Les données statistiques

Statistiques, Informatique, Gestion · course

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Facult des Sciences conomiques et de Gestion de Tunis

Informatique :

Application logiciels

Notes du cours pour les tudiants du Master

Recherche Finance-Management & Marketing

Dr. Jalila ATTAFI

2012-2013

Chapitre 1 : Les donn es statistiques

I.

Introduction :

Les statistiques sont des donn es chiffr es relatives un ph nom ne donn et recueillies en

g n ral par des organismes sp cialis s.

L'Institut National de la Statistique de Tunisie publie r guli rement des statistiques sur les

naissances et les d c s en Tunisie. Ces donn es sont labor es partir des registres d' tat

civil des municipalit s.

La statistique, par contre, est la science et l'ensemble des techniques, qui consistent tudier

ces donn es chiffr es afin de r pondre certaines questions relatives au ph nom ne tudi .

La statistique intervient, en effet, chaque fois qu'en veut tudier des ph nom nes qui

donnent lieu variabilit ; c'est- -dire les exp riences o les r sultats sont variables d'un

individu un autre.

C'est le cas des ph nom nes socio- conomiques, biologiques, psychologiques&. Pour de tels

ph nom nes, il est tr s difficile de porter un jugement sur chaque individu pris s par ment,

mais il est possible d'avoir une connaissance assez pr cise du ph nom ne sur une population

suffisamment nombreuse dans son ensemble. Des jugements peuvent, alors, tre port s avec

un degr donn de certitude et de pr cision. Quant on sait qu'il n'y a presque aucun champ

du r el o les ph nom nes soient du domaine du certain des sciences sociales jusqu' m me

la physique passant par les sciences m dicales et naturelles- on comprend l' tendue du

champ d'application de la m thode statistique.

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II. D finitions et terminologie de base

On appellera donn es statistiques un ensemble de mesures observ es sur une population

donn e relativement un ou plusieurs caract res.

Population : Une population est un ensemble d'individus ou d'unit s statistiques.

Elle n'est pas n cessairement un ensemble d' tre humains. Elle peut tre constitu e de

n'importe quel ensemble d'objets concern s par l' tude. Par exemple le parc des

automobiles en circulation, un ensemble donn d'entreprises, l'ensemble de tous les

m nages du territoire national &

Une population peut tre un ensemble exhaustif, c'est- -dire qui couvre tous les

individus concern s, ou pour plusieurs raisons- une partie seulement des individus

concern s. On parlera alors d'un chantillon d'individus.

Caract re : Les donn es relatives une population sont des mesures portant sur un

ensemble de caract res. Un caract re est un aspect observable du ph nom ne tudi

(on dira aussi une dimension du ph nom ne).

Si l'on s'int resse par exemple au ph nom ne : "examen du Baccalaur at 2011". La

population tudi e est alors l'ensemble des l ves qui ont pass cet examen. On peut

observer (ou mesurer, au sens large) sur chaque individu plusieurs caract res : l' ge, le

genre, le gouvernorat de r sidence, la profession des parents, la moyenne de la 4 me

ann e, la moyenne au bac, la note de la 1 re mati re principale&

Modalit : Les modalit s d'un caract re sont les diff rentes valeurs possibles ou

les diff rents tats possibles ou les diff rentes situations possibles du caract re.

Exemple :

1) Le caract re genre a 2 modalit s : Masculin, F minin

2) Le caract re moyenne au Baccalaur at a, en principe, un nombre infini de

modalit s qui sont constitu es par n'importe quelle valeur possible de

l'intervalle ferm [0, 20]. Nous disons bien en principe- car les moyennes

n' tant en pratique mesur es qu'au centi me de point pr s, il y a en r alit

2001 moyennes possibles dans l'intervalle [0, 20].

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Selon que les modalit s d'un m me caract re diff rent entre elles par leur nature ou par

leur intensit , on classera les caract res en deux cat gories: caract res qualitatifs ou

caract res quantitatifs.

Les caract res qualitatifs ou quantitatifs sont aussi appel s variables statistiques.

Ainsi, les variables qualitatives ou variables nominales correspondent aux caract res

qualitatifs. Et -les variables quantitatives correspondent aux caract res quantitatifs -

a. Caract re qualitatif ou variable nominales :

Un caract re qualitatif est un caract re dont les modalit s diff rent par leur nature.

Ces modalit s ne peuvent tre mesur es (au sens strict); elles peuvent seulement tre

identifi es et constat es, comme

le genre,

le gouvernorat,

la cat gorie

socioprofessionnelle des parents, le groupe sanguin, l' tat matrimonial. C'est- -dire

que, pour chaque individu on ne peut qu'identifier son appartenance l'une ou

l'autre des modalit s. Quelquefois, les modalit s d'un caract re qualitatif sont

repr sent es par des nombres (par exemple 1 pour le genre masculin et 2 pour le

genre f minin). Ces caract res ne sont pourtant pas des caract res quantitatifs car les

nombres ici ne constituent pas une mesure mais un symbole ou une num rotation :

un rep rage, un codage. La liste des modalit s d'un caract re qualitatif constitue une

nomenclature.

b. Caract re quantitatif ou variable quantitative :

Un caract re quantitatif est un caract re dont les modalit s ne diff rent pas par leur

nature mais par leur intensit , comme le poids, la taille, l' ge, le revenu. Ce sont des

caract res mesurables au sens strict du terme.

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III.

La m thode Statistique

Le Sch ma suivant r sume le d roulement d'un travail utilisant la statistique comme

d marche m thodologique et fait appara tre les grands domaines de la statistique.

Tout travail statistique commence par :

1.

la d finition pr cise du ph nom ne tudier : Celle-ci s'accompagne en g n ral d'un

ensemble de questions auxquelles l' tude doit permettre de r pondre.

2. Pr cision de la population tudier : Une fois le probl me d fini, il faut d terminer

avec pr cision la population concern e et les caract res observer. Il est tr s rare

pour plusieurs raisons- que l'on ait observer la totalit de la population. Il se pose

alors le probl me du choix des unit s qui seront observ es ( chantillon). L'ensemble

des techniques statistiques qui permettent d'effectuer ce choix constitue ce qu'on

appelle les "techniques d' chantillonnage ou de sondage". Ces techniques permettent

en fonction des donn es du probl me, et des moyens disponibles- d'effectuer le

choix le plus judicieux.

3. Analyse de linformation : On distingue entre deux grandes cat gories danalyse, les

techniques de la description statistique et celles de linduction statistique.

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La m thode Statistique

Ph nom ne tudier

(Ensemble de questions)

D finir 2 l ments :

  • La population
  • Les caract res observer

L'observation ou le recueil

de l'information

Techniques

l'observation

Statistique

de

Analyse de l'information

Description Statistique

Induction Statistique

Techniques de la Description

Statistique :

Publicité

  • Statistique Descriptive
  • Analyse de Donn es

Techniques de l'Induction

Statistique :

-Statistique Math matique

  • conom trie

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Linformation statistique, quelle quen soit la nature, est en g n ral recueillie sous forme de

donn es

chaque

enregistrement tant relatif un individu. Un enregistrement contient les valeurs de

diff rentes variables tudi es pour cet individu.

individuelles. Cest- -dire

suite denregistrement,

comme une

Le tableau suivant (format SPSS) donne un exemple de donn es individuelles relatives une

population demploy s (474 employ es) selon les variables suivantes :

1. Gender (genre)

2. Date of birth (date de naissance)

3. Educational level (years) (niveau d ducation en ann es)

4. Employment category (cat gories demploi)

5. Current salary (salaire actuel)

6. Months since hire (les mois du travail avant lembauche)

7. Previous experience (months) (exp rience pr c dente en mois)

8. Minority classification (classification minoritaire)

N.B. Vous pouvez acc der ce fichier SPSS, qui se trouve dans le dossier samples

dans spss dans program files .

Chaque ligne du tableau est relative un employ (individu) et chaque colonne du

tableau repr sente un caract re (une variable).

Codage des variables

Pour les variables nominales (qualitatives), il est souvent plus commode de repr senter chaque

modalit par un symbole simple (m : male, f : female, pour la variable gendre dans cet exemple).

Cette repr sentation suppose que lon ait arr t auparavant une liste de modalit s (nomenclature).

Cette liste est limitative et elle oblige op rer des regroupements.

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Tableau de donn es individuelles dune distribution demploy s selon certaines

caract ristiques socio-d mographiques et socio- conomiques (Formmat SPSS)

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Chapitre 2 : Pr sentation de SPSS

Introduction :

SPSS, est un logiciel con u sp cialement pour les analyses statistiques en sciences

sociales : Statistical Package for Social Sciences .

Ce cours est une initiation au logiciel SPSS, nous pr sentons les principales fonctions

de ce logiciel (cr ation dun fichier de donn es, transformation de variables, Analyse

statistique) mais non pas toutes les fonctionnalit s de ce logiciel.

Fichiers de donn es

SPSS peut ouvrir plusieurs types de fichiers (Excel, texte, SAS, STATA &).

1. Ouverture dun fichier de type *.sav

Lorsque quon d marre SPSS, g n ralement une boite de dialogue souvre et

qui permet dacc der un fichier de donn es de type SPSS ou ouvrir un autre

type de fichiers. Nous pouvons utiliser cette boite de dialogue, soit lignorer en

cliquant sur Cancel.

Pour ouvrir un fichier de type SPSS (extension .sav), on utilise le menu File

ensuite Open et Data, et enfin s lectionner le fichier quon souhaite ouvrir.

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Ensuite s lectionner un fichier de type *.sav

La base employee.sav se trouve dans le dossier SPSS qui se trouve dans program files

2. Ouverture dun fichier Excel

SPSS permet aussi douvrir un fichier Excel, et avec la version 18, il reconnait lextension

*.xls. Il suffit de daller dans File, Open data ensuite choisir le fichier Excel ouvrir

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Il faut sassurer que la premi re ligne du tableur Excel contienne les noms des variables

pour cocher ou d cocher ce choix.

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Les fen tres de SPSS

SPSS poss de Trois principales fen tres : SPSS data Editor, SPSS Viewer et SPSS

Syntax Editor.

SPSS data Editor : diteur des donn es

La fen tre d diteur de donn es poss de deux pages, une pour les donn es (Data view)

et une pour les variables (Variable view). La page de donn es est un tableau de type

individus-variables. On trouve les individus en lignes et les variables en colonnes. Dans

ce tableau on peut directement introduire nos donn es. Dans cette fen tre seront faites

toutes les transformations des variables et les analyses statistiques.

La page des donn es

Les lignes sont des observations. Chaque ligne repr sente une observation. Par exemple, chaque

r pondant dun questionnaire est consid r comme tant une observation.

Les colonnes sont des variables. Chaque colonne repr sente une variable ou une caract ristique

tant mesur e. Par exemple, chaque l ment ou l ment dun questionnaire est une variable.

Les cellules contiennent des valeurs. Chaque cellule contient une seule valeur pour une variable et

pour une observation. La cellule correspond au point dintersection de lobservation et de la

variable. Les cellules ne contiennent que des valeurs de donn es. A la diff rence des tableurs, les

cellules de l diteur de donn es ne peuvent pas contenir de formules.

Le fichier de donn es est rectangulaire. La taille du fichier de donn es est d termin e par le

nombre dobservations et de variables. Vous pouvez entrer des donn es dans nimporte quelle

cellule. Si vous entrez des donn es dans une cellule en dehors des limites du fichier de donn es

d fini, SPSS agrandit le rectangle des donn es pour inclure toutes les lignes et/ou colonnes

n cessaires entre cette cellule et les limites du fichier. Il ny a pas de cellule vide lint rieur

des limites du fichier de donn es. En ce qui concerne les variables num riques, les cellules blanc

sont converties en valeurs manquantes par d faut. En ce qui concerne les variables cha ne, un

blanc est consid r comme une valeur valide.

La page des variables

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Dans laffichage des variables on trouve les caract ristiques des variables qui sont :

Le nom de la variable

Le type de donn es

Le nombre de chiffres ou de caract res

Le nombre de d cimales

Les tiquettes descriptives de variables et de valeurs.

Les valeurs manquantes d finies par lutilisateur

La largeur des colonnes

Le niveau de mesure

Noms de variable

Les r gles suivantes sappliquent pour les noms des variables :

Chaque nom de variable doit tre unique ; aucune duplication nest admise.

Les noms de variable peuvent contenir jusqu 64 octets, le premier caract re tant une lettre

ou lun des caract res suivants : @, # ou $. Les caract res suivants peuvent tre une

combinaison de lettres, de chiffres, un point (.) et des caract res autres que ceux de

ponctuation. Soixante-quatre octets correspondent 64 caract res dans les langues sur un

octet (anglais, fran ais, allemand, espagnol, italien, h breu, russe, grec, arabe et tha , par

exemple) et 32 caract res dans les langues sur deux octets (japonais, chinois et cor en

notamment).

(Remarque : Les lettres incluent tout caract re autre que ceux de ponctuation utilis dans l criture de

mots courants dans les langues prises en charge dans le jeu de caract res de la plateforme sur

laquelle SPSS est ex cut .)

Les noms de variable ne doivent pas contenir despaces.

Le caract re # au d but du nom de la variable d signe une variable temporaire. Vous ne

pouvez cr er des variables temporaires quavec une syntaxe de commande. Vous ne pouvez

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pas entrer le signe # comme premier caract re dune variable dans une bo te de dialogue de

cr ation de variables.

Le symbole $ en d but de nom indique que la variable est une variable syst me. Vous ne

pouvez pas utiliser le symbole $ comme premier caract re dune variable d finie par

lutilisateur.

Le point, le trait de soulignement et les caract res $, # et @ peuvent tre utilis s dans les

noms de variable. Par exemple, A._$@#1 est un nom de variable valide.

Evitez les noms de variable se terminant par un point car celui-ci peut tre interpr t comme

un caract re de fin de commande. Vous ne pouvez cr er des variables se terminant par un point que

dans une syntaxe de commande. Vous ne pouvez pas cr er de variables se terminant par un point

dans une bo te de dialogue de cr ation de variables.

Evitez dutiliser des noms de variable se terminant par des traits de soulignement, tant donn

que ceux-ci peuvent entrer en conflit avec des noms de variable automatiquement cr s par les

commandes et les proc dures.

Les mots-cl s r serv s ne peuvent pas tre utilis s pour les noms de variables : Les mots-

cl s r serv s sont les suivants : ALL, AND, BY, EQ, GE, GT, LE, LT, NE, NOT, OR, TO et

WITH.

Les noms de variables peuvent tre d finis par nimporte quelle combinaison de majuscules et

de minuscules. La casse est respect e pour des raisons daffichage.

Lorsque des noms longs de variable occupent plusieurs lignes au niveau du r sultat, SPSS

essaie dins rer les sauts de ligne au niveau des traits de soulignement, des virgules et des

passages de minuscule majuscule.

Niveau de mesure des variables

Vous pouvez sp cifier un niveau de mesure d chelle (donn es num riques sur un intervalle ou une

chelle de rapport), ordinal ou nominal. Les donn es nominales et ordinales peuvent tre des cha nes

de caract res (alphanum riques) ou num riques.

Nominale : Une variable est consid r e comme nominale si ses valeurs repr sentent des

cat gories non ordonn es. Par exemple, les d partements d'une soci t , la r gion

g ographique, le domaine d'activit .

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Ordinale : Une variable peut tre consid r e comme ordinale

lorsque ses valeurs

repr sentent des cat gories ordonn es ; par exemple, les niveaux d'un indice de satisfaction,

variant de tr s insatisfait tr s satisfait. Nous pouvons galement citer comme exemples de

variables ordinales, des scores d'attitude repr sentant des niveaux de satisfaction ou de

confiance.

chelle : Une variable peut tre consid r e comme d' chelle lorsque ses valeurs sont

ordonn es partir d'une m trique sp cifique, et que les distances entre les valeurs ont un

sens. Par exemple, l' ge est mesur en ann es, un salaire, en euros.

Remarque : Pour les variables cha ne ordinales, lordre alphab tique des valeurs cha ne est

suppos refl ter lordre des modalit s. Par exemple, pour une variable cha ne comportant des valeurs

Faible, Moyen, lev , lordre des modalit s est interpr t comme lev , Faible ou Moyen, ce qui ne

correspond pas lordre correct. En r gle g n rale, il est recommand dutiliser les codes num riques

pour repr senter les donn es ordinales.

Type de variable

Loption Type de variable permet de d finir le type de donn es pour chaque variable. Par d faut, toute

nouvelle variable est num rique. Vous pouvez utiliser loption Type de variable pour changer le type

des donn es. Le contenu de la bo te de dialogue Type de variable d pend du type de donn es

s lectionn . Pour certains types de donn es, il y a des zones de texte o sont indiqu s la longueur et

le nombre de d cimales. Pour dautres types de donn es, il vous suffit de s lectionner un format dans

une liste d roulante contenant des exemples.

Les types de donn es disponibles sont les suivants :

Num rique : Variable dont les valeurs sont des nombres. Les valeurs sont affich es en format

num rique standard. L diteur de donn es accepte les valeurs num riques au format standard ou

sous forme de notation scientifique.

Virgule : Variable num rique dont les valeurs sont affich es avec des virgules toutes les trois

positions, le point servant de s parateur d cimal. Loutil diteur de donn es accepte les valeurs

num riques pour les variables de virgule avec ou sans virgule ou sous forme de notation scientifique.

Les valeurs ne peuvent pas contenir de virgule droite de lindicateur d cimal.

Point : Variable num rique dont les valeurs sont affich es avec des points toutes les trois positions,

la virgule servant de s parateur d cimal. Loutil Editeur de donn es accepte les valeurs num riques

pour les variables de point avec ou sans point ou sous forme de notation scientifique. Les valeurs ne

peuvent pas contenir de point droite de lindicateur d cimal.

Notation scientifique : Variable num rique dont les valeurs sont affich es avec un E int gr et un

exposant de puissance dix avec signe. L diteur de donn es accepte des valeurs num riques pour les

variables de notation scientifique avec ou sans exposant. Lexposant peut tre pr c d dun E ou dun

D avec ou sans signe, ou seulement dun signe. Par exemple, 123, 1.23E2, 1.23D2, 1.23E+2 et m me

1.23+2.

Date : Variable num rique dont les valeurs sont affich es dans lun des formats de date ou dheure

possibles. S lectionnez un format dans la liste. Vous pouvez entrer des dates avec, comme

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s parateur, des barres obliques, des traits dunion, des points, des virgules ou des espaces. La valeur

du si cle pour les ann es 2 chiffres est d termin e par les param tres Options (accessibles depuis

le menu Edition, s lectionnez Options, puis cliquez sur longlet Donn es).

Dollar : Variable num rique affich e avec le signe dollar ($), avec des virgules toutes les trois

positions, le point servant de s parateur d cimal. Vous pouvez entrer des valeurs de donn es avec ou

sans le signe dollar.

Symbole mon taire : Variable num rique dont les valeurs sont affich es dans lun des formats

mon taires personnalis s que vous avez d finis dans longlet Devise de la bo te de dialogue Options.

Les caract res de symbole mon taire d finis ne sont pas utilisables lors de la saisie de donn es mais

sont affich s dans l diteur de donn es.

Cha ne : Variable dont les valeurs ne sont pas num riques et ne sont donc pas utilis es pour les

calculs. Ces valeurs peuvent contenir nimporte quel caract re, dans la limite de la longueur d finie.

Les majuscules et les minuscules sont diff renci es. Ce type de variable est aussi connu sous le nom

de variable alphanum rique.

tiquettes des variables

Vous pouvez attribuer des tiquettes de variables descriptives dont le nombre de caract res ne

d passe pas 256 (128 caract res pour les langages sur deux octets). Les tiquettes de variable

peuvent contenir des espaces et des caract res r serv s qui ne sont pas autoris s dans les noms de

variable.

tiquettes de valeurs

Vous pouvez affecter des tiquettes descriptives de valeur pour chaque valeur dune variable. Ce

processus se r v le particuli rement utile si votre fichier de donn es utilise des codes num riques

pour repr senter des modalit s non num riques (par exemple, les codes 1 et 2 pour homme et

femme).

Les tiquettes de valeurs peuvent s lever jusqu 120 octets.

Les tiquettes de valeur ne sont pas disponibles pour les variables cha ne longues (variables

cha ne de plus de huit caract res).

Valeurs manquantes

Loption Valeurs manquantes permet de d finir les valeurs de donn es sp cifi es comme valeurs

manquantes sp cifi es par lutilisateur. Par exemple, vous pouvez faire la distinction entre les

donn es manquantes parce quune personne interrog e a refus de r pondre et les donn es

manquantes parce que la question ne sappliquait pas au r pondant. Les valeurs des donn es

d finies comme valeurs utilisateur manquantes sont rep r es par un indicateur en vue dun traitement

sp cial et sont exclues de la plupart des calculs.

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Vous pouvez entrer jusqu trois valeurs manquantes de votre choix, un intervalle de valeurs

manquantes ou un intervalle plus une valeur de votre choix.

Les intervalles ne peuvent tre sp cifi s que pour des valeurs num riques.

Vous ne pouvez pas d finir de valeur manquante pour des variables cha ne longues

(variables cha ne de plus de 8 caract res).

Valeurs manquantes pour des variables de cha ne :

Toutes les valeurs de cha ne, y compris les valeurs nulles ou vides, sont consid r es comme des

valeurs valides moins que vous ne les d finissiez comme manquantes. Pour d finir des valeurs

nulles ou vides comme manquantes pour une variable cha ne, entrez un seul espace dans lun des

champs sous la s lection Valeurs manquantes discr tes.

La fen tre SPSS Viewer

Dans la fen tre Viewer, seront affich s tous les r sultats et analyses statistiques effectu es. Cette

fen tre souvre automatiquement d s quon ouvre le programme SPSS. Tous les tableaux statistiques

et les graphiques peuvent tre copi s dans Word ou Excel.

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La fen tre Synthax Editor

Une autre fa on deffectuer les analyses statistiques outre que le menu d roulant, est d crire les

commandes danalyses statistiques dans l diteur de synthax .

Saisie de donn es

Dans Affichage des donn es, vous pouvez entrer les donn es directement dans l diteur de donn es. Vous

pouvez entrer des donn es dans nimporte quel ordre. Vous pouvez entrer des donn es par observation ou

par variable, pour des zones s lectionn es ou des cellules individuelles.

La cellule active est mise en surbrillance.

Le nom de variable et le num ro de ligne de la cellule active sont affich s dans le coin sup rieur

gauche de l diteur de donn es.

Lorsque vous s lectionnez une cellule et lorsque vous entrez une valeur de donn es, la valeur est

affich e dans l diteur de cellules en haut de l diteur de donn es.

Les valeurs de donn es ne sont pas enregistr es tant que vous navez pas appuy sur Entr e ou que

vous navez pas s lectionn une autre cellule.

Pour entrer autre chose que des donn es num riques simples, vous devez dabord d finir le type de

variable.

Si vous entrez une valeur dans une colonne vide, l diteur de donn es cr e automatiquement une nouvelle

variable et affecte un nom de variable.

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Fusionner des fichiers de donn es

SPSS vous permet de fusionner des donn es partir de deux fichiers et de deux fa ons

diff rentes.

Vous pouvez :

Fusionner lensemble de donn es actif avec un autre fichier de donn es ouvert ou

avec un fichier de donn es au formant SPSS contenant les m mes variables mais

des observations diff rentes.

Ajout dobservations

Ensuite une boite de dialogue saffiche, les m mes variables (de m me nom) seront

incluses. Les variables non appari es seront dans le quadrant Unpaired

Variables .

Cependant ces variables non appari es (unpaired variables) peuvent tre ajout es

au fichier mais avec des valeurs manquantes.

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Ou vous pouvez ajouter des variables pour les m mes observations

Ajout de variables

On peut ajouter aussi des variables une base de donn es en utilisant la commande Merge

Files ensuite Add variables.

Pour pouvoir ajouter des variables, il faut imp rativement avoir une variable cl key

Variables pour identifier les diff rentes observations. G n ralement cette variable cl est

lidentifiant.

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Chapitre 3 : Transformation des donn es :

Pr paration des donn es

G n ralement les donn es brutes ne sont pas directement pr tes lanalyse statistique.

Une pr paration de donn es simpose afin de corriger des ventuelles erreurs (donn es

manquantes), cr er des nouveaux indicateurs (Moyenne, score &) ou recoder des items

pour regrouper des cat gories ou corriger des erreurs.

Il est rappeler que la base de donn es brute est tr s importante, et quon ne doit pas la

modifier, elle restera toujours la r f rence pour lexploitation, cest pourquoi on conseille

toujours de cr er une copie de ce fichier de donn es, o on effectuera toutes les

transformations n cessaires sans toucher la base initiale (originale). Pour cela il suffit de

sauvegarder sous un autre nom.

Il est aussi pr f rable de garder les variables initiales, et den cr er dautres nouvelles

variables. Et si jamais on veut supprimer certaines variables initiales (parce quon juge

quelles ne sont plus utiles), il est conseill de cr er de nouveau un autre fichier de donn es

avec les variables s lectionn es.

Recodage des variables

Pour recoder une variable, SPSS offre deux options :

Recode into same variables (dans Transform)

Recode into different variables (dans Transform)

La premi re option permet de recoder dans la m me variable, et donc crase la variable

recoder.

Conseil : Si vous utiliser cette option soyez s r de votre recodage sinon la variable initiale sera

perdue, et toujours sauvegarder le fichier de donn es avec un nouveau nom pour ne pas craser le

premier.

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La deuxi me option permet le recodage sans craser la premi re variable. Cette option est toujours

pr f rable.

Une fois, les variables recoder sont s lectionn es (si on effectue le m me recodage pour

toutes les variables) sinon on s lectionne la variable recoder, on change les Old values

par les News values

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Cr ation de variables

SPSS, comme tout logiciel statistique, permet de cr er de nouvelles variables en utilisant

une fonction math matique (log, exponentielle, &) ou des fonctions statistiques (moyenne,

densit de probabilit &.) par la commande COMPUTE dans Transform.

Utilisez la bo te de dialogue COMPUTE pour calculer les valeurs dune variable en fonction

des transformations num riques dautres variables.

Vous pouvez calculer les valeurs de variables num riques ou sous forme de cha ne

de caract res (alphanum rique).

Vous pouvez cr er de nouvelles variables ou remplacer les valeurs de variables

existantes. Dans le cas de nouvelles variables, vous pouvez aussi sp cifier le type et

l tiquette.

Vous pouvez calculer les valeurs de mani re s lective pour des sous-ensembles de

donn es en fonction de conditions logiques.

Vous pouvez utiliser plus de 70 fonctions int gr es, dont des fonctions arithm tiques,

statistiques, de distribution, et de cha ne.

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Calculer la variable : Expressions conditionnelles

La bo te de dialogue

les

transformations de donn es des sous-ensembles dobservations s lectionn es, au moyen

dexpressions conditionnelles. Une expression conditionnelle renvoie la valeur True (vrai),

False (faux) ou manquant pour chaque observation.

(Expressions conditionnelles) permet dappliquer

If...

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Comment remplacer les valeurs manquantes (Missing)

Nous faisons la distinction entre les donn es manquantes parce quune personne

interrog e a refus de r pondre (les non r ponses) et les donn es manquantes parce

que la question ne sappliquait pas au r pondant (les non concern s).

Le remplacement des missing d pend dune part de la nature des missing (non r ponses

ou non concern s) et dautre part d pend de la nature de la variable (quantitative ou

nominale).

Remplacement des missing pour une variable quantitative

SPSS permet de remplacer les missing des variables quantitatives en proposant cinq solutions :

1- remplacer les missing par la moyenne arithm tique (series mean)

2- remplacer les missing par la m diane des points voisins (Median of nearby points)

3- remplacer les missing par la moyenne des points voisins (Mean of nearby points)

4- remplacer les missing par une interpolation lin aire (Linear interpolation)

5- remplacer les missing par la tendance lin aire au point (Linear trend at point)

Pour cela, on utilise la commande Replace Missing Values dans Transform

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Remplacement des missing pour une variable nominale

Pour les variables nominales on distingue entre les non r ponses et les non

concern s . Ainsi on peut remplacer les missing par des codes ( 4 chiffres par

exemple) :

Pour le faire on utilise la commande Recode into same variable

Pour les non r ponses

Ensuite aller dans variable view pour remplir les values labels

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Page 25

Et ne pas oublier de pr ciser que ce code est sp cifique aux missing, toujours dans

variable view, on d finit les missing dans la colonne des missing et ceci pour quils ne

seront pas consid r s dans les calculs:

Si les missing ne sont pas nombreux (inf rieur 5%) on peut les supprimer. Mais si on a

besoin de ces observations (valides pour dautres variables) on peut les remplacer par la

modalit qui a leffectif le plus lev . (Pour ne pas modifier la structure de la

distribution).

Notes du Cours logiciel SPSS , Dr. Jalila Attafi

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Parfois on a recours la commande Crosstabs (tableau crois ) pour croiser une variable

avec missing avec une autre variable pour observer et d terminer la source des donn es

manquantes (non r ponses ou non concern s) et parfois pour corriger des

incompatibilit s dans les r ponses.

Notes du Cours logiciel SPSS , Dr. Jalila Attafi

Page 27

Chapitre 4

Analyse des donn es statistiques Avec SPSS

I.

Analyse uni-vari e : Mesures descriptives

1. Fr quences

La proc dure Frequencies permet dobtenir des affichages statistiques et graphiques qui servent d crire

de nombreux types de variables. La proc dure Fr quences peut jouer un r le lorsque vous prenez

connaissance de vos donn es.

Pour obtenir un rapport des fr quences et un diagramme en b tons, vous pouvez trier les diff rentes valeurs

par ordre croissant ou d croissant, ou bien classer les modalit s en fonction de leurs fr quences. Le rapport

de fr quences peut tre supprim lorsquune variable a plusieurs valeurs distinctes. Vous pouvez tiqueter

les diagrammes avec des fr quences (par d faut) ou des pourcentages.

Exemple

Consid rons le fichier de donn es employee.sav. Quelle est r partition des employ s selon la

cat gorie de lemploi ?

Notes du Cours logiciel SPSS , Dr. Jalila Attafi

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Les r sultats :

Frequencies

Statistics

Employment Category

N

Valid

Missing

474

0

Employment Category

Frequency

Percent

Valid Percent

Percent

Cumulative

Valid Clerical

Custodial

Manager

Total

363

27

84

76,6

5,7

17,7

76,6

5,7

17,7

76,6

82,3

100,0

474

100,0

100,0

Interpr tation :

76,6% des employ s sont dans la cat gorie Clerical

Notes du Cours logiciel SPSS , Dr. Jalila Attafi

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2. Descriptives

La proc dure Descriptive affiche les r sum s de statistiques uni-vari es pour plusieurs variables en un seul

tableau. Les variables peuvent tre ordonn es en fonction de la taille de leurs moyennes (en ordre ascendant

ou descendant), alphab tiquement ou selon lordre dans lequel vous avez s lectionn les variables (par

d faut).

Exemple

Consid rons le fichier de donn es employee.sav. Donner un r sum de statistiques descriptives de la

variable salary

Notes du Cours logiciel SPSS , Dr. Jalila Attafi

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Les r sultats :

Descriptives

Descriptive Statistics

N

Minimum Maximum

Mean

Statistic

Statistic

Statistic

Statistic

Std. Error

Current Salary

474 $15,750

$135,000

$34,419.57

$784.311

Beginning Salary

474 $9,000

$79,980

$17,016.09

$361.510

Previous Experience

474

0

476

95,86

4,804

(months)

Valid N (listwise)

474

Descriptive Statistics

Std. Deviation

Variance

Skewness