Loic sarton spss 2011

Initiation au logiciel PASW Statistics 18
Année académique 2011-2012
LSMS2000 : Etudes et modèles de marché
Virginie Bruneau
virginie.bruneau@uclouvain.be A217

1. Où trouver ce logiciel?
a) Salles informatiques 3-4-5
Start > Programs > DOYENS Didactic Softwares > SPSS > PASW
Statistics 18
b) Sur votre ordinateur
demande de licence pour toute la durée de vos études
http://www.uclouvain.be/359151.html
Formulaire d’inscription + 20€ -> permanence SGSI

2. Comment utiliser PASW Statistics 18?
1) Manipulations de base
2) Analyse d’1 variable
1) Tableau de fréquence
2) Analyse descriptive
3) Comparaison des moyennes sur 1 échantillon
3) Analyse de la relation entre 2 variables ou plus
1) Tableau croisé et chi-carré
2) Comparaison des moyennes
3) ANOVA
4) Régression linéaire
5) Corrélation

1. Manipulations de base
a) Ouvrir un fichier SPSS
1. « File > Open > Data »
2. Chercher le fichier SPSS dans le répertoire
3. « open »

b) Variable view / data view
1. Data view: observations encodées par l’enquêteur
2. Variable view : « dictionnaire » de la data view
• Name
• Type : numeric ou string
• Label
• Values
• Measure: nominal, ordinal ou scale

c) Sauver un fichier SPSS
1. « File > Save as »
2. Choisir un répertoire
3. « Save »

Échantillon
unique
Variable
quali
Tableau
de
fréquence

2) Analyse d’une variable
 Utilisation
 Variable qualitative
 Objectif: déterminer le nombre de réponses associées
aux différentes valeurs de la variable
Ex : A quelle fréquence les répondants viennent-ils en visite
dans le centre-ville?
1) Tableau de fréquence

Tableau de fréquence
 Commande
1. « Analyze > Descriptive Statistics > Frequencies »

 Commande
2. Choisir les variables

 Commande
3. Dans « Statistics », sélectionner les statistiques associées à la
distribution de fréquences souhaitées, puis « Continue »

 Commande
3. Dans « Statistics », sélectionner les statistiques associées à la
distribution de fréquences souhaitées, puis « Continue »
4. Dans « Charts », choisir entre bar chart, pie chart et
histogram, puis « Continue »
5. « ok »

 Interprétation

Échantillon
unique
Variable
quali
Variable
quanti
Tableau
de
fréquence
Analyse
descriptive
et Test t

Analyse descriptive d’une variable
quantitative
 Faites le tableau des statistiques descriptives
des facteurs influençant le choix du parking
 Utilisation
 Variable(s) quantitative(s)
 Objectif : analyse des statistiques de base

 Commande
1. « Analyze > Descriptive Statistics > Descriptives »
Analyse descriptive

 Commande
Analyse descriptive

 Commande
3. Dans « Options », sélectionner les statistiques souhaitées,
puis « Continue »
4. « OK »
Analyse descriptive

 Interprétation
Analyse descriptive

 Est-ce les femmes attachent plus
d’importance au fait de trouver un place
de parking plus rapidement que les
hommes?
Analyse descriptive

 Commande
1. « Analyze > Descriptive Statistics > Explore »
Analyse descriptive

 Commande
1. « Analyze > Descriptive Statistics > Explore »
2. Choisir les variables à analyser et les placer dans
« Dependent List »
3. Choisir une variable de classement et la placer dans
« Factor List »
4. “ok”
Analyse descriptive

One-sample
 Utilisation
 Variable(s) quantitaive(s)
 Échantillon unique
 Objectif: juger une variable par rapport à une norme
connue ou fixée
Ex: L’importance moyenne accordée au prix est-elle égale
ou différente à 3?
Comparaison de moyennes

One-sample
 Commande
1. « Analyze > Compare means > One-sample T-test »

One-sample
 Commande
1. « Analyze > Compare means > One-sample T-test »
2. Choisir la ou les variable(s) à tester, les placer « Test
variable(s) », noter la valeur de test dans « Test Value » et
cliquer sur « OK »

 Interprétation
P-value < 0.025
Rejet H0 : l’importance moyenne accordée au prix
est différente de 3
Ho : µ = 3
Hi : µ ≠ 3
(t-test) bilatéral
Rejet de

Test bilatéral
µ=3 3,41
Zone d’acceptationHo : µ = 3
Hi : µ ≠ 3
Test unilatéral
µ=3 3,41
Zone d’acceptation
Ho : µ ≥ 3
Hi : µ < 3
Zone de rejet
Zone de rejet
Ho : µ ≤ 3
Hi : µ > 3
Zone de rejet
p =1- sig(bilatérale)/2
p = sig(bilatérale)/2
µ=3 3,41
Zone d’acceptation
Zone de rejet

 Interprétation
P-value = 1- 0/2= 1 > 0.05
NON rejet de H0
Ho : µ ≥ 3
Hi : µ < 3
(t-test) unilatéral

Échantillon
unique
Deux
échantillons
indépendants
Variable
quali
Variable
quanti
Tableau
de
fréquence
Analyse
descriptive
et Test t
X=quali
Y=quali
Relation de
dépendance
Test du
chi-
carré

Tableau croisé et Chi-carré
 Utilisation
 X : variable(s) qualitative(s) et Y : variable(s)
qualitative(s)
 Objectif: déterminer l’existence d’une dépendance
entre 2 variables en évaluant la signification statistique
(test chi-carré)
 Test d’hypothèse :
Ho : les proportions de tous les groupes sont égales (pas de
relation de dépendance)
Hi : il y a (au moins) 1 proportion qui est différente (relation
de dépendance)
Ex: La fréquence de visite est-elle en fonction du sexe?

 Commande
1. « Analyze > Descriptive Statistics > Crosstabs »

 Commande
2. Placer une variable dans « Row » et une variable dans « Column »

 Commande
3. Dans « Statistics », sélectionner « Chi-square » et « Correlations », puis
“Continue”

 Commande
3. Dans « Statistics », sélectionner « Chi-square » et « Correlations », puis
“Continue”
4. Dans « Cells… », sélectionner « Counts Observed » et « Counts Expected »
ainsi que « Percentages in Row, Column and Total », puis « Continue »
5. « ok »

 Interprétation Pourcentage ligne
Pourcentage colonne
Ho : pf = ph
Hi : pf ≠ ph
P-value > 0.05
On ne peut rejeter H0
Pas de relation de dépendance

Échantillon
unique
Deux
échantillons
indépendants
Variable
quali
Variable
quanti
Tableau
de
fréquence
Analyse
descriptive
et Test t
X=quali
Y=quali
X=quali
Y=quanti
Relation de
dépendance
Test du
chi-
carré
Test t ou
ANOVA
(si + que 2
échantillons)

Comparaison des moyennes (t-test) sur
échantillons indépendants
Independent-samples
 Utilisation
 X : variable non métrique et Y : variable(s) métrique(s)
 2 échantillons indépendants
 Objectif: tester des hypothèses concernant des
paramètres relatifs à 2 populations différentes
Ex: Est-ce les hommes et les femmes accordent la même
importance au prix?

Independent-samples
 Commande
1. « Analyze > Compare means > Independent-Samples T-test »

Independent-samples
 Commande
2. Choisir la ou les variable(s) à tester, les placer dans « Test variable(s) »et
placer la variable de catégorie dans « Grouping Variable »

Independent-samples
 Commande
2. Choisir la ou les variable(s) à tester, les placer dans « Test variable(s) »et
placer la variable de catégorie dans « Grouping Variable »
3. Définir des groupes pour cette « Grouping Variable » en cliquant sur
« Define Groups ». Noter 1 pour « Group1 » et 2 pour « Group2 »,
puis »Continue »
4. « ok »

 Interprétation
P-value < 0.05
Rejet H0 : l’hypothèse d’égalité des variances
n’est pas respectée
P-value < 0.05
Rejet H0 : l’importance moyenne accordée au prix
diffère selon le sexe
Ho : µf = µg
Hi : µf ≠ µg
Ho : σ2
f = σ2
g
Hi : σ2
f ≠ σ2
g

 Utilisation
 X : variable qualitative et Y : quantitative
 Objectif: évaluer les écarts des valeurs moyennes d’une
variable dépendante sous l’effet d’une variable
indépendante contrôlée
 Test d’hypothèse:
Ho : la moyenne de tous les groupes est la même
Hi : il y a (au moins) 1 moyenne qui est différente
Ex: Est-ce que l’importance des aménagements pour
retrouver son véhicule rapidement diffère en fonction du
lieu de l’enquête ?
Analyse de la relation
entre 2 variables ou plus
ANOVA

 Commande
1. « Analyze > Compare means > One-way ANOVA».
ANOVA

 Commande
2. Choisir les variables à tester , les placer dans « Dependent list » et placer
la variable de catégorie dans « Factor »
ANOVA

 Commande
3. Dans « Post Hoc… », sélectionner « Bonferroni », « Scheffe » et « Tukey »,
puis « Continue »
ANOVA

 Commande
3. Dans « Post Hoc… », sélectionner « Bonferroni », « Scheffe » et « Tukey »,
puis « Continue »
4. Dans « Options… », sélectionner « Descriptive », « Homogeneity of
variance test » et « Welch », puis « Continue ».
5. “ok”
ANOVA

 Interprétation
P-value > 0.05
Non rejet de H0 : l’hypothèse
d’homogénéité des variances est respectée
P-value < 0.05
Rejet H0 : l’importance accordée
aux aménagements diffère selon le lieu
de l’enquête
Ho : µLN = µN = µL
Hi : Ǝ au - 1 différence entre µLN µN et µL
Ho : σ2
f = σ2
g
Hi : σ2
f ≠ σ2
g
ANOVA

 Interprétation P-value < 0.05
Rejet H0 : les moyennes pour
Namur et Liège sont différentes
ANOVA

Échantillon
unique
Deux
échantillons
indépendants
Variable
quali
Variable
quanti
Tableau
de
fréquence
Analyse
descriptive
et Test t
X=quali
Y=quali
X=quanti
Y=quanti
X=quali
Y=quanti
Relation de
dépendance
Test du
chi-
carré
Test t ou
ANOVA
(si + que 2
échantillons)
Régression
linéaire

Régression linéaire
 Utilisation
 X : variable(s) quantitative(s) et Y : variable quantitative
 Objectif: analyser la relation de causalité entre une
variable dépendante et une ou plusieurs variables
indépendantes
Ex: Est-ce que l’importance accordée à un parking très
propre peut être expliqué en fonction de l’âge?
3) Analyse de la relation
entre 2 variables ou plus

 Commande
1. « Analyze > Regression > Linear»

 Commande
2. Choisir la ou les variable(s) à tester, placer la variable dépendante
dans « Dependent » et la ou les variable(s) indépendantes dans
« Independent(s) »

 Commande
2. Choisir la ou les variable(s) à tester, placer la variable dépendante dans
« Dependent » et la ou les variable(s) indépendantes dans « Independent(s) »
3. Dans « Statistics », sélectionner « Model fit », « collinearity diagnostics » « Estimates »
et « Confidence intervals » puis « Continue »
4. « ok »

Ho : R2 = 0
Hi : R2 ≠ 0
 Interprétation Proportion de la variable totale de Y
expliquée par la variation de X
P-value < 0.05
Rejet H0: Existence d’un
modèle de régression
linéaire
P-value < 0.05
Rejet H0 : β ≠ 0: La contribution
de l’âge est significative
Ho : β = 0
Hi : β ≠ 0
Parking très propre = 2,311 + 0,015 (Age)

Échantillon
unique
Deux
échantillons
indépendants
Variable
quali
Variable
quanti
Tableau
de
fréquence
Analyse
descriptive
et Test t
X=quali
Y=quali
X=quanti
Y=quanti
X=quali
Y=quanti
X=quanti
Y=quanti
Relation de
dépendance
Relation
d’association
Test du
chi-
carré
Test t ou
ANOVA
(si + que 2
échantillons)
Régression
linéaire
Corrélation

Corrélation
 Utilisation
 Variables quantitatives
 Pas de relation de dépendance entre les 2 variables
 Objectif: analyser le degré d’association linéaire entre 2
variables
Ex: Y a-t-il une corrélation entre le bon éclairage, la bonne
réputation, le parking connu, les emplacements faciles
au niveau des manœuvres et le prix?

Corrélation
 Commande
1. « Analyze > Correlate > Bivariate»
2. Choisir la ou les variable(s) à tester
3. « OK »

Corrélation
 Interprétation
P-value < 0.05
=> Rejet H0: corrélation significative
P-value > 0.05
=> Non rejet de H0 : corrélation non significative
Ho : ρ = 0
Hi : ρ ≠ 0

Exercices
1. Quel est le pourcentage de la population qui fréquente les
parkings environ 1 fois par quinzaine?
2. Quelle est l’importance moyenne accordée par la population à la
bonne réputation des parkings?
3. Quelle est l’importance moyenne accordée par les femmes à la
4. L’importance moyenne accordée à la bonne réputation des
parkings diffère-t-elle selon le sexe?
5. La fréquentation des parkings diffère-t-elle selon le sexe?
6. L’importance moyenne accordée au bon éclairage des parkings
est-elle différente de 3?
7. L’importance moyenne accordée à la bonne réputation des
parkings diffère-t-elle selon le lieu de l’enquête?
8. L’importance accordée à la bonne réputation des parkings et au
bon éclairage sont-elles corrélées?
9. L’âge peut-il expliquer la variation de l’importance accordée à la

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