Contact
Analyse de variance et approche GLM
Objectifs :
Tester les effets de facteurs/variables.
Détecter la présence d’interactions.
Module nécessaire
SPSS Statistics Base
SPSS Advanced Statistics
Durée :
2 jours
Pré-requis :
Data Management et Reporting 1
Statistiques exploratoires
Contenu :
- Introduction
Le principe des comparaisons de moyennes
Quelques outils graphiques
Statistique paramétrique et non paramétrique
- Tests paramétriques et non paramétriques
de comparaison de 2 moyennes ou de 2 distributions
Tests pour échantillons indépendants
Tests pour échantillons appariés
- Analyse de variance à un facteur
Le principe
Les conditions d'applications
Le problème des comparaisons multiples
Définition des contrastes
Equivalence avec la régression linéaire
Les équivalents non-paramétriques
- Généralisation : le modèle linéaire
général
Le principe
L'analyse de variance à plusieurs facteurs fixés
Hypothèses
Choix des sommes de carrés
Personnalisation des tests d'hypothèses
Les comparaisons multiples
Equivalence avec la régression linéaire
L'analyse de covariance
Conditions d'application
Visualisation du problème
Equivalence avec la régression linéaire
Les modèles imbriqués
- Analyse de variance multivariée
Le principe
Les hypothèses
Ajout de facteur(s) et/ou de covariée(s)
Tests d'hypothèses personnalisées
Comparaisons multiples
- Analyse de variance et Mesures répétées
Le principe
Les hypothèses
Facteur intra-sujet et facteur temps
Facteur inter-sujet
Analyses à plusieurs facteurs intra-sujet
Diagrammes des profils
