Analyse de données avec SPSS

Le cours Analyse de données avec SPSS est une formation complète et pratique qui vous guide pas à pas dans l’utilisation du logiciel SPSS pour importer, gérer, analyser, visualiser et interpréter des données.

Pensée pour les débutants comme pour les professionnels souhaitant renforcer leurs compétences, cette formation couvre aussi bien les notions fondamentales de la statistique que les techniques d’analyse avancées utilisées dans les sciences sociales, l’économie, la santé publique, l’environnement et les projets de développement.

À travers une progression structurée, vous apprendrez à décrire vos données, calculer des indicateurs statistiques, réaliser des tests d’hypothèses, modéliser des phénomènes avec la régression linéaire ou logistique, et exporter vos résultats de manière professionnelle. Chaque module intègre des démonstrations concrètes dans SPSS et des exercices pratiques pour vous permettre d’acquérir une autonomie réelle dans l’analyse de données.

Afficher plus

Comprendre les notions de base : population, échantillon, variable, observation
Différencier les types de variables (quantitatives, qualitatives)
Importer et organiser des données
Décrire et visualiser les données à l’aide de statistiques descriptives et de graphiques
Recoder, transformer, filtrer, regrouper ou échantillonner des observations
Créer de nouvelles variables à partir de celles existantes
Conduire des tests statistiques paramétriques et non paramétriques
Interpréter correctement les résultats produits par SPSS
Construire des modèles de régression linéaire et logistique
Exporter et reproduire les analyses dans un cadre professionnel ou académique

Étudiants et chercheurs en sciences sociales, économie, santé publique, environnement, etc.
Agents de suivi-évaluation travaillant avec des données issues d’enquêtes.
Statisticiens et analystes de données souhaitant approfondir leur maîtrise de SPSS.
Professionnels de terrain (ONG, institutions publiques, projets de développement) ayant besoin de comprendre et d’interpréter des résultats statistiques.
Formateurs en data science qui veulent ajouter SPSS à leur palette d’outils.

Contenu du cours

Bienvenue

Introduction à la formation

03:14

Introduction à la statistique et à l’analyse de données

Présentation du logiciel SPSS

Calculer les indicateurs

Visualiser les données

Manipulation de données

Introduction aux tests statistiques

Tests paramétriques

Tests non paramétriques

Projet 1

Régression linéaire

Régression logistique

Reproduire les résultats

Exportation des résultats

Projet 2

Notes et avis de l’apprenant

Encore aucun avis !

Prix:
Le prix initial était : $39,00.Le prix actuel est : $24,00.
Durée: 4 heures
Leçons:45
Niveau:Tous niveaux
Dernière mise à jour:février 10, 2026

Qu'allez-vous apprendre ?

Ce matériel inclut

Prérequis

Public

Contenu du cours

Bienvenue

Introduction à la formation

Introduction à la statistique et à l’analyse de données

Introduction

Quelques définitions

Types de variables

Présentation du logiciel SPSS

Interface utilisateur

Importation de données

Calculer les indicateurs

Analyse descriptive univariée : indicateurs

Analyse descriptive bivariée : indicateurs

Analyse descriptive bivariée : corrélation

Visualiser les données

Analyse descriptive univariée : visualisation

Analyse descriptive bivariée : visualisation

Ajouter des libellés au graphique

Manipulation de données

Introduction

Calculer une variable

Recoder des variables/créer des variables

Créer des classes avec le regroupement visuel

Calculer la durée entre deux dates

Scinder le fichier

Filtrer les observations

Tirer un échantillon aléatoire simple

Introduction aux tests statistiques

Introduction

Les éléments à considérer dans un test statistique

Tests paramétriques

Test de normalité (Kolmogorov–Smirnov)

Test de corrélation de pearson / spearman

Comparaison d’une moyenne à une valeur théorique

Comparaison de moyennes de deux échantillons indépendants (test-t)

Comparaison de moyennes de deux échantillons appariés (test-t)

Comparaison de plusieurs moyennes (analyse de la variance)

Tests non paramétriques

Test d’indépendance de Khi-deux

Comparaison d’une moyenne à une valeur théorique (Wilcoxon)

Comparaison de moyennes de deux échantillons indépendants (Mann-whitney)

Comparaison de moyennes de deux échantillons appariés (Wilcoxon)

Comparaison de plusieurs moyennes avec Kruskal wallis

Projet 1

Régression linéaire

Introduction à la régression linéaire

Régression linéaire simple ou multiple ?

Interprétation des résultats de la régression linéaire

Vérification des conditions de validité

Régression logistique

Introduction à la régression logistique

Régression logistique simple ou multiple ?

Interprétation des résultats de la régression logistique

Vérification des conditions de validité

Reproduire les résultats

Introduction à l’analyse réproductive

Sauvegarder les codes de son analyse

Réproduire son analyse

Exportation des résultats

Exporter les résultats de son analyse

Projet 2

Notes et avis de l’apprenant

Le cours inclut:

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