IBM - Introduction à l'analyse statistique en utilisant IBM SPSS Statistiques SPVC
Introduction à l'analyse statistique en utilisant IBM SPSS Statistics fournit une introduction orientée application qui met l'accent sur le composant statistique d'IBM ® SPSS ® Statistics. Ces techniques comprennent de nombreuses techniques d'exploration et de récapitulation des données, ainsi que d'examen et de mise à l'essai des relations sous-jacentes.
Objectifs
Les participants sauront à quel moment utiliser ces différentes techniques et la raison pour laquelle ils doivent les utiliser, ainsi que la manière de les mettre en pratique en toute confiance, d'interpréter les résultats obtenus et de les afficher graphiquement.
Programme
Introduction à l'analyse statistique
- Expliquer les étapes de base du processus de recherche
- Expliquer les différences entre les populations et les échantillons
- Expliquer les différences entre les modèles de recherche expérimentale et non expérimentale
- Expliquer les différences entre les variables indépendantes et dépendantes
Distributions de données pour les variables d'échelles
- Utiliser les options dans les fréquences, les descriptifs et les procédures d'exportation
- Interpréter les résultats des fréquences, les descriptifs, et les procédures d'exportation
Distributions de données pour les variables catégorielles
- Utiliser les options de la procédure des Fréquences
- Interpréter les résultats de la procédure des Fréquences
Compréhension des concepts théoriques et de distributions de données
- Décrire les niveaux de mesures utilisées dans IBM SPSS Statistics
- Utiliser des mesures de tendance centrale et de dispersion
- Utiliser distributions normales et des z-scores
Relations entre les variables catégorielles
- Utiliser les options dans la procédure des tableaux croisés
- Demander des statistiques appropriées pour un tableau croisé
- Interpréter les dénombrements cellulaires et les pourcentages dans un tableau croisé
- Utiliser le test du chi carré, d'interpréter ses résultats, et de vérifier ses hypothèses
- Utiliser le Générateur de diagrammes pour visualiser un tableau croisé
- Utiliser des syntaxes seulement supplémentaires des caractéristiques tableaux croisés
Faire des inférences sur les populations à partir d'échantillons
- Expliquer l'influence de la taille de l'échantillon
- Expliquer la nature de la probabilité
- Expliquer des tests d'hypothèses
- Expliquer les différents types d'erreurs statistiques et le pouvoir
- Expliquer les différences entre l'importance statistique et pratique
Le test -T pour échantillons appariés
- Utiliser la procédure de test -T pour les échantillons appariés
- Interpréter les résultats d'un test -T pour les échantillons appariés
Le test -T indépendant des échantillons
- Vérifier les hypothèses du test -T indépendant des échantillons
- Utiliser le test -T indépendant des échantillons pour tester la différence de moyens
- Savoir interpréter les résultats indépendant-Samples d’un test -T
- Utiliser le Générateur de diagrammes pour créer une erreur de graphique à barres pour afficher les différences moyennes
Analyse de la variance à sens unique
- Utiliser les options de la procédure d’une analyse de la variance
- Vérifier les hypothèses d’une analyse de la variance
- Interpréter les résultats d'une analyse de la variance
- Utiliser le Générateur de diagrammes pour créer une barre d'erreur de différences moyennes de graphes
Analyse de régression
- Expliquer la régression linéaire et ses hypothèses
- Expliquer les options de la procédure de régression linéaire
- Interpréter les résultats de la procédure de régression linéaire
- Utilisation automatique des modèles linéaires à effectuer une régression
Corrélations et tracés bivariés pour les variables d'échelle
- Évaluer la relation entre deux variables d'échelle avec des diagrammes de dispersion
- Expliquer le coefficient de corrélation de Pearson et ses hypothèses
- Interpréter un coefficient de corrélation de Pearson
- Expliquer les options de la procédure Corrélations bivariées
Les tests non paramétriques
- Décrire lorsque des tests non paramétriques peuvent et doivent être utilisés
- Décrire les options dans la boîte de dialogue de procédure de tests non paramétriques et onglets
- Interpréter les résultats de plusieurs types de tests non paramétriques
Prérequis
Vous devez avoir suivi les formations complètes sur :
- Introduction à IBM SPSS Statistics
- Et / ou Gestion et manipulation de données avec IBM SPSS Statistics
Et avoir de l'expérience avec IBM SPSS Statistics :
- La familiarité avec l'ouverture, la définition, l'enregistrement des fichiers de données
- La manipulation et l'enregistrement de sortie
- Des connaissances en informatique Générale
Public
Ce cours de base est destiné à:
- Toute personne travaillant avec IBM SPSS Statistics et voulant améliorer ses capacités de base avec IBM SPSS Statistics Base
- Toute personne ayant des limites ou pas de fond statistique
- Toute personne souhaitant rafraîchir ses connaissances et son expérience statistique acquise depuis des années
Objectifs
Les participants sauront à quel moment utiliser ces différentes techniques et la raison pour laquelle ils doivent les utiliser, ainsi que la manière de les mettre en pratique en toute confiance, d'interpréter les résultats obtenus et de les afficher graphiquement.
Programme
Introduction à l'analyse statistique
- Expliquer les étapes de base du processus de recherche
- Expliquer les différences entre les populations et les échantillons
- Expliquer les différences entre les modèles de recherche expérimentale et non expérimentale
- Expliquer les différences entre les variables indépendantes et dépendantes
Distributions de données pour les variables d'échelles
- Utiliser les options dans les fréquences, les descriptifs et les procédures d'exportation
- Interpréter les résultats des fréquences, les descriptifs, et les procédures d'exportation
Distributions de données pour les variables catégorielles
- Utiliser les options de la procédure des Fréquences
- Interpréter les résultats de la procédure des Fréquences
Compréhension des concepts théoriques et de distributions de données
- Décrire les niveaux de mesures utilisées dans IBM SPSS Statistics
- Utiliser des mesures de tendance centrale et de dispersion
- Utiliser distributions normales et des z-scores
Relations entre les variables catégorielles
- Utiliser les options dans la procédure des tableaux croisés
- Demander des statistiques appropriées pour un tableau croisé
- Interpréter les dénombrements cellulaires et les pourcentages dans un tableau croisé
- Utiliser le test du chi carré, d'interpréter ses résultats, et de vérifier ses hypothèses
- Utiliser le Générateur de diagrammes pour visualiser un tableau croisé
- Utiliser des syntaxes seulement supplémentaires des caractéristiques tableaux croisés
Faire des inférences sur les populations à partir d'échantillons
- Expliquer l'influence de la taille de l'échantillon
- Expliquer la nature de la probabilité
- Expliquer des tests d'hypothèses
- Expliquer les différents types d'erreurs statistiques et le pouvoir
- Expliquer les différences entre l'importance statistique et pratique
Le test -T pour échantillons appariés
- Utiliser la procédure de test -T pour les échantillons appariés
- Interpréter les résultats d'un test -T pour les échantillons appariés
Le test -T indépendant des échantillons
- Vérifier les hypothèses du test -T indépendant des échantillons
- Utiliser le test -T indépendant des échantillons pour tester la différence de moyens
- Savoir interpréter les résultats indépendant-Samples d’un test -T
- Utiliser le Générateur de diagrammes pour créer une erreur de graphique à barres pour afficher les différences moyennes
Analyse de la variance à sens unique
- Utiliser les options de la procédure d’une analyse de la variance
- Vérifier les hypothèses d’une analyse de la variance
- Interpréter les résultats d'une analyse de la variance
- Utiliser le Générateur de diagrammes pour créer une barre d'erreur de différences moyennes de graphes
Analyse de régression
- Expliquer la régression linéaire et ses hypothèses
- Expliquer les options de la procédure de régression linéaire
- Interpréter les résultats de la procédure de régression linéaire
- Utilisation automatique des modèles linéaires à effectuer une régression
Corrélations et tracés bivariés pour les variables d'échelle
- Évaluer la relation entre deux variables d'échelle avec des diagrammes de dispersion
- Expliquer le coefficient de corrélation de Pearson et ses hypothèses
- Interpréter un coefficient de corrélation de Pearson
- Expliquer les options de la procédure Corrélations bivariées
Les tests non paramétriques
- Décrire lorsque des tests non paramétriques peuvent et doivent être utilisés
- Décrire les options dans la boîte de dialogue de procédure de tests non paramétriques et onglets
- Interpréter les résultats de plusieurs types de tests non paramétriques
Prérequis
Vous devez avoir suivi les formations complètes sur :
- Introduction à IBM SPSS Statistics
- Et / ou Gestion et manipulation de données avec IBM SPSS Statistics
Et avoir de l'expérience avec IBM SPSS Statistics :
- La familiarité avec l'ouverture, la définition, l'enregistrement des fichiers de données
- La manipulation et l'enregistrement de sortie
- Des connaissances en informatique Générale
Public
Ce cours de base est destiné à:
- Toute personne travaillant avec IBM SPSS Statistics et voulant améliorer ses capacités de base avec IBM SPSS Statistics Base
- Toute personne ayant des limites ou pas de fond statistique
- Toute personne souhaitant rafraîchir ses connaissances et son expérience statistique acquise depuis des années