L'analyse descriptive est le terme donné à l'analyse des données permettant de décrire et de résumer des données historiques de manière significative afin que, par exemple, des insights en ressortent. L'analyse descriptive permet de répondre à la question « Que c'est-il passé ? »
L'analyse des données est essentielle pour comprendre les résultats des enquêtes, des sources administratives et des études pilotes, pour obtenir des renseignements sur les lacunes en matière de données, pour concevoir et remanier les enquêtes, pour planifier de nouvelles activités statistiques et pour formuler des ...
Synonyme : compte-rendu, critique, enquête, étude, examen, exposé, résumé. – Vieux : notice.
L'objectif de SPSS est d'offrir un logiciel intégré pour réaliser la totalité des tests statistiques habituellement utilisés en sciences sociales et en psychologie. De fait, SPSS est un logiciel très complet.
Analyser des données est un processus consistant à rechercher des régularités dans les données recueillies au cours d'une enquête et à comprendre ce que ces régularités signifient. Interpréter les données est un processus cherchant à expliquer les régularités découvertes.
L'analyse comparative est un processus qui permet de déterminer le meilleur candidat pour exécuter une tâche ou un procédé donnés. Cette analyse établit un modèle de référence pour toute personne qui souhaite le suivre ou qui cherche à exécuter ces tâches le mieux possible.
Selon une terminologie classique, ce sont la statistique descriptive et la statistique mathématique.
Les études analytiques sont utilisées au cours d'une enquête sur une éclosion, lorsqu'il y a au moins une hypothèse claire concernant la source de l'éclosion. L'étude analytique permet aux chercheurs d'évaluer les risques de maladie associés à une hypothèse (p. ex. une exposition précise).
L'objectif de la statistique descriptive est de décrire, c'est-à-dire de résumer ou représenter, par des statistiques, les données disponibles quand elles sont nombreuses.
L'analyse peut aussi permettre de déceler certaines similitudes. On peut souligner des contrastes dans l'information en mettant deux éléments en opposition de manière à faire ressortir les différences. On peut établir des relations entre les différents éléments de l'information.
Analyser le sujet, c'est définir et expliquer chacun des termes du sujet, de façon à éviter tout contresens et tout hors-sujet, et à ne pas manquer la spécificité de la question posée. Ces éléments d'analyse devront être réutilisés pour l'introduction, dont ils constituent la première étape essentielle.
Son étude contribue à renseigner sur le(s) thème(s) d'un texte. Exemple : Le champ lexical de l'école : -des synonymes : école, lycée, institut...
Comparer les codifications et rechercher des régularités : ces modèles forment la base de votre analyse finale. Les résultats de l'étude qualitative sont généralement décrits avec des mots, mais il est aussi possible d'utiliser des tableaux, graphiques ou des images.
Décortiquez. Regarder uniquement le résultat de l'exercice inscrit à la dernière ligne n'est pas très parlant. Pour analyser le compte de résultat, il faut observer sa provenance et en parallèle le bilan et le flux de trésorerie pour mieux comprendre la performance de l'entreprise.
l'unité de traitement (anglais : processor) qui comme son nom l'indique va traiter les informations ; l'unité de sortie' (anglais : output) qui permet de faire sortir les résultats des traitements.
Pour pouvoir être exploitées par l'environnement de Business Intelligence de l'entreprise, ces données doivent être préparées: structuration, déduplication et plus généralement « nettoyage ».
Le SI a 4 fonctions : collecter, stocker, traiter et diffuser l'information. Les informations collectées peuvent provenir de flux internes ou externes au SI de l'organisation. Les informations peuvent être stockées sous forme de base de données ou de fichiers.
Conclusion - SPSS vs EXCEL
Excel est un tableur, SPSS est un logiciel d'analyse statistique. Dans Excel, vous pouvez effectuer une analyse statistique mais SPSS est plus puissant.
Créer un nouveau fichier de données dans SPSS
On sélectionne « Type in data » et on obtient un éditeur de données vide. Une fois l'éditeur de données ouvert, il faut définir les variables dans la vue des variables (Variable View).
Re : comment calculer la p-value dans la régression.
En gros pour faire ce calcul à la main, tu dois calculer 2*P(T<-0,46) ou encore 2*P(T>0,46) (le résultat sera le même vu que la distribution de student est symétrique autour de 0). P(T>0,46) est fournis dans les tables habituelles.