statable Statistiques pour les études et la recherche

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Premiers pas

Premiers pas, confidentialité, enregistrer un projet

Premiers pas : ouvrir des données et des commandes
Menu SPSS → Statable : où trouver quoi ?
Mes données et l’enregistrement du projet
Clavier et navigation
La page « Accueil »
La page « Exemples » : s’exercer avec des cas prêts à l’emploi
Installer comme application et travailler hors ligne
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Menu du projet

Données

Ouvrir, décrire les colonnes, vérification des données

La page « Données »
Ouvrir des données : formats et structure
La page « Colonnes » et le niveau de mesure
Définir l’ordre des groupes
Vérification des données
Calculer des poids (calage sur marges, distributions marginales)
Protéger les microdonnées (k-anonymat)
Caler les poids (GREG)
Poids de l’observation (poids de fréquence et poids de sondage)
Restructurer les données (large ↔ long)
Préparer les données : recoder, calculer, sélectionner, fusionner
Excel avec plusieurs feuilles, date et heure
Copier des propriétés depuis un autre fichier
Comparer des jeux de données : contrôler la double saisie
Valeurs manquantes sous forme de plage : comme dans SPSS
Former des classes : répartir des nombres en groupes
Scores étalonnés (norm scores) : z, T, QI, stanine, rang centile
Décaler et lisser : valeur précédente, valeur suivante, variation, moyenne mobile

Exécuter des analyses

Quel type de question convient et ce qu’il exige

Tableau pour publication (estimations, précision, secret statistique)
Pages : démarrer une analyse
Conditions et tailles minimales
Les groupes diffèrent-ils ? (test t pour deux échantillons indépendants, analyse de la variance)
Analyse de la variance à deux facteurs (deux regroupements)
Analyse de covariance (groupes à la même valeur d’une variable de contrôle)
Test de Friedman (test de rangs pour plusieurs temps de mesure)
Autres tests de rangs (signes, médiane, Jonckheere-Terpstra, Kolmogorov-Smirnov)
Quelle diversité ? (IQV, Shannon, Gini-Simpson)
Test de permutation et bootstrap (pas de distribution normale)
Test de McNemar et Q de Cochran (oui/non dans le temps)
Test d’équivalence (TOST)
Indice de changement fiable (Reliable Change Index) (changement fiable pour chaque personne)
Quelque chose a-t-il changé ? (avant/après, test t pour échantillons appariés)
Deux choses sont-elles liées ? (corrélation)
Comment plusieurs nombres sont-ils liés ? (matrice de corrélations)
Peut-on prédire quelque chose ? (régression linéaire et logistique)
Régression quantile (médiane et autres quantiles)
Ridge, lasso et elastic net (régression pénalisée)
Régression hiérarchique (blocs)
Régression ordinale (prédire des niveaux ordonnés)
Régression multinomiale (prédire des catégories)
Régression de comptage (Poisson et binomiale négative)
Comment quelque chose est-il distribué ? (statistiques descriptives)
Une chose est-elle plus fréquente dans certains groupes que dans d’autres ? (khi-deux, sensibilité, spécificité)
Mesures de risque à partir du tableau 2 × 2 (différence de risque, risque relatif, NNT)
Force de l’association dans le tableau croisé (gamma, tau, d de Somers, lambda, coefficient d’incertitude)
L’association subsiste-t-elle quand une troisième variable est maintenue constante ? (Mantel-Haenszel)
Mes questions mesurent-elles la même chose ? (analyse factorielle, confirmatoire)
Mon échelle mesure-t-elle de façon fidèle ? (alpha de Cronbach, oméga de McDonald)
Les évaluations concordent-elles ? (kappa, ICC, Bland-Altman)
Précision de la mesure : typical error (deux mesures des mêmes personnes)
Accord entre codeurs (Fleiss, Krippendorff, Brennan-Prediger)
Quelque chose change-t-il sur plusieurs temps de mesure ? (analyse de la variance à mesures répétées)
Une influence passe-t-elle par une étape intermédiaire ? (médiation)
Une relation dépend-elle d’autre chose ? (modération)
Mes données sont-elles imbriquées dans des groupes ? (modèle multiniveau)
Combiner des études (méta-analyse)
Une intervention fonctionne-t-elle pour une seule personne ? (analyse de cas unique)
Combien de temps faut-il jusqu’à un événement ? (Kaplan-Meier)
Régression de Cox (plusieurs caractéristiques et le temps jusqu’à un événement)
Table de survie (table de survie en intervalles fixes)
Régression de Cox avec une covariable dépendante du temps (une caractéristique change au fil du temps)
Modèle AFT : de quel facteur change le temps jusqu’à l’événement ? (rapport de temps)
Plusieurs lignes de la même personne ou du même groupe : cluster et fragilité
Corrélation croisée : une série temporelle précède-t-elle l’autre ?
Que pourrait-il se passer ensuite ? Prévision avec ARIMA, sélection automatique et lissage
La moyenne par groupe sous forme de graphique (2 à 12 groupes, aussi sans test)
Comment une valeur évolue-t-elle au fil du temps ? (série temporelle)
Quels groupes y a-t-il dans les données ? (analyse de cluster)
Ordonner les réponses ouvertes (catégoriser du texte libre)
Comment les chiffres et les propos s’accordent-ils ? (comparer les cas, méthodes mixtes)
Cocher toutes les réponses applicables : réponses multiples
Planifier une étude : de combien de personnes ai-je besoin ? (analyse de puissance)
Taille d’échantillon : bloc de prédicteurs, corrélation partielle, plusieurs facteurs, covariable, mesures répétées
Comparer deux méthodes de mesure (Passing-Bablok, Deming)
Quels groupes diffèrent ? (comparaisons par paires, analyse de la variance de Welch)
Tests d’ajustement : distribution normale (Lilliefors) et distribution uniforme (χ²)
Relation sans l’influence d’un troisième nombre (corrélation partielle)
Un nombre sépare-t-il deux groupes ? Courbe ROC et seuil
Ma discipline : les cartes que Statable affiche

Lire les résultats

Phrase de résultat, remarques, ligne pour le travail

Intervalles bootstrap : percentiles et BCa
La phrase de résultat et la ligne pour le travail
Ajuster et enregistrer les graphiques
Facteur de Bayes (BF₁₀) en complément
Est-ce normalement distribué ? Test de Shapiro-Wilk et diagramme Q-Q

Rapport et export

Rapport, Word, PDF, Excel

La page « Rapport »
Citer Statable

Comprendre

Lois, intervalles, tests et hasard sans données personnelles

Comprendre : calculer et expérimenter sans données personnelles
Visualiser la taille d’effet : chevauchement, supériorité, taille de groupe nécessaire
Tâche et courbe caractéristique : voir la difficulté et la discrimination
Une droite à manipuler : régression et corrélation en image
Calculer des lois : probabilité, quantile, espérance
Calculer à partir de valeurs résumées : intervalle, test et taille d’échantillon
Attribuer au hasard : sélection aléatoire et liste de randomisation
Comprendre le test d’une proportion : région de rejet, α réel, intervalle de fluctuation
Labo d’apprentissage : échantillons, bootstrap, expériences aléatoires et tableau croisé d’effectifs à essayer

Commandes (syntaxe)

Fichiers .sps et commandes personnelles

La page « Commandes »
Bases de la syntaxe et commandes courantes

Termes de A à Z

Termes techniques expliqués

Alpha de Krippendorff (α)
Analyse de cas unique (plan A-B)
Analyse de la variance de Welch
Analyse factorielle
Analyse factorielle confirmatoire (AFC)
Bootstrap (intervalle percentile)
Censure
Coefficient de régression B et constante
Coefficient standardisé bêta (β)
Comparaisons par paires (post hoc : Tukey, Games-Howell, Bonferroni)
Condition d’application
Correction de Greenhouse-Geisser et de Huynh-Feldt (ε)
Corrélation (r)
Corrélation de rangs (rs, τb)
Corrélation intraclasse (ICC)
Corrélation item-total corrigée et alpha si l’item est supprimé
Corrélation partielle
Courbe ROC et aire sous la courbe (AUC)
Degrés de liberté (df)
Délai médian jusqu’à l’événement
Diagramme de Bland-Altman
Diagramme Q-Q
Différence de risque (RD)
Dispersion
Distribution normale
Écart type (SD)
Échantillon
Effet combiné (méta-analyse)
Ensemble de réponses multiples
Erreur type
Êta carré (η²) et oméga carré (ω²)
Facteur de Bayes (BF₁₀)
Fidélité d’une échelle (alpha de Cronbach)
Fonction de survie S(t)
Graphique en entonnoir et test d’Egger
Graphique en forêt
Hazard ratio (HR)
I² et Q (hétérogénéité)
ICC dans le modèle multiniveau (part des groupes)
Indices d’ajustement (CFI, TLI, RMSEA, SRMR)
Intervalle de confiance (IC)
Intervalle de prédiction (méta-analyse)
Kaplan-Meier (délai jusqu’à l’événement)
Kappa de Cohen (κ)
Matrice de corrélations
Médiation statistique (effet indirect)
Mesure appariée (dz, dav)
Modèle multiniveau (modèle mixte)
Modération statistique (interaction, pentes simples)
Moyenne (M)
NAP (nonoverlap of all pairs)
NNT (nombre de sujets à traiter)
Nombre de personnes à risque
Odds ratio (OR)
Oméga de McDonald (ω)
PND (percentage of non-overlapping data)
Pourcentage des observations
Pourcentage des réponses
Puissance (puissance statistique)
R² (R carré) et R² ajusté
Régression
Régression logistique
Risque relatif (RR)
Risques proportionnels
Sensibilité
Spécificité
Sphéricité (test de Mauchly)
Statistiquement significatif
Taille d’effet
Tau-U et Tau corrigé de la ligne de base
Test d’ajustement du χ²
Test de Lilliefors
Test de rangs (sans distribution normale)
Test de Shapiro-Wilk
Test du khi-deux (χ²)
Test du log-rank
Typical error (TE)
Valeur atypique
Valeur p
Valeur propre, analyse parallèle, saturation et rotation
Valeurs prédictives (VPP, VPN)
τ² (variation entre les études)

À propos de Statable

Technologie, licence, mentions légales

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