FORMATIONS

Formation en Analyse de Données Quantitatives avec SPSS

L’analyse des données quantitatives est un élément clé pour la prise de décision éclairée dans de nombreux domaines, tels que les sciences sociales, la recherche en marketing et les études économiques. Cette analyse permet également d’interpréter divers phénomènes.

La Chaire TDS met à la disposition des chercheurs et des académiques une série de capsules vidéo sur l’analyse des données quantitatives avec SPSS, un logiciel incontournable pour l’analyse statistique. Ces capsules réalisées par Myriam Ertz et Chourouk Ouerghemmi, couvrent les étapes clés de l’analyse des données, offrant une formation complète et pratique pour exploiter efficacement cet outil.

Les capsules abordent les sujets suivants :

  1. Préparation et saisie des données sous SPSS : Apprenez à importer, nettoyer et structurer vos bases de données
  2. Analyse univariée : Explorez les méthodes d’analyse descriptive pour résumer et interpréter les distributions de variables individuelles
  3. Les représentations graphiques : Découvrez comment créer des graphiques percutants pour visualiser vos données
  4. Tableaux croisés et test de Khi-deux : Analysez les relations entre deux variables catégorielles avec des tableaux croisés et le test de Khi-deux
  5. Comparaison des moyennes : Maîtrisez les tests statistiques comme le test t pour comparer les moyennes entre groupes
  6. ANOVA et ANCOVA : Effectuez des analyses de variance et d’analyser de covariance pour tester les différences entre plusieurs groupes
  7. MANOVA et MANCOVA : Étendez les analyses multivariées pour prendre en compte plusieurs variables dépendantes simultanément
  8. La mesure de corrélation : Comprenez la relation entre deux variables avec des mesures de corrélation telles que Pearson ou Spearman
  9. La régression linéaire simple : Modélisez les relations entre une variable dépendante et une seule variable indépendante
  10. La régression linéaire multiple : Explorez comment intégrer plusieurs prédicteurs dans vos modèles statistiques
  11. La régression logistique : Analysez des données qualitatives en prédisant une variable binaire avec la régression logistique
  12. Arbre de décision : Utilisez des arbres de décision pour segmenter vos données et identifier des modèles décisionnels
  13. Analyse factorielle exploratoire : Analyse en Composantes Principales (ACP) : Réduisez la dimensionnalité des données en identifiant les facteurs sous-jacents avec l’ACP

Que vous soyez débutant ou expérimenté, ces capsules sont conçues pour vous guider pas à pas.