Cours initiation a SPSS 28 11 2018 PDF

Preview

Summary

Download Cours initiation a SPSS 28 11 2018 PDF

Description

Faculté des sciences humaines et sociales de Tunis Cours initiation à SPSS

Département de psychologie 2 ème année psychologie

Cours :

Initiation au logiciel SPSS Dr. Telelaz Galaa

2018-2019

Faculté des sciences humaines et sociales de Tunis Cours initiation à SPSS

Département de psychologie 2 ème année psychologie

Tale des matières 1.

2.

Chapitre 1: Présentation du logiciel SPSS 1.1.

Que signifie SPSS

1.2.

Comment démarrer SPSS

1.3.

L'éditeur de données

Chapitre 2: Les échelles de mesure 2.1. L’échelle nominale 2.2. L’échelle ordinale 2.3. L’échelle d’intervalle 2.4. L’échelle de proportion

3.

Chapitre 3: Statistiques descriptives sur SPSS: 3.1. Effectifs 3.2. Pourcentage 3.3. Tableau croisé 3.4. Analyse des données 3.5. Graphique

4.

Chapitre 4: Statistiques inférentielles : 4.1. Variables qualitatives nominales / corrélation non paramétrique 4.1.1.

La corrélation de contingence

4.1.2.

Le khi-deux

4.1.3.

Coefficient de Cramer

4.2. Variables qualitatives ordinales / corrélation non paramétrique 4.2.1. Coefficient de corrélation de rang de Spearman rs 4.3. Variables quantitative : 4.3.1.

Coefficient de corrélation pearson R

4.3.2.

Test t studen

4.3.3.

Test ANOVA

Faculté des sciences humaines et sociales de Tunis Cours initiation à SPSS

Département de psychologie 2 ème année psychologie

1. Présentation du logiciel SPSS 1.1.Que signifie SPSS : Le logiciel SPSS est un logiciel qui est conçu pour faire l’analyse statistique des données empiriques en sciences sociales. SPSS est l'abréviation de l'anglais Statistical Package for Social Sciences. Il s’agit d’un outil très puissant qui permet d’effectuer différentes analyses complexes, tout en ayant un mode de fonctionnement relativement facile à l’emploi. A son ouverture, une fenêtre apparait est demande quel fichier à utiliser à partir de l’ordinateur. Si l’utilisateur à une base de données (par exemple soit sur Excel) alors il ouvre un fichier (extension .sav). Soit il va faire son dépouillement sur page SPSS alors il ferme cette fenêtre et une page SPSS s’ouvre. Au démarrage du logiciel SPSS trois différentes fenêtres s’ouvres :  L’éditeur de données : apparaît systématiquement. Il affiche les données ou les variables selon le choix de l’utilisateur.  L’éditeur de syntaxe : apparaît de manière facultative. Il permet de rédiger des programmes. La syntaxe peut également être rejouée.  L’éditeur de résultats : n’apparaît que lorsqu’une requête a été formulée. Il permet de visualiser les analyses, ainsi que les graphiques. 1.2. Comment démarrer SPSS Aller sous « Démarrer » (en bas à gauche de l'écran), puis sous « IBM SPSS statistics 20», (Figure N°1).

Faculté des sciences humaines et sociales de Tunis Cours initiation à SPSS

Département de psychologie 2 ème année psychologie

Figure N° 1 A l’ouverture du logiciel SPSS, il ouvre deux fenêtres, une fenêtre principale présenté dans la (Figure 2).

Faculté des sciences humaines et sociales de Tunis Cours initiation à SPSS

Département de psychologie 2 ème année psychologie

Figure N° 2

Cette page permet de faire le choix si l’utilisateur à une base de données qui existe déjà sur son ordinateur il clic sur « ouvrir une source de données existante puis sur « ok » où une autre fenêtre s’ouvre afin de sélectionner le fichier demander (Figure N°3)

Faculté des sciences humaines et sociales de Tunis Cours initiation à SPSS

Département de psychologie 2 ème année psychologie

Figure N°3 Ensuite, une autre fenêtre apparait et demande si l’utilisateur veut lire les noms des variables à partir de la première ligne les données (sur Excel par exemple) et de préférence ne pas cocher cette proposition car elle contient les noms des variables comme par exemple : sexe, âge, niveau d’étude, état civil…

Faculté des sciences humaines et sociales de Tunis Cours initiation à SPSS

Département de psychologie 2 ème année psychologie

Figure N°4 A la fin une fenêtre SPSS ressemble à une feuille Excel s’ouvre avec les données importées, comme nous le montre la (figure N°5)

Figure N°5 Sur cette page il existe deux formes d’affichage : L’affichage des données qui est présenté sur la figure N°5 et l’affichage des variables qui permet aux utilisateurs de renommé leurs variables selon leurs études et selon la nature des variables (Nominales ou ordinale ou numérique) . Comme nous le montre la (Figure N°6) .

Faculté des sciences humaines et sociales de Tunis Cours initiation à SPSS

Département de psychologie 2 ème année psychologie

Figure N°6 Il y a une autre méthode que l’utilisateur peut pratiquer à l’ouverture du logiciel SPSS ou il ferme la première fenêtre de la (Figure 2) et il se trouve directement sur une page vierge SPSS qui lui permet de faire le dépouillement des données et qu’on appelle l’éditeur de données. (Voir figure n°7)

Figure N°7

Faculté des sciences humaines et sociales de Tunis Cours initiation à SPSS

Département de psychologie 2 ème année psychologie

1.3. L'éditeur de données : L'éditeur de données contient la grille (matrice) de données (vue des données = « Data View ») et les descriptions des variables (vue des variables = « Variable View »). Dans la partie supérieure de l'éditeur de données nous trouvons, comme dans Word et Excel, des menus déroulants :

Figure N°8 Fichier:.. Edition:.. Affichage:… Transformer:… Analyse:… Marketing direct :.. Graphes:… Utilitaire:… fenêtre:… Aide:… Une fois les données sont dépouillés, nous pouvons explorer les deux affichages mentionnés en dessus: l'affichage des données (« Data View ») et l'affichage des variables (« Variable View »): voire (Figure N°5) Affichage des données : • • •

Chaque ligne représente un cas, par exemple un sujet (case) Chaque colonne représente une variable (variable) Chaque cellule contient une valeur d'un cas sur une variable

Affichage des variables : • •

Chaque ligne représente une variable Les colonnes décrivent les caractéristiques des variables

Nom de la variable:  le nom de la variable doit être unique  max 8 caractères (à partir de la version SPSS 12, on peut utiliser plus de caractères : max. 64 !)  débutant par une lettre

Faculté des sciences humaines et sociales de Tunis Cours initiation à SPSS

Département de psychologie 2 ème année psychologie

 les autres caractères peuvent être une lettre, un chiffre, un point ou les symboles @ _ # $ (tous les autres symboles sont interdits)  Le nom ne peut pas se terminer par un point  les espaces vides ne sont pas possibles  majuscules et minuscules ne sont pas différenciées dans l'appellation d'une variable ou dans celui d'un fichier  les mots clé de SPSS ne peuvent pas être utilisés (all, and, by, eq, ge, gt, le, lt, ne, not, or, to, with)  ne pas mettre de lettre accentuée même si c'est possible Type : nature de la variable (numérique, date, dollar, etc.) Par défaut, SPSS considérera la variable de type numérique; Sous la colonne TYPE on peut changer le type dans la boîte de dialogue qui s'ouvre en appuyant sur (symbole qui apparaît quand on sélectionne la cellule)

Figure N°9 Il est donc très important de déterminer au préalable le type de variable à saisir (Numérique, avec des virgules, des points, chaine etc. puis valider par OK. Dans la même boîte de dialogue on trouve aussi  Largeur: nombre de chiffres accordés à la donnée (décimaux inclus),  Décimales: nombre de décimaux, un nombre décimal est un nombre qui s'écrit avec un nombre fini de chiffres à droite de la virgule. Il est prévu par défaut 8 et 2, je peux valider 10 et 0, si je ne veux travailler avec des décimales dans mes valeurs des étiquettes.

Faculté des sciences humaines et sociales de Tunis Cours initiation à SPSS

Département de psychologie 2 ème année psychologie

Sous la colonne ETIQUETTE : je dois inscrire l’étiquette étiquette ou description de la variable (max. 256 caractères), sous un format encodé et non le format du Questionnaire administré (Pas dans le format interrogatif avec ?) Exemple : Numéro du Questionnaire Q1 Q2

Code encodé Sexe Age

Question posée lors de l’enquête Quel est votre sexe ? Quel est votre âge ?

Question saisie dans le masque encodé Le sexe du participant L’âge du participant

Sous la colonne VALEURS : on saisit les modalités de la question, on clique les petits pointillés sur

-. Une fenêtre permet alors de saisir les modalités.

Q1. Sexe du participant : 1. Masculin /…/ 2. Féminin /…/ Sur les Etiquettes de valeurs, on marque sur Valeur : le numéro de la modalité. (Ex. 1) ; on marque sur Etiquette : le nom de la modalité. (Ex. Masculin pour 1) puis on ajoute et progressivement jusqu’à la fin du processus, on clique sur OK. Voir Fi

Figure N°10 Après l’opération d’encodage, nous allons obtenir le masque de saisie de la forme suivante : Mesure : L’échelle de mesure des données de la variable selon trois possibilités : échelle de rapport, échelle ordinale ou échelle nominale.

Figure N°11 Après l’opération d’encodage, nous allons obtenir le masque de saisie de la forme suivante :

Faculté des sciences humaines et sociales de Tunis Cours initiation à SPSS

Département de psychologie 2 ème année psychologie

Figure N°12 Le dépouillement des questionnaires administrés peuvent être plus facilement élaborés à partir d’un classeur Excel, ou directement sur SPSS via le Module « Affichage des données » , comme on la expliquer au paravent. Et ce n’est pas le cas avec d’autres logiciels comme IPI INFO où le passage ce logiciel est une perte de temps car il faut de nouveau « un masque de saisie », beaucoup des codes et de saut puis un dépouillement aveugle qui encaisse des erreurs lors dépouillement difficile à corriger au transfert (mutation) sur SPSS.

Faculté des sciences humaines et sociales de Tunis Cours initiation à SPSS

Département de psychologie 2 ème année psychologie

2. Les échelles de mesure Stevens (1946,1951) a conçu quatre échelles ou niveaux de mesure:  L’échelle nominale  L’échelle ordinale  L’échelle d’intervalle  L’échelle de proportion 2.1. L’échelle nominale Exemple :    

Le sexe; 1: masculin, 2: féminin ou ฀ Homme ฀ Femmes La nationalité; 1:canadien, 2: tunisien, 3: algérien, ou autres Le groupe ethnique; ฀ Oui , ฀ Non Etat civil : célibataire, marie, divorcé(e), veuf(e), ….

Les statistiques descriptives utilisées: Comptage de nombre, des effectifs par modalité (fréquences absolues) Calcule de pourcentage (fréquences relatives) (distributions de fréquence) Les corrélations de contingence : Décrire la relation entre deux variables qualitatives nominales (X et Y). * Une échelle nominale comprend des nombres qui servent à nommer ou coder les classes ou les catégories d’un attribut donné, Ce codage est arbitraire, et il n’y a pas de hiérarchie entre les différentes catégories. 2.2. L’échelle ordinale L'échelle ordinale consiste à classer des données en ordre croissant ou décroissant, voici des exemples Exemple: 1. complètement dépendant, 2. nécessite l’assistance d’une personne, 3. nécessite une assistance partielle 4. complètement indépendant Autres exemple d’échelle ordinale :   

Degré d'étude; L'âge; Le revenu.

Exemple de l'âge sur un questionnaire:    

18 ans et moins; 19 à 30 ans; 31 à 50 ans; 51 ans et plus.

Faculté des sciences humaines et sociales de Tunis Cours initiation à SPSS

Département de psychologie 2 ème année psychologie

Elle permet l’utilisation de statistiques descriptives;  Distributions de fréquences,  Les pourcentages,  Les corrélations de contingence. 2.3. L’échelle d’intervalle • les données échelonnées sur une échelle d'intervalle sont des données quantitatives; • Ce niveau de mesure fait intervenir des nombres à valeur numérique séparés par des intervalles égaux. • L’échelle d’intervalle assure des valeurs continues. • Il ne s'agit pas de nombres absolus en raison de l’absence d’un point zéro. • Lorsque l’on administre un test de langue, il est impossible de dire qu’une personne qui obtient un résultat chiffré de 60 est deux fois plus compétente que la personne qui obtient un résultat chiffré de 30. De la même façon, il est impossible de dire que la personne qui obtient un résultat chiffré de zéro a une absence totale de compétence en langue (à supposer que l’on puisse démontrer qu’il est possible de définir l’absence de compétence en langue).Le zéro ici est arbitraire. Exemple : La température en degrés (une température de 30° à l’échelle Celsius n’équivaut pas à deux fois température de 15 degrés, parce que le degré 0 n’indique pas l’absence de température; c’est un zéro arbitraire, conventionnel. En Psychologie, les scores auxquels on attribue le statut de "mesures d'intervalles" ne correspondent pas nécessairement à des grandeurs expérimentales. Par exemple, les scores de QI associés aux profils de performance observables avec ce que l'on appelle des tests d'intelligence, sont considérés comme des mesures d'intervalle par convention. L'échelle d'intervalle consiste à présenter les données en catégories égales, voici un exemple : À quel fréquence fumez-vous au cours d’un mois: ฀ 0 - 3 fois ฀ 4 - 7 fois ฀ 8 - 11 fois ฀ 12 - 15 fois ฀ 16 - 19 fois ฀ 20 - 23 fois ฀ 24 - 27 fois ฀ 28 - 31 fois Les statistiques utilisées : (Fréquences absolues) et autre calcul de pourcentage (fréquences relatives) en passant par la moyenne, la médiane et l'écart-type jusqu'à la modélisation numérique.

2.4. L’échelle de proportion : • Occupe le niveau le plus élevé dans l’ordre hiérarchique des échelles de mesure.

Faculté des sciences humaines et sociales de Tunis Cours initiation à SPSS • • •

Département de psychologie 2 ème année psychologie

Elle admet le zéro absolu, qui correspond à l’absence d’un phénomène. La distance, la durée, le poids, l’âge et le revenu sont autant de variables couramment mesurées sur une échelle de proportion. l’échelle de proportion donne accès à toutes les opérations mathématiques et statistiques de même qu’elle permet de transformer les données d’une échelle à l’autre.

Exemple : C’est l’existence d’un zéro absolu qui concrétise l’absence totale du phénomène. Il est alors possible de faire des comparaisons en termes de proportion. Par exemple, il est possible de dire qu’une personne de 80 kg est deux fois plus lourde qu’une personne de 40 kg. Ces échelles sont plus caractéristiques des sciences physiques. Exemple d’étude qui contient les 4 échelles de mesure : Dans une étude transversale menée par Mainvil, Lawson, Horwth, McKenzie et Reeder (2009) dans le but d’élaborer des échelles fidèles et valides pour mesurer l’efficacité personnelle perçue chez des adultes qui consomment des fruits et des légumes, les quatre niveaux de mesure ont été représentés comme suit:  À l’échelle nominale: le sexe- les femmes étaient représentées à 58% et les hommes à 42%;  À l’échelle ordinale: le degré de scolarité- il s’échelonnait du primaire à l’université;  À l’échelle d’intervalle: la variable efficacité personnelle perçue- elle a été mesurée sur une échelle de likert;  À l’échelle de proportion : les groupes d’âges – il s’agissait des 25-29ans, 30-39ans, 40-49ans et 50-60ans.  Les opération mathématiques sont limitées dans les échelles nominale et ordinale, mais sont plus variées dans les échelles d’intervalle et de proportion (échelles numériques)

3. Statistiques descriptives sur SPSS

Faculté des sciences humaines et sociales de Tunis Cours initiation à SPSS

Département de psychologie 2 ème année psychologie

3.1. Statistique descriptive :  

La moyenne, la fréquence (= effectifs), le % sont des paramètres statistiques qui permettent de décrire les indicateurs de votre variable dépendante (Y). Voici un exemple de fréquence faible

Sur SPSS on suit l’enchainement suivant : ANALYSE + STATISTIQUES DESCRIPTIVES + FRÉQUENCES + choisir votre variable + OK

Figure N°13 Ou

Faculté des sciences humaines et sociales de Tunis Cours initiation à SPSS

Figure N°14

Figure N°15

Département de psychologie 2 ème année psychologie

Faculté des sciences humaines et sociales de Tunis Cours initiation à SPSS

Département de psychologie 2 ème année psychologie

3.2. Graphique sur Spss

Figure N°16 Puis cliquez sur diagrammes :

Figure N°17 Après faire le choix cliquez sur poursuivre ça donne les graphes suivants :

Faculté des sciences humaines et sociales de Tunis Cours initiation à SPSS

Figure N°18

Figure N°19

Département de psychologie 2 ème année psychologie

Faculté des sciences humaines et sociales de Tunis Cours initiation à SPSS

Figure

Département de psychologie 2 ème année psychologie

N°19

Figure N°20

Figure N°21

Faculté des sciences humaines et sociales de Tunis Cours initiation à SPSS

Département de psychologie 2 ème année psychologie

4. Statistiques inférentielles : La Statistique inferentielle : C’est celle qui permet de faire les inférences c’est-à-dire dire si notre hypothèse de recherche est confirmée ou infirmée.

Règle à tenir : Intervalle de confiance : Rappelons qu'en sciences humaines, le risque maximum d'erreur est de 0,05 (= seuil de signification). Les hypothèses de recherches : En statistique les deux éventualités sont appelées des hypothèses et sont notées H0 (hypothèse nulle) et H1 (hypothèse alternative). Souvent H1 sera le contraire de H0 ; dans tous les cas, le postulat est qu’une et une seule des deux hypothèses est vraie. Un test statistique est un algorithme qui conduit à accepter H0 ou à rejeter H0 à partir d’observations d’un phénomène aléatoire. Voici un exemple un peu naïf mais très instructif.

4.1.Deux variables qualitatives nominales : corrélation non paramétrique 4.1.1. La corrélation de contingence : Décrire la relation entre deux variables qualitatives. La table de contingence : Il s'agit d'un tableau d'effectifs qui concerne deux caractères qualitatifs croisés, l'un de l modalités (les lignes du tableau), l'autre de k modalités (les colonnes). La liaison entre les deux variables peut être évaluée par le carré moyen de la contingence par le coefficient de contingence F², ou par d'autres coefficients fonction de x² ou de F² (les coefficients de contingence de Cramer, de contingence de Tchuprov, de contingence de Pearson). Exercice N°1 : Une enquête concernant l’usage d’internet a été menée dans le milieu universitaire d’après les 3 Spécialités d’étude (P=Psychologie, M=Médecine, S=Sciences exactes). Pour chaque

Faculté des sciences humaines et sociales de Tunis Cours initiation à SPSS

Département de psychologie 2 ème année psychologie

personne participant à l’enquête, on a notamment relevé sa Spécialité (P, M, S) et relevé son niveau d’utilisation d’internet (F=Faible, M= Moyen, E=Elevé) -

Quelles sont les variables étudiées ici et leur nature?

X = Spécialités (qualitative nominale) Y = niveau d’utilisation d’internet (qualitative ordinale) Question de recherche : -

Existe-t-il une relation entre l’usage d’internet et les Spécialités chez les étudiants participants ?