Analyse Statistique avec SPSS

Maîtrisez Tous les Types d'Analyses Statistiques

Statistiques Appliquées 4.8(100)9h 52min60 leçons3 sections

Ce que vous apprendrez

Decouvrir l'interface de SPSS et les types de variables
Importer et saisir des donnees et preparer les variables
Realiser l'analyse descriptive et creer des graphiques
Realiser le test du khi-deux et les tests T
Appliquer l'analyse de variance ANOVA
Calculer la correlation sous ses differents types
Realiser la regression lineaire et logistique
Utiliser les tests non parametriques
Gerer les valeurs manquantes et les questions a reponses multiples

À propos du cours

Ce cours enseigne l'analyse statistique avec SPSS depuis le debut, l'un des logiciels les plus connus utilises par les chercheurs pour analyser leurs donnees. Vous commencez par le contenu du cours, les types de variables, les menus principaux et la barre d'outils, puis l'importation des donnees, la creation d'une nouvelle variable et la saisie des donnees. Ensuite, vous apprenez l'analyse descriptive des variables qualitatives et quantitatives, les graphiques, le test de normalite, le test du khi-deux, les tests T, l'analyse de variance One way ANOVA et la comparaison des moyennes. Le cours aborde ensuite la correlation sous ses differents types, la regression lineaire, multiple, logistique et non lineaire, ainsi que les tests parametriques et non parametriques comme Mann Whitney, Kruskal Wallis et Wilcoxon. Dans la derniere partie, vous apprenez des commandes comme compute, recode, split file et select cases, les questions a reponses multiples, la gestion des valeurs manquantes, et l'importation de donnees depuis Excel et les formulaires Google. Il convient aux chercheurs, aux etudiants de master et de doctorat et a toute personne qui analyse des donnees d'enquete. A la fin, vous saurez saisir vos donnees, les analyser, choisir le test adapte et lire les resultats.

Résultats attendus

Capacité à effectuer une analyse statistique avec SPSS en toute confiance.
Compréhension de la façon d'entrer et d'analyser des données de manière professionnelle.
Maîtrise de l'utilisation des différents outils dans SPSS pour l'analyse des données.
Gestion des valeurs manquantes et importation de données d'autres sources.
Analyse des données à l'aide de différents tests statistiques.

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★★★★★احمد ج.·منذ 5 شهرشاهد 100٪
دورة جيدة ومُنظمة في التحليل الإحصائي باستخدام SPSS. رغم أن لدي خبرة سابقة في العمل والتدريب على البرنامج، فقد التحقت بها بهدف المراجعة المهنية والاطلاع على أسلوب عرض مختلف. استفدت من تنظيم المحتوى ووضوح الشرح، وكانت تجربة مفيدة لتحديث المعرفة وتطوير المادة التدريبية.

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Contenu du cours

Analyse statistique avec SPSS

57 leçons

Description du coursPrésente le cours SPSS en trois parties : les types de variables, la découverte du logiciel avec la saisie et les données manquantes, puis les tests statistiques de la description à la régression logistique, avec pratique.4:16
Types de variablesExplique les types de variables d'une étude : variable et constante, quantitative et catégorielle, nominale et ordinale, intervalle et rapport, avec des exemples, ainsi que les variables dépendantes, indépendantes, de confusion et de contrôle.20:35
Introduction aux menus principaux de SPSSPrésente les menus principaux et les fenêtres de SPSS comme Data Editor, Output et Syntax, ainsi que les commandes clés des menus Edit et Data : insertion de variable, doublons, fractionnement de fichier et sélection d'observations.10:34
Introduction à la barre d'outils de SPSSPrésente la barre d'outils de SPSS et ses icônes comme annuler, aller à une observation ou variable, rechercher et remplacer, fractionner le fichier et sélectionner des observations, et sa personnalisation.16:13
Importation de données dans SPSSExplique les façons d'importer des données dans SPSS : ouvrir un fichier enregistré, importer depuis Excel, depuis un fichier texte, depuis les jeux de données d'exemple fournis, ou créer un nouveau jeu de données.5:43
Création d'une nouvelle variable dans SPSSExplique la création d'une nouvelle variable dans Variable View et les propriétés de ses colonnes : type, largeur, décimales, Label, Values, valeurs manquantes (Missing) et niveau de mesure.17:18
Saisie de données dans SPSSExplique la saisie des données d'un questionnaire dans Data View après définition des variables, la numérotation des questionnaires pour pouvoir y revenir, le codage des réponses et la représentation de l'échelle de Likert à cinq points.9:25
Analyse descriptive d'une variable qualitativeExplique l'analyse descriptive des variables qualitatives nominales et ordinales avec Frequencies pour les effectifs et pourcentages, leur présentation dans un tableau de caractéristiques, et l'importance de bien régler le niveau de mesure.14:43
Analyse descriptive d'une variable quantitativeExplique l'analyse descriptive des variables quantitatives par la moyenne, l'écart type, le minimum et le maximum, de trois façons dans SPSS : Descriptives, le raccourci et Frequencies.6:12
Graphiques de variable qualitativeExplique le tracé des variables qualitatives dans SPSS avec Chart Builder, en secteurs pour une variable nominale et en barres pour une ordinale, avec mise en forme des couleurs, polices et étiquettes de données.8:42
Graphiques de variable quantitativeExplique le tracé des variables quantitatives dans SPSS par un histogramme avec Chart Builder, l'affichage de la courbe normale, la mise en forme du graphique et sa copie dans Word.5:59
Différents graphiques - exercicesPropose des exercices sur divers graphiques SPSS comme secteurs, barres, barres empilées et groupées, histogramme et polygone de fréquences, selon le type de données et le nombre de variables.21:34
Test de la distribution normaleExplique la loi normale et la courbe en cloche et leur importance pour les tests paramétriques, la vérification dans SPSS avec Explore et les tests Kolmogorov-Smirnov et Shapiro-Wilk, et quand utiliser chacun.10:07
Test du chi carréExplique le test du khi-deux d'indépendance entre deux variables nominales avec Crosstabs dans SPSS, l'interprétation des tableaux et de la valeur de significativité, et le recours au test exact de Fisher si nécessaire.10:40
Test T pour échantillons indépendantsExplique le test t pour échantillons indépendants qui compare la moyenne d'une variable quantitative entre deux catégories, la définition des groupes dans SPSS, l'interprétation du test d'égalité des variances et de la significativité, et le sens de la différence.9:52
One way ANOVAExplique l'ANOVA à un facteur pour comparer les moyennes de trois groupes ou plus, son exécution dans SPSS, les tests post hoc comme LSD et Tukey, et la présentation des résultats dans un tableau Word.19:58
Test t pour un échantillonExplique le test t à un échantillon qui compare la moyenne d'un échantillon à celle d'une population de référence, ses conditions, son exécution dans SPSS sur un exemple d'hémoglobine, et l'interprétation des deux tableaux et du signe de t.6:14
Test t appariéExplique le test t apparié qui compare deux mesures d'un même groupe avant et après une intervention, son exécution dans SPSS, l'interprétation des tableaux et l'évaluation de l'efficacité du programme éducatif.7:54
Comparer les moyennesExplique la commande Compare Means de SPSS pour comparer les moyennes d'une variable dépendante entre groupes, avec le tableau ANOVA et Eta pour juger de la significativité des écarts et de la taille d'effet, et les mesures d'association.8:55
Corrélation de PearsonExplique la corrélation bivariée, sa force et son sens, et la corrélation de Pearson entre deux variables quantitatives normales, la vérification de la normalité, son exécution dans SPSS et l'interprétation de la matrice et de la significativité.8:01
Corrélation de SpearmanExplique la corrélation de Spearman, alternative non paramétrique lorsqu'une variable est ordinale ou que la normalité n'est pas respectée, son exécution dans SPSS sur l'âge et l'IMC, et l'interprétation de sa force, de son sens et de sa significativité.8:32
Tau de KendallExplique la corrélation tau de Kendall pour deux variables dont l'une est ordinale, son exécution dans SPSS avec Spearman, la comparaison de leurs résultats, et pourquoi la valeur de Kendall est plus faible et plus prudente que celle de Spearman.6:18
Régression linéaire simpleExplique la régression linéaire simple comme prolongement de la corrélation avec une seule variable indépendante, son exécution dans SPSS sur un exemple de capacité de lecture, l'interprétation des tableaux du modèle, ANOVA et coefficients, et son usage pour la prédiction.8:07
Hypothèses de la régression linéaire multipleExplique les hypothèses de la régression linéaire multiple dans SPSS, dont la linéarité et la multicolinéarité entre prédicteurs, et lit les graphiques et statistiques des résidus pour retenir le modèle le plus solide.12:09
Régression linéaire multipleExplique la régression linéaire multiple standard dans SPSS, de la matrice de corrélations aux tableaux ANOVA et Coefficients, et l'interprétation de l'effet de chaque variable indépendante sur la variable dépendante.8:24
Hypothèses de la régression logistiqueExplique les six hypothèses de la régression logistique binaire, comme une variable dépendante dichotomique, l'indépendance des observations et l'absence de multicolinéarité, et vérifie l'ajustement avec le test de Hosmer-Lemeshow.12:00
Régression logistiqueExplique l'exécution de la régression logistique binaire dans SPSS sur des données d'admission en master, le codage de la variable dépendante, la lecture du tableau Coefficients et l'effet de la moyenne et du prestige de l'école.12:44
Ratio de cotes en régression logistiqueExplique l'odds ratio comme mesure de la taille d'effet en régression logistique, l'impact du codage de la variable dépendante sur l'interprétation, et la lecture de Exp(B) pour les variables quantitatives et catégorielles.14:59
Régression logistique multinomialeExplique la régression logistique multinomiale lorsque la variable dépendante compte trois groupes, le choix de la catégorie de référence et l'interprétation des coefficients de chaque catégorie par rapport à elle.21:01
Estimation de courbeExplique l'estimation de courbe dans SPSS pour les relations non linéaires, en comparant des modèles comme le quadratique et le cubique pour retenir celui qui colle le mieux aux données observées.12:53
Régression non linéaireExplique la régression non linéaire dans SPSS, la définition de l'expression du modèle et des valeurs initiales des paramètres, et la lecture de l'historique des itérations, des estimations et du R².16:55
Tests paramétriques et non paramétriquesExplique la différence entre tests paramétriques et non paramétriques selon la normalité des données, les causes de non-normalité et les solutions, et associe chaque test paramétrique à son équivalent non paramétrique.11:27
Test U de Mann WhitneyExplique le test non paramétrique de Mann-Whitney U pour comparer deux groupes indépendants quand les données ne sont pas normales, par deux méthodes dans SPSS, et la comparaison des rangs moyens pour lire la significativité.10:16
Test H de Kruskal WallisExplique le test de Kruskal-Wallis H, alternative non paramétrique à l'ANOVA pour trois groupes ou plus, la lecture des rangs moyens et de la significativité, puis les comparaisons par paires pour situer les différences.9:15
Test de rang signé de WilcoxonExplique le test non paramétrique de Wilcoxon des rangs signés, alternative au test t pour un échantillon, pour comparer la médiane des données à une valeur hypothétique, son exécution dans SPSS et la lecture de la décision.4:17
Test de Kolmogorov-Smirnov - test de normalitéExplique le test de Kolmogorov-Smirnov pour vérifier la normalité des données dans SPSS, via les tests non paramétriques et via Explore, et compare ses résultats à ceux du test de Shapiro-Wilk.3:28
Test de signeExplique le test des signes, alternative au test t apparié quand ses hypothèses ne sont pas respectées, en comparant les scores avant et après intervention et en lisant les différences positives et négatives et la significativité.5:41
Utilisation de la commande compute pour calculer une nouvelle variableExplique l'utilisation de la commande Compute dans SPSS pour calculer une nouvelle variable à partir de variables existantes, comme la différence entre deux mesures, la moyenne et l'indice de masse corporelle, avec les règles de nommage.9:30
Utilisation des fonctions statistiques importantes de la commande computeExplique l'utilisation des fonctions statistiques de la commande Compute dans SPSS, comme la moyenne, la médiane, l'écart type, la somme, la variance et le coefficient de variation, pour créer de nouvelles variables.6:53
Utilisation des fonctions arithmétiques importantes de la commande computeExplique le groupe de fonctions Arithmetic de la commande Compute dans SPSS, à savoir le logarithme décimal, la racine carrée et la valeur absolue, et quand les utiliser pour transformer les données ou ignorer les signes négatifs.6:04
Utilisation de la propriété recode into different variable pour recoder la variable en une nouvelle variableExplique Recode into Different Variable dans SPSS pour recoder une variable numérique en nouvelles catégories en conservant les données d'origine, par exemple classer l'indice de masse corporelle avec des nombres ou du texte.9:51
Utilisation de la propriété recode into different variable pour recoder les variables inverséesExplique le recodage des items inversés d'une échelle de Likert avec Recode into Different Variable, afin d'aligner le sens des questions avant de vérifier la cohérence interne et la fiabilité du questionnaire.10:26
Utilisation de la propriété recode into different variable avec ifExplique l'utilisation de Recode into Different Variable avec une condition If pour ne recoder que certains cas, par exemple séparer les scores en deux groupes pour les participantes en dessous d'un certain âge.6:00
Utilisation de la propriété recode into same variableExplique Recode into Same Variable, qui recode la variable elle-même sans conserver l'originale, avec le rappel de sauvegarder une copie des données, appliqué aux items inversés d'une échelle de Likert.8:17
Utilisation de la propriété split fileExplique la commande Split File dans SPSS, qui divise le fichier selon une variable comme la spécialité pour exécuter chaque analyse séparément par groupe, en comparant les résultats avec et sans division.7:32
Utilisation de la propriété select casesExplique la commande Select Cases dans SPSS pour sélectionner uniquement les cas remplissant une condition et exclure les autres de l'analyse, sa différence avec Split File, et le retour à All Cases ensuite.8:17
Utilisation des propriétés sort and rank casesExplique la différence entre Sort Cases, qui trie les données en ordre croissant ou décroissant, et Rank Cases, qui crée une nouvelle variable attribuant un rang à chaque valeur, y compris le traitement des ex aequo.7:20
Utilisation de la propriété Weight casesExplique la commande Weight Cases dans SPSS pour pondérer les cas selon une variable de fréquence quand les données sont agrégées, appliquée à un tableau croisé et au test du khi-deux.8:26
Saisie de questions à réponses multiplesExplique la saisie des questions à réponses multiples dans SPSS, comme des symptômes où plusieurs choix sont possibles, en faisant de chaque option une variable codée 1 ou 0 plutôt que de coder chaque combinaison.5:42
Analyse des réponses multiplesExplique l'analyse des questions à réponses multiples dans SPSS en définissant un ensemble de variables, puis en calculant les fréquences, les pourcentages de réponses et de cas pour chaque option.6:55
Modèle de données manquantesExplique les schémas de valeurs manquantes dans SPSS et la vérification qu'elles sont manquantes de façon totalement aléatoire, en calculant une variable de comptage et en comparant les moyennes entre répondants et non-répondants.10:10
Codage des valeurs manquantesExplique le codage des valeurs manquantes dans SPSS en leur attribuant des valeurs hors plage comme 999 et en les déclarant manquantes, en valeurs discrètes ou en plage, et les conditions de traitement, comme ne pas dépasser un seuil.10:19
Analyse des valeurs manquantes par la méthode EMExplique l'analyse des valeurs manquantes par la méthode Estimation Maximization dans SPSS, avec le test MCAR de Little pour savoir si l'absence est totalement aléatoire, la lecture des résultats et l'enregistrement des valeurs imputées.8:05
Remplacement des valeurs manquantesExplique le remplacement des valeurs manquantes avec la commande Replace Missing Values dans SPSS et ses méthodes : moyenne de la série, moyenne ou médiane des points voisins, interpolation linéaire et tendance linéaire.9:13
Importation de données de Microsoft Excel vers SPSS (Partie 1)Explique l'importation de données d'Excel vers SPSS après avoir codé les variables catégorielles et ordinales en nombres dans Excel pour qu'elles ne soient pas lues comme du texte, puis le réglage du type de chaque variable.25:42
Importation de données de Microsoft Excel vers SPSS (Partie Deux)Explique l'importation de données d'Excel vers SPSS sans codage préalable, les variables catégorielles arrivant en texte, puis leur codage dans SPSS avec Recode into Different Variable en gérant les espaces parasites.19:40
Importation de données de Google Forms vers SPSS via ExcelExplique l'importation des réponses d'un questionnaire Google Forms dans SPSS en les téléchargeant au format Excel puis en les codant, ainsi que les avantages et inconvénients du questionnaire électronique face au papier.7:06