Analyse de la variance avec le logiciel SPSS | Other Office Productivity Online Course by Udemy

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Comprendre quand et comment utiliser l’analyse de variance avec le logiciel SPSS?

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Analyse de la variance avec le logiciel SPSS

Cette formation va vous aider: – Slectionner des tests statistiques univaris en fonction du niveau de mesure des variables et du nombre et de la nature des chantillons- Raliser 2 analyses et tests- Mettre en place un test binomial- Traiter diffrents types de test t- Effectuer des tests ordinaux tels que le test de Wilcoxon, le test U de Mann-Whitney, le test de Kruskal-Wallis et le test de Friedman- Utilisez le test de McNemar- Obtenez un aperu du test Cochran Q et de l’analyse de mesure rpte de la variance- Comprendre quand et comment utiliser l’analyse de variance- Effectuer et interprter une analyse unidirectionnelle de la variance et une analyse de la variance base sur des plans factoriels complets- Effectuer et interprter des analyses de mesures rptes de la varianceTechniqueDans les deux premiers modules de cette formation sur les tests t, nous avons mentionn que lorsque le nombre d’chantillons tait suprieur deux, une autre technique devait tre applique, savoir l’analyse de la variance. L’analyse de la variance est donc une extension du test t dans les cas o il y a plus de deux chantillons impliqus. Une analyse de variance peut donc tre utilise pour dterminer le niveau de signification de la diffrence entre plus de deux moyennes, ainsi que pour dcouvrir quel est l’effet d’une ou plusieurs variables indpendantes nominales sur une variable dpendante chelonne par intervalle. En fin de compte, les deux approches se rsument la mme chose. Les variables indpendantes nominales sont galement appeles facteurs. Les diffrentes valeurs que ces variables nominales peuvent prendre sont appeles niveaux.L’analyse de variance (ou ANOVA) peut prendre diverses formes. Par exemple, vous pouvez avoir plusieurs variables indpendantes (chacune avec plusieurs niveaux de mesure) et / ou plusieurs variables dpendantes (MANOVA – M signifie Multivariate) impliques. De plus, une variable indpendante supplmentaire (covariable) peut tre incluse dans l’analyse (ANCOVA – COVA signifie Covariance). Plusieurs observations par rpondant peuvent galement tre analyses (mesures rptes). Ce que cela revient chaque fois, c’est la comparaison d’une variance cause par un ou plusieurs facteurs indpendants avec la variance non explique. Si le premier est relativement important, on peut dire que le facteur entrane une diffrence significative. Lorsque nous travaillons avec plus d’une variable indpendante, ces types d’analyses sont indiqus de manire spcifique. Par exemple, la dtermination de l’effet des variables indpendantes “ couleur ” (rouge, vert, bleu) et “ rembourrage ” (cuir et pas de cuir) sur la prfrence pour une voiture sera exprime comme une conception exprimentale 3 2 (deux variables, dont la premire est mesure sur trois niveaux, l’autre mesure sur deux niveaux).Les types d’analyses suivants seront abords dans cette formation:- analyse de la variance comme test de diffrence ou ANOVA un facteur (exemple 1)- analyse de covariance ou ANCOVA (exemple 2)- analyse de la variance pour un plan factoriel complet 2 2 2 (exemple 3)- analyse multivarie de la variance ou MANOVA (exemple 4)- analyse de la variance l’aide de mesures rptes (exemple 5)- analyse de variance utilisant des mesures rptes et un facteur inter-sujets (exemple 6)

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