Figure 5-4
Boîte de dialogue Tableaux croisés : Contenu des cases (cellules)
Pour vous aider à découvrir des types dans les données qui contribuent à un test du Khi-deux significatif, la procédure de Tableaux croisés affiche les fréquences attendues et trois types de résidus (déviations) qui mesurent la différence entre les fréquences observées et les fréquences attendues. Chaque cellule du tableau peut contenir toute combinaison d’effectifs, de pourcentages et de résidus sélectionnés.
Effectif :Nombre d’observations effectivement observées et nombre d’observations attendues si les variables de ligne et de colonne sont indépendantes l’une de l’autre.
Comparer les proportions de colonne. Cette option calcule les comparaisons par paire des proportions de colonne et indique quelles paires de colonnes (pour une ligne donnée) sont significativement différentes. Les différences significatives sont indiquées dans le tableau croisé dans un format de style APA à l’aide d’indices et sont calculées au niveau de signification 0,05.
Ajustement des valeurs p (méthode Bonferroni).Les comparaisons par paire des proportions de colonne utilisent la correction Bonferroni, qui ajuste le taux de signification observé pour les comparaisons multiples.
Pourcentages :Les pourcentages peuvent s’additionner par ligne ou par colonne. Les pourcentages du nombre total d’observations représentées dans le tableau (une strate) sont également
disponibles.
Résidus : Les résidus non standardisés donnent la différence entre les valeurs observées et les valeurs théoriques. Les résidus standardisés et standardisés ajustés sont également disponibles.
30 Chapitre 5
Non standardisés. Différence entre la valeur observée et la valeur théorique. La valeur théorique correspond au nombre d'observations attendues dans la cellule quand il n'existe pas de relation entre les deux variables. Un résidu positif indique que la cellule contient plus d'observations que si les variables de ligne et de colonne étaient indépendantes.
Standardisés.Résidu, divisé par une estimation de son erreur standard. Egalement appelés résidus de Pearson, les résidus standardisés ont une moyenne de 0 et un écart-type de 1.
Standardisés ajustés.Résidu d'une cellule (valeur observée moins valeur théorique) divisé par une estimation de son erreur standard. Le résidu standardisé qui en résulte est exprimé en écarts par rapport à la moyenne.
Pondérations non entières :En général, les effectifs de cellules sont des valeurs entières, car ils représentent le nombre d’observationsfigurant dans chaque cellule. Toutefois, si lefichier de données est pondéré par une variable de pondération avec des fractions (par exemple, 1,25), les effectifs de cellules peuvent également être des fractions. Vous pouvez tronquer ou arrondir les valeurs avant ou après le calcul des effectifs de cellules, ou utiliser des effectifs de cellules non entiers pour l’affichage des tableaux et les calculs statistiques.
Arrondi des effectifs des cellules.Les poids des observations sont utilisés tels quels, mais les poids accumulés dans les cellules sont arrondis avant le calcul des statistiques.
Troncature des effectifs des cellules.Les poids des observations sont utilisés tels quels, mais les poids accumulés dans les cellules sont arrondis avant le calcul des statistiques.
Arrondi des poids des observations. Les poids des observations sont arrondis avant leur utilisation.
Troncature des poids des observations.Les poids des observations sont tronqués avant leur utilisation.
Aucun ajustement.Les pondérations des observations sont utilisées telles quelles et les comptes des cellules fractionnées sont utilisées. Toutefois, lorsque des statistiques exactes (disponibles uniquement avec l'option Tests exacts) sont demandées, les pondérations cumulées dans les cellules sont tronquées ou arrondies avant le calcul des statistiques du test exact.
Format de tableau croisé
Figure 5-5
Boîte de dialogue Tableaux croisés : Format
Vous pouvez arranger les lignes par ordre croissant ou décroissant de valeur de la variable de ligne.
Chapitre
Récapituler 6
La procédure Récapituler calcule les statistiques de sous-groupes pour les variables à l’intérieur des modalités de variables de regroupement. Tous les niveaux de variables de regroupement sont à tabulation croisée. Vous pouvez choisir l’ordre dans lequel les statistiques sont affichées. Les statistiques récapitulatives sont affichées pour chaque variable à travers toutes les modalités. Les valeurs des données dans chaque modalité peuvent être listées ou supprimées. Avec d’importants fichiers de données, vous pouvez choisir de lister seulement les premières observationsn.
Exemple :Quel est le montant moyen de ventes de produits par région et par secteur de clientèle
? Vous pouvez découvrir que le montant moyen des ventes est légèrement plus élevé dans la région Ouest que dans les autres régions, avec des sociétés commerciales dans la région Ouest apportant le montant moyen de ventes le plus élevé.
Statistiques : Somme, nombre d’observations, moyenne, médiane, médiane groupée, erreur standard pour la moyenne, minimum, maximum, plage, valeur de la variable pour la première modalité de la variable de regroupement, valeur de la variable pour la dernière modalité de la variable de regroupement, écart-type, variance, aplatissement, erreur standard d’aplatissement, asymétrie, erreur standard d’asymétrie, pourcentage de la somme totale, pourcentage deNtotal, pourcentage de la somme dans, pourcentage deNdans, moyennes géométrique et harmonique.
Données. Les variables de regroupement sont des variables qualitatives dont les valeurs peuvent être numériques ou chaîne. Le nombre de modalités doit être raisonnablement limité. Les autres variables doivent pouvoir être classées.
Hypothèses :Certains des sous-groupes statistiques optionnels, tels que la moyenne et l’écart-type sont basés sur la théorie normale et conviennent aux variables quantitatives ayant une distribution symétrique. Les statistiques robustes telles que la médiane et l’intervalle, conviennent aux variables quantitatives qui confirment ou infirment l’hypothèse de normalité.
Obtenir des récapitulatifs des observations E A partir des menus, sélectionnez :
Analyse > Rapports > Récapitulatif des observations
© Copyright SPSS Inc. 1989, 2010 31
32 Chapitre 6
Figure 6-1
Boîte de dialogue Rapport récapitulatif
E Sélectionnez une ou plusieurs variables.
Sinon, vous pouvez :
Sélectionner au moins une variable de regroupement afin de diviser vos données en sous-groupes.
Cliquer surOptionsafin de modifier le titre du résultat, ajouter une légende au-dessous du résultat, ou exclure les observations ayant des valeurs manquantes.
Cliquer surStatistiquespour obtenir des statistiques facultatives.
SélectionnerAfficher les observationsafin de répertorier les observations dans chaque sous-groupe. Par défaut, le système ne liste que les 100 premières observations de votre fichier. Vous pouvez augmenter ou diminuer la valeur de l’optionLimiter les observations auxn premièresou désélectionner cet élément pour répertorier toutes les observations.
33 Récapituler