Options de Récapituler
Figure 6-2 Options
Récapituler vous permet de modifier le titre de votre résultat ou d’ajouter une légende qui apparaîtra en dessous du tableau de sortie. Vous pouvez contrôler les sauts de ligne dans les titres et légendes en tapant\nà tous les endroits où vous voulez insérer un saut de ligne dans le texte.
Vous pouvez également choisir d’afficher ou de supprimer les sous-en-têtes des totaux et d’inclure ou d’exclure les observations ayant des valeurs manquantes pour toute variable prise en compte dans toute analyse. Il est souvent souhaitable de marquer les observations manquantes dans le résultat par un point ou un astérisque. Saisir un caractère, une phrase, ou un code que vous souhaitez voir apparaître lorsqu’une valeur manque, sinon, aucun traitement spécial ne s’applique aux observations manquantes dans le résultat.
Récapituler les statistiques
Figure 6-3
Boîte de dialogue Statistiques de rapport récapitulatives
34 Chapitre 6
Vous pouvez choisir l’une des statistiques de sous-groupe suivantes pour les variables à l’intérieur de chaque modalité de chacune des variables de regroupement : Somme, nombre d’observations, moyenne, médiane, médiane groupée, erreur standard pour la moyenne, minimum, maximum, intervalle, 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 somme totale, pourcentage deNtotal, pourcentage de la somme dans, pourcentage deNdans, moyenne géométrique, moyenne harmonique. L’ordre dans lequel les statistiques apparaissent dans la liste Variables correspond à celui dans lequel elles seront affichées dans le résultat. Les statistiques récapitulatives sont aussi affichées pour chaque variable à travers toutes les modalités.
Première.Affiche la première valeur rencontrée dans lefichier de données.
Moyenne géométrique.Racine nième du produit des valeurs de données, n représentant le nombre d'observations.
Médiane de groupes.Médiane calculée pour les données codées dans des groupes. Par exemple, pour les données d'âge, si chaque valeur de la trentaine est codée 35, chaque valeur de la quarantaine est codée 45, etc., la médiane de groupes est la médiane calculée à partir des données codées.
Moyenne harmonique.Fonction utilisée pour estimer la taille moyenne d'un groupe lorsque la taille des échantillons diffère d'un groupe à l'autre. La moyenne harmonique correspond au nombre total d'échantillons divisé par la somme des réciproques des tailles de l'échantillon.
Aplatissement.Mesure de l'étendue du regroupement des observations autour d'un point central.
Dans le cas d'une distribution normale, la valeur de la statistique d'aplatissement est égale à zéro.
Un aplatissement positif indique que par rapport a une distribution normale, les observations sont plus regroupées au centre et présentent des extrémités plusfines atteignant les valeurs extrêmes de la distribution. La distribution leptokurtique présente des extrémités plus épaisses que dans le cas d'une distribution normale. Un aplatissement négatif indique que les observations sont moins regroupées au centre et présentent des extrémités plus épaisses atteignant les valeurs extrêmes de la distribution. La distribution platykurtique présentent des extrémités plusfines que dans le cas d'une distribution normale.
Dernière.Affiche la dernière valeur rencontrée dans lefichier de données.
Maximum.Plus grande valeur d'une variable numérique.
Moyenne.Mesure de la tendance centrale. Moyenne arithmétique ; somme divisée par le nombre d'observations.
Médiane.Valeur au‑dessus ou au‑dessous de laquelle se trouvent la moitié des observations ; 50e centile. Si le nombre d'observations est pair, la médiane correspond à la moyenne des deux observations du milieu lorsqu'elles sont triées dans l'ordre croissant ou décroissant. La médiane est une mesure de tendance centrale et elle n'est pas, à l'inverse de la moyenne, sensible aux valeurs éloignées.
Minimum.Valeur la plus petite d'une variable numérique.
Nombre d'observations.Nombre d'observations (ou d'enregistrements).
Pourcentage de N total.Pourcentage du nombre total d'observations dans chaque modalité.
35 Récapituler
Pourcentage de la somme totale.Pourcentage de la somme totale dans chaque modalité.
Intervalle.Différence entre la valeur maximale et la valeur minimale d'une variable numérique (maximum–minimum).
Asymétrie.Mesure de l'asymétrie d'une distribution. La distribution normale est symétrique et possède une valeur d'asymétrie égale à 0. Une distribution dont la valeur d'asymétrie est positive présente une extrémité droite allongée. Une distribution caractérisée par une importante asymétrie négative présente une extrémité gauche plus allongée. Pour simplifier, une valeur d'asymétrie deux fois supérieure à l'erreur standard correspond à une absence de symétrie.
Erreur standard du Kurtosis.Le rapport de l'aplatissement à son erreur standard peut servir de test de normalité (il y a anormalité si ce rapport est inférieur à‑2 ou supérieur à +2). Une valeur d'aplatissement positive importante indique que les extrémités de la distribution sont plus allongées que celles d'une distribution normale ; une valeur d'aplatissement négative présente des extrémités plus courtes (semblables à celles d'une distribution uniforme sous forme de boîtes).
Erreur standard du Skewness.Rapport de l'asymétrie avec son erreur standard, qui peut servir de test de normalité (il y a anormalité si ce rapport est inférieur à‑2 ou supérieur à +2). Une valeur d'asymétrie positive importante indique une extrémité allongée vers la droite ; une valeur négative extrême produit une extrémité allongée vers la gauche.
Somme.Somme ou total des valeurs, pour toutes les observations n'ayant pas de valeur manquante.
Variance.Mesure de dispersion autour de la moyenne, égale à la somme des carrés des écarts par rapport à la moyenne, divisée par le nombre d'observations moins un. La variance se mesure en unités, qui sont égales au carré des unités de la variable.
Chapitre
Moyennes 7
La procédure des moyennes calcule les moyennes de sous-groupes et les statistiques univariées correspondantes pour des variables dépendantes au sein des modalités d’une ou de plusieurs variables indépendantes. Vous pouvez également obtenir une analyse à un facteur de la variance, un coefficient êta et des tests de linéarité.
Exemple : Mesurez la quantité moyenne de lipides absorbée par trois différents types d’huile alimentaire et effectuez une analyse à un facteur de la variance pour voir si les moyennes divergent.
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.
Les options comportent une analyse de la variance, un coefficient êta, un coefficient êta-carré, ainsi que des tests de linéaritéRetR2.
Données. Les variables dépendantes sont quantitatives et les variables indépendantes sont qualitatives. Les valeurs des variables qualitatives peuvent être soit numériques, soit des chaînes.
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, conviennent aux variables continues qui confirment ou infirment l’hypothèse de normalité. L’analyse de la variance résiste aux écarts par rapport à la normalité, à condition que les données de chaque cellule soient symétriques.
L’analyse de la variance part également du principe que les groupes sont issus de populations ayant la même variance. Pour vérifier cette hypothèse, utilisez le test d’homogénéité de la variance de Levene, disponible dans la procédure ANOVA à un facteur.
Pour obtenir des moyennes de sous-groupes E A partir des menus, sélectionnez :
Analyse > Comparer les moyennes > Moyennes
© Copyright SPSS Inc. 1989, 2010 36
37 Moyennes
Figure 7-1
Boîte de dialogue Moyennes
E Sélectionnez au moins une variable dépendante.
E Utilisez l’une des méthodes suivantes pour sélectionner des variables indépendantes qualitatives : Sélectionnez une ou plusieurs variables indépendantes. Des résultats distincts sont présentés
pour chaque variable indépendante.
Sélectionnez une ou plusieurs strates des variables indépendantes. Chaque strate divise une nouvelle fois l’échantillon. Si vous avez une variable indépendante dans la strate 1 et une dans la strate 2, les résultats sont présentés dans un tableau croisé, par opposition aux tableaux séparés pour chaque variable indépendante.
E Cliquez surOptionspour obtenir des statistiques facultatives, telles que la table d’analyse de la variance, eta, eta-carré,RetR2.
38 Chapitre 7