Presentation Generale du Logiciel SPSS

Ce document présente une introduction complète au logiciel SPSS, destiné aux étudiants et chercheurs en sciences sociales et marketing souhaitant apprendre à saisir, coder et analyser des données statistiques avec cet outil. Il couvre la définition des variables, les types d’échelles, la saisie des données, ainsi que l’organisation de l’interface et des menus de SPSS.

Les fenêtres principales de SPSS

SPSS dispose de deux fenêtres essentielles :

• Affichage des variables : chaque ligne correspond à une variable. C’est ici que l’on définit les caractéristiques des variables (nom, type, étiquette, valeurs, etc.).
• Affichage des données : chaque colonne représente une variable, chaque ligne un répondant ou participant. C’est dans cette fenêtre que l’on saisit les réponses.

La saisie des données en deux étapes

La saisie des données dans SPSS se fait en deux étapes distinctes :

1. Définition des variables : cette étape consiste à créer la structure des variables (nom, type, étiquette, valeurs possibles, etc.) à partir d’un questionnaire vierge. Elle se fait en mode « Affichage des variables » et ne doit être réalisée qu’une seule fois.
2. Saisie des réponses : une fois les variables définies, les réponses sont saisies en mode « Affichage des données ».

Définition des variables : la maquette de codage

Chaque variable doit être définie précisément avant la saisie des données. Les éléments principaux à paramétrer sont :

• Nom : identifie la variable. Il est recommandé d’éviter les caractères spéciaux et de choisir un nom clair pour faciliter la reconnaissance.
• Type : décrit le format de la variable (par défaut « numeric »). Le nombre de décimales peut être ajusté selon le besoin.
• Étiquette : description détaillée de la variable qui apparaîtra dans les résultats statistiques.
• Valeurs : permet de définir les modalités ou codes que la variable peut prendre.
• Manquants : indique si la variable accepte des valeurs manquantes.
• Colonne : détermine la largeur d’affichage de la colonne.
• Alignement : définit l’alignement des données dans les cellules.
• Mesure : spécifie le type d’échelle (nominale, ordinale, métrique).

Les types de variables statistiques

Les variables peuvent être classées en deux grandes catégories :

• Qualitatives : variables catégorielles qui décrivent des qualités ou des catégories.
• Quantitatives : variables numériques qui peuvent être discrètes (valeurs entières, comptage) ou continues (valeurs sur un intervalle).

Les échelles de mesure en sciences sociales

En marketing et sciences sociales, on mesure des phénomènes mentaux, opinions, attitudes et préférences à l’aide de différentes échelles :

L’échelle nominale

Elle sert à identifier des classes ou catégories sans ordre particulier.

Exemples :

• CSP : A, B, C, D
• Genre : homme, femme

L’échelle ordinale

Elle permet d’établir un ordre ou une hiérarchie entre les modalités, sans quantifier la distance entre elles.

Exemples :

• Classement des marques
• Ordre de préférence

L’échelle métrique

Elle combine les propriétés des échelles nominale et ordinale et permet de comparer les distances entre modalités, qui sont équidistantes.

Exemples :

• Échelle sémantique d’Osgood
• Échelle de Likert
• Échelle d’intention

Exemples d’échelles métriques

Échelle sémantique d’Osgood :

Comment jugez-vous ce concept ?
Mauvais  1  2  3  4  5  Bon

Échelle de Likert :

L’EAD est plus efficace que l’enseignement classique ?
Pas du tout d’accord  1  2  3  4  5  Tout à fait d’accord

Échelle d’intention :

Participeriez-vous au séminaire sur SPSS ?
Je ne participerai certainement pas  1  2  3  4  5  Je participerai certainement

Les types de questions et leur codage

Question dichotomique à réponse unique

Exemple :

Prévoyez-vous de recruter prochainement du personnel qualifié ?
Oui (1)   Non (2)

Question à choix multiples et réponse unique

Exemple :

Niveau d’instruction et/ou diplôme :
Aucun (1)   Primaire (2)   Secondaire (3)   Supérieure (4)

Question sous forme d’échelle

Exemple :

Êtes-vous satisfait du niveau de qualification des employés ?
Très satisfait (1)  Satisfait (2)  Moyennement satisfait (3)  Insatisfait (4)  Très insatisfait (5)

Autre exemple :

Quelle est votre évaluation de leur niveau de qualification ?
Très bien (1)  Bien (2)  Moyen (3)  Faible (4)  Très faible (5)

Question à réponses multiples

Chaque modalité est traitée comme une question dichotomique avec :

• 1 = Oui (cochée)
• 2 = Non (non cochée)

Cette méthode nécessite la création de plusieurs variables, une par modalité.

Exemple :

Tâches exécutées par XYZ :
Planification (1 Oui / 2 Non)
Prévision (1 Oui / 2 Non)
Gestion (1 Oui / 2 Non)
Vente (1 Oui / 2 Non)
Autre (1 Oui / 2 Non)

Question à réponse quantitative

Les réponses sont saisies directement sans codage préalable.

Exemples :

• Note globale : ………………
• Âge : ……………

NB : Il faut respecter la même unité pour toutes les réponses.

Questions ouvertes

Le traitement des questions ouvertes nécessite un codage préalable :

• Parcourir toutes les réponses pour identifier les modalités.
• Attribuer un code à chaque modalité.
• Établir une fiche de codage pour chaque question ouverte.

Exemple de fiche de codage :

Numéro de la question	Code	Désignation
…	1	…
	2	…
	3	…

Paramétrage des variables dans SPSS

Lors de la définition d’une variable dans SPSS, les cinq principales cases à manipuler sont :

• Nom : identifiant de la variable.
• Type : numérique, chaîne, etc.
• Étiquette : description complète.
• Valeurs : codage des modalités.
• Mesure : type d’échelle (nominale, ordinale, métrique).

Organisation des menus dans SPSS

SPSS propose plusieurs menus pour gérer les données et effectuer des analyses :

• Fichier : gestion des fichiers (ouvrir, enregistrer, fermer).
• Édition : opérations de traitement de texte (copier, couper, coller).
• Affichage : options d’affichage de l’écran (barres d’outils).
• Données : gestion des variables (définir, insérer, supprimer).
• Transformer : transformations des variables (recodification, création d’indices).
• Analyse : analyses statistiques (descriptives, corrélations, régressions).
• Graphes : création de graphiques (histogrammes, etc.).
• Utilitaires : informations sur fichiers et variables.
• Fenêtres : gestion des fenêtres ouvertes.
• Aide : support et documentation du logiciel.

Glossaire des termes clés

• Variable : élément d’information mesuré ou observé dans une étude.
• Nom de variable : identifiant unique et court pour une variable.
• Type de variable : format des données (numérique, chaîne, etc.).
• Étiquette : description détaillée d’une variable.
• Valeurs : codage des modalités possibles d’une variable.
• Échelle nominale : échelle catégorielle sans ordre.
• Échelle ordinale : échelle avec ordre mais sans distances égales.
• Échelle métrique : échelle avec ordre et distances égales entre modalités.
• Codage : attribution de valeurs numériques aux réponses.
• Question dichotomique : question à deux modalités de réponse.
• Question à choix multiples : question où plusieurs réponses sont possibles.
• Question ouverte : question laissant une réponse libre, nécessitant un codage.
• Recodification : transformation des variables en de nouvelles variables.

Points clés à retenir

• SPSS utilise deux fenêtres principales : affichage des variables pour définir la structure, affichage des données pour saisir les réponses.
• La définition précise des variables est essentielle avant la saisie des données.
• Les échelles nominale, ordinale et métrique permettent de mesurer différents types de données en sciences sociales.
• Le codage des réponses varie selon le type de question (dichotomique, choix multiple, échelle, ouverte).
• SPSS offre une interface complète avec des menus dédiés à la gestion des données, leur transformation, l’analyse statistique et la création de graphiques.