ANALYSE STATISTIQUE DE DONNEES PAR JAMOVI [Français]

JAMOVI est un logiciel gratuit, il constitut une bonne alternative du fameux logiciel de Stat SPSS disponible sous deux formes.

1. téléchargeable gratuitement via la plateforme JAMOVI, sous Windows (64 bit obligatoires) ou sous Mac OS ou Linux.

2. en ligne ONLINE à utiliser si vous ne pouvez pas le télécharger pour incompatibilité de système.

Lien pour télécharger Jamovi :

https://www.jamovi.org/

Nous allons dans ce cours traiter les différents éléments importants dans le cadre de l'utilisation du logiciel jamovi Et voir quelques fonctionnalités de base au niveau des statistiques descriptives.

Maintenant que on a présenté un peu le corpus dans une précédente vidéo.

On va pouvoir s'attaquer un petit peu précisément à la description des différentes variables et pour s'attaquer à cette description-là, il faut un petit peu rentrer quand même dans le détail de la nature de ces variables.

Dans cette deuxième partie de la clarification des données je vais expliquer la structure des données sur lesquelles on va travailler tout au long de ce cours afin de comprendre les principaux tests statistiques qui nous permettent d’analyser une étude pour bien interprété les résultats et comprendre des phénomènes.

Dans une base de données, Il arrive que des données et des valeurs sont manquantes. Elles ne sont pas renseignées pour tous les cas. Ce qui rend les choses un peu plus complexes c'est qu'il y a plusieurs manières de considérer et de traiter ces données manquantes selon les cas on parle d'imputation des données.

On va voir dans cette partie les différentes types de variables, le test de normalité des données, Vérification de la qualité des données, et les différents tests des statistiques descriptives.

Après qu’on a bien effectuer des statistiques descriptives, et on a vérifier la normalité des données, maintenant on va procéder à une Analyse corrélationnelle.

Avant de réaliser une analyse factorielle sur Jamovi, commençons d’abord à expliquer À quoi correspondent les options présentes sur l’interface.

Selon le test de Shapiro-Wilk effectuer lors de l’analyse descriptive, la distribution des items est non conformes à la loi normale, ce qui nous emmène a utilisé une AFE .

Après la vérification des hypothèses de l’AFE, la solution en 3 facteurs a été obtenue. Il faut vérifier ensuite le nombre de facteurs à utiliser (ou bien l’extraits des données)

Après avoir suivi le processus initial d’élaboration de l’échelle à l’aide de l’AFE, vous devriez avoir atteint un stade où l’échelle résiste assez bien à l’AFE avec différents échantillons. Vous pourriez également être intéressé à cette étape de voir comment les facteurs sont mesurés à l’aide d’une échelle qui combine les variables observées.

Afin de tester les différences de moyennes entre des groupes (ex., Hommes vs. Femmes), il est nécessaire de disposer de valeurs individuelles, ce que ne donnent pas les poids factoriels.

Une fois les scores individuels calculés, on peut procéder à un ensemble d’analyses inférentielles (Test t de Student, ANOVA, régression, etc.).

Avant de réaliser un test dite paramétrique comme le t de Student, ou non paramétrique comme le test de Mann-Whitney , sur Jamovi, commençons d’abord à expliquer a quoi correspondent les options présentes sur l’interface.

Avant de procéder à un test t de Student pour Examinez l’effet du sexe sur les scores relatifs aux facteurs 1, 2 et 3, on doit vérifier tout d’abord deux conditions :

1- La normalité de notre distribution.

2- L’homogénéité des variances de l’échantillon.