Le document porte sur l'analyse des variables à l'aide d'IBM SPSS Statistics, en traitant des mesures récapitulatives et de l'impact du niveau de mesure sur l'analyse statistique. Il aborde aussi la gestion des valeurs manquantes et présente différentes mesures (mode, médiane, moyenne) en fonction des types de données (qualitatives et quantitatives). Enfin, il démontre l'importance de visualiser les données pour évaluer la distribution des valeurs.

1. Dept scces comm module : Informatique 2015/2016 Boudabous Soufiane PhD st
1
Cours 4 : IBM SPSS Statistics,
Examiner les Variables.
Ce chapitre traite des mesures récapitulatives simples et de la façon dont le niveau
de mesure d’une variable influence le type de statistiques devant être utilisé.
Les données manquantes ou non valides sont trop fréquentes pour être ignorées. La
raison pour laquelle une valeur manque peut-être importante pour votre analyse.
Par exemple, vous pouvez juger utile de distinguer les personnes qui ont refusé de
répondre à une question de celles qui n’ont pas répondu car cette question ne les
concernait pas.
Dans la boîte de dialogue, vous pouvez indiquer jusqu’à trois valeurs manquantes
ou un intervalle de valeurs et une valeur discrète supplémentaire.
La valeur des données manquantes ayant été ajoutée, vous pouvez appliquer une
Etiquette (un Label) à cette valeur.

2. Dept scces comm module : Informatique 2015/2016 Boudabous Soufiane PhD st
2
Les valeurs manquantes des variables de chaîne sont gérées de la même façon que les
valeurs manquantes des variables numériques.
Sélectionnez Valeurs manquantes discrètes
Saisissez NR dans la première zone de texte.
Puis, Saisissez NR dans le champ Valeur.
La Mesure Récapitulative la plus courante est le nombre ou le pourcentage
d’observations 1
dans chaque modalité 2
. Le mode est la modalité ayant le plus grand
nombre d’observations. La Mesure Récapitulative est appliquée selon le niveau de
mesure :
 Qualitatives. Données ayant un nombre limité de valeurs ou de modalités distinctes
(par exemple, sexe ou situation de famille). Elles sont parfois également qualifiées de
données qualitatives. Les variables qualitatives peuvent être des données chaîne
(alphanumérique) ou des variables numériques qui utilisent des codes chiffrés pour
représenter les modalités.
Il existe deux types essentiels de données qualitatives :
Par exemple, une modalité d’emploi de type « VENTES » n’est pas supérieure ou inférieure à une
modalité d’emploi de type MARKETING ou ETUDE.
Par exemple, les valeurs « élevée, moyenne et faible » doivent être classées dans un certain ordre,
mais il est impossible de calculer la « distance » entre ces valeurs.
 Echelle. Données mesurées sur une échelle d’intervalle ou de rapport, où les valeurs
de données indiquent à la fois l’ordre des valeurs et la distance qui les sépare.
1
observation‎‎= ligne du tableau statistique
2
Modalité = colonne du tableau statistique
Nominal. Données qualitatives dont les modalités n’ont aucun ordre inhérent.
Ordinal. Données qualitatives dont les modalités possèdent un ordre significatif,
mais pour lesquelles il n’existe aucune distance mesurable entre les modalités.

3. Dept scces comm module : Informatique 2015/2016 Boudabous Soufiane PhD st
3
Par exemple, un salaire de 58 160 DA est supérieur à un salaire de 42 212 DA et la distance entre les
deux valeurs est de 15 948 DA. Ces données sont aussi appelées données quantitatives ou données
continues.
La procédure Fréquences produit des tableaux de fréquences :
A partir des menus, sélectionnez :
 Analyse
 Statistiques descriptives
 Fréquences
Tableaux de fréquences
Les tableaux de fréquences apparaissent dans la fenêtre du Résultats. Les tableaux d’effectifs
révèlent que seuls 20,4 % des personnes possèdent un agenda électronique, mais que la quasi-totalité
possèdent une télévision (99,0 %). Ces informations ne semblent pas vraiment pertinentes, mais il peut
être intéressant d’en savoir plus sur le petit groupe de personnes qui ne possèdent pas de télévision.
Pour les données qualitatives, la mesure récapitulative la plus courante est le nombre ou
le pourcentage d’observations dans chaque modalité. Le mode est la modalité ayant le plus

4. Dept scces comm module : Informatique 2015/2016 Boudabous Soufiane PhD st
4
grand nombre d’observations. Pour les données ordinales, la médiane (valeur au-dessus ou
au-dessous de laquelle se trouve la moitié des observations) peut également être une
mesure récapitulative utile s’il existe un grand nombre de modalités.
 Ouvrez à nouveau la boîte de dialogue Fréquences
 Cliquez sur Diagrammes
Voici un exemple de Diagramme en bâtons
De nombreuses mesures récapitulatives sont disponibles pour les variables d’échelle,
dont :
 Mesures de la tendance centrale. Les mesures les plus courantes de la tendance
centrale sont la moyenne (moyenne arithmétique) et la médiane (valeur au-
dessus ou au-dessous de laquelle se trouve la moitié des observations).
 Mesures de la dispersion. Les statistiques qui mesurent la quantité de variation
ou de dispersion dans les données comprennent l’écart-type, minimal et
maximal.
Ouvrez à nouveau la boîte de dialogue Fréquences
Variables d’échelle sélectionnées pour l’analyse

5. Dept scces comm module : Informatique 2015/2016 Boudabous Soufiane PhD st
5
Cliquez sur Statistiques.
Le tableau statistique de fréquences est affiché dans la fenêtre du Résultats
Dans cet exemple, la différence entre la moyenne et la médiane est importante. La moyenne
est plus importante que la médiane de quasiment 25 000, ce qui indique que les valeurs ne sont
pas distribuées normalement. Vous pouvez vérifier visuellement la distribution grâce à un
histogramme.