne contient par défaut le libellé de la variable : on peut le remplacer par un libellé détaillé Les autres lignes correspondent aux différentes modalités de la variable, codées à partir de 1. Cette procédure peut être exécutée sur plusieurs colonnes à la fois, placées n'importe où dans la feuille. Florence Nicolau 62

Codes numériques -> Modalités Cela permet de remplacer les codes numériques d'une variable qualitative par les libellés des modalités figurant dans la zone de commentaire de la cellule contenant le libellé de la variable. Typiquement, la 1 re ligne du commentaire contient le libellé abrégé de la variable (ex. " Q9 "), la 2 e contient le libellé détaillé de la variable (ex. " Satisfaction globale "), les lignes suivantes correspondent aux différentes modalités de la variable, codées à partir de 1. Florence Nicolau 63

Codes numériques -> Modalités Remarques : Le 0 est considéré comme la valeur codant une valeur manquante. A l'issue de cette procédure, la zone de commentaire est supprimée. Si une seule ligne précède la liste des codes, alors le contenu de la 1 re ligne est considéré comme le libellé détaillé de la variable. Cette procédure peut être exécutée sur plusieurs colonnes à la fois. Florence Nicolau 64

Quelques autres fonctionnalités

Scatter plots Ouverture par le menu XLSTAT Ouverture par la barre d outils XLSTAT Florence Nicolau 66

Scatter plots La fenêtre : Après un clic sur le bouton Plus, la fenêtre complète s affiche Florence Nicolau 67

Scatter plots Un exemple : Exemple : pour un groupe de patients qui ont suivi un régime, on a relevé leur poids avant le régime (kg), le poids qu'ils ont perdu, leur satisfaction quant aux résultats du régime leur âge. Libellés des individus En X En Y Taille des cercles Groupes Poids Poids perdu Age Satisfaction Patient1 86 3 39 Non Patient2 91 11 42 Oui Patient3 91 8 57 Oui Florence Nicolau 68

Scatter plots Le graphique : Florence Nicolau 69

Scatter plots Le graphique : Pour améliorer la lisibilité du graphique, modifier l échelle de l axe des abscisses : Visualisation des données AxesZoomer L étiquette "2" signifie que deux observations sont superposées. Florence Nicolau 70

Analyse de données Analyse en Composantes Principales (ACP), Analyse Factorielle Discriminante (AFD), Analyse Factorielle des Correspondances (AFC), Analyse des Correspondances Multiples (ACM ou AFCM), Classification Ascendante Hiérarchique (CAH), Nuées dynamiques (k-means), Florence Nicolau 71

Modélisation Ajustement d'une loi de probabilité, Régression, ANOVA / ANCOVA (tests de comparaisons multiples), Régression logistique, Régression non-linéaire, Florence Nicolau 72

Tests d hypothèses Tests sur les tableaux de contingence, Tests de corrélation, Tests paramétriques pour la comparaison de deux échantillons Tests non-paramétriques Florence Nicolau 73

Sources Brochure Xlstat Tutoriels de Xlstat Rubriques d aide de Xlstat Site web : http://www.xlstat.com Florence Nicolau 74