Analyse de données avec SPSS

Dans cet ouvrage inspiré de son expérience d'enseignant, l'auteur présente, pour un public non spécialiste des mathématiques, les bases des statistiques appliquées modernes ainsi que leur implémentation dans le logiciel libre R. L'ouvrage aborde ainsi l'aspect descriptif des statistiques (représentations graphiques, moyenne, écarts-types empiriques, etc.) puis les intervalles de confiance, les tests d'hypothèses paramétriques et non-paramétriques, les régressions linéaires et les tests ANOVA, qui constituent les outils indispensables de l'analyse de données expérimentales. Illustré d'exemples types et de nombreux exercices intégralement corrigés, il permet une approche pratique sans négliger le cadre d'emploi ainsi que les limites propres à chaque outil. Destiné à des étudiants de Licence ou à toute personne souhaitant acquérir rapidement les techniques modernes de statistiques nécessaires afin de réaliser des analyses de données, il propose également, sans technicité excessive, les commandes en R permettant de réaliser chacun des outils abordés et de les adapter rapidement à des cas similaires. Ainsi, il apparaît particulièrement indiqué dans le cadre de la réalisation d'analyses de données pour un stage, un mémoire ou une thèse dans les domaines de la biologie, de la médecine, de la sociologie ou de tout autre domaine des sciences appliquées.

La probabilité est une science indispensable pour nombre de technologies et domaines de recherche. En effet, elle trouve des applications dans la physique quantique, comme en astronomie, télécommunications, radar, sonar, etc. Les méthodes statistiques ont été largement appliquées en ingénierie comme en finance ou en sociologie. Cet ouvrage s'appuie sur un texte clair, simple et concis. Il est plus riche en exemples et exercices résolus, en codes de programmation sous Matlab ou Python qu'en démonstrations, mais il permet de modéliser des situations complexes, continues comme discrètes. Il s'adresse à un public large d'étudiants en parcours universitaire ou de grande école, ingénieurs ou commerciaux. Des chercheurs de tous domaines amenés à traiter des données y trouveront des outils pertinents. Les auteurs ont développé des problèmes de synthèse pour résoudre des problèmes réels rencontrés dans des applications variées. En élaborant plusieurs solutions pour résoudre les divers exercices, cet ouvrage favorise l'autonomie du lecteur et l'incite à approfondir ses connaissances théoriques et pratiques tant en probabilité que sur les méthodes statistiques.

Suivant un plan très efficace, Statistiques sans maths pour psychologues est conçu pour exposer de manière claire et didactique les concepts et techniques clés en statistiques, sans faire appel à des connaissances avancées en mathématiques. Il accorde une grande place à la compréhension de l'utilisation des statistiques, des résultats et de leur interprétation, plutôt qu'à la formalisation mathématique, aussi bien pour la présentation des concepts que pour l'utilisation du logiciel SPSS. Fondamentalement tourné vers la pratique, il donne ainsi aux étudiants le bagage nécessaire pour comprendre les articles scientifiques, mais aussi pour analyser et interpréter des données de manière autonome. Directement conçu pour les étudiants, cet ouvrage très pédagogique propose de nombreux exercices et activités qui leur permettent de mettre en pratique les notions abordées et de manipuler le logiciel SPSS par eux-mêmes. Il éclaire la théorie par de nombreux exemples amusants, afin de faire de l'apprentissage des statistiques une expérience agréable à la portée de tous. Il est ainsi le compagnon indispensable de l'étudiant de premier cycle en psychologie. Cette nouvelle édition a été entièrement mise à jour. Elle détaille pas à pas l'usage de la dernière version du logiciel de calcul statistique SPSS et mobilise de nombreux nouveaux exemples issus de la littérature scientifique la plus récente.

Ce livre s'adresse aux étudiants, médecins et chercheurs désirant réaliser des tests alors qu'ils débutent en statistique. Une approche simple et détaillée : illustré par 88 figures et accompagné d'exercices avec correction, l'ouvrage aborde la statistique de la manière la plus simple qui soit, sans démonstration mathématique, mais en insistant sur les détails, afin de bien maîtriser toutes les subtilités des tests. Des notions essentielles traitées en profondeur : l'ouvrage explore des points fondamentaux en statistique : la check-list à effectuer avant de réaliser un test, la gestion des individus extrêmes, l'origine de la p value, la puissance ou la conclusion d'un test. Il explique comment choisir un test à partir de ses propres données. Il décrit 35 tests statistiques sous forme de fiches, dont 24 non paramétriques, ce qui couvre la plupart des tests à une ou deux variables observées. Il traite de toutes les subtilités des tests, comme les corrections de continuité, les corrections de Welch pour le test t et l'anova, ou les corrections de p value lors des comparaisons multiples. Il propose un exemple d'application de chaque test à l'aide de R, en incluant toutes les étapes du test, et notamment l'analyse graphique des données. R, le logiciel de référence : l'originalité de ce manuel est de proposer non seulement une explication très détaillée sur l'utilisation des tests les plus classiques, mais aussi la possibilité de réaliser ces tests à l'aide de R, logiciel de référence en statistique, gratuit, disponible sur Internet et compatible avec Windows, Mac OS et Linux. L'autre originalité est de proposer l'ensemble des exemples d'application des tests à partir d'un seul fichier de données, ce qui facilite la compréhension et le passage éventuel vers d'autres logiciels d'analyse. Ce fichier, ainsi que l'intégralité du code R de ce manuel, est disponible en ligne.