IBM SPSS Statistics 26 - Guide abrégé

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Important
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disponibles. En outre, il peut contenir des informations ou des références concernant certains produits, logiciels ou
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Direction Qualité17, avenue de l'Europe
92275 Bois-Colombes Cedex© Copyright IBM France 2019. Tous droits réservés.

Table des matières
Avis aux lecteurs canadiens . . . . . . v
Chapitre 1. Introduction . . . . . . . . 1
Fichiers d'exemple . . . . . .
Ouverture d'un fichier de données .
Exécution d'une analyse . . . .
Création de graphiques . . . . .

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. 1
. 1
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. 4

Chapitre 2. Lecture des données . . . . 7
Structure de base d'un fichier de données IBM SPSS
Statistics . . . . . . . . . . . . . . . . 7
Lecture des fichiers de données IBM SPSS Statistics . 7
Lecture des données Excel . . . . . . . . . . 8
Lecture de données à partir d'une base de données 11
Lecture de données à partir d'un fichier texte . . . 14

Chapitre 3. Utilisation de l'éditeur dedonnées . . . . . . . . . . . . . . 19
Saisie de données numériques . . . . . . .
Saisie de données chaîne . . . . . . . . .
Définition de données . . . . . . . . . .
Ajout des libellés de variables . . . . . .
Modification du type et du format de variable.
Ajout de libellés de valeurs . . . . . . .
Gestion des données manquantes . . . . .
Valeurs manquantes des variables numériques.
Valeurs manquantes d'une variable de chaîne .

. 19
. 20
. 21
. 21
. 22
. 23
. 23
. 24
. 24

Chapitre 4. Examen des statistiques
récapitulatives pour chaque variable . . 27
Niveau de mesure . . . . . . . . . . . . 27
Mesures récapitulatives pour données catégorielles 27
Graphiques pour données catégorielles . . . . 28
Mesures récapitulatives pour variables d'échelle . . 29
Histogrammes pour variables d'échelle . . . . 30

Chapitre 5. Création et modification degraphiques . . . . . . . . . . . . . 33
Création de graphiques - Notions de base . .
Utilisation de la galerie Générateur degraphiques . . . . . . . . . . .
Définition des variables et des statistiques .
Ajout de texte . . . . . . . . . .
Création du graphique . . . . . . .

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. 33

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. 34
. 36
. 36

Chapitre 6. Utilisation de la sortie . . . 39
Utilisation du visualiseur . . . . . . . . . . 39
Utilisation de l'éditeur de tableau croisé dynamique 40
Accès aux définitions de sortie . . . . . . . 40
Tableaux croisés dynamiques . . . . . . . 41
Création et affichage de couches . . . . . . 42
Modification de tableaux . . . . . . . . . 43
Masquage de lignes et de colonnes . . . . . 44

Modification des formats d'affichage des données 44
Modèles de tableaux . . . . . . . . . . . 45
Utilisation de formats prédéfinis . . . . . . 46
Personnalisation des styles Modèles de tableau
46
Modification des formats par défaut d'un tableau 49
Personnalisation des paramètres de l'affichage
initial . . . . . . . . . . . . . . . 49
Affichage de libellés de variable et de valeur . . 50
Utilisation de résultats dans d'autres applications. . 52
Collage des résultats sous forme de tableaux
Word . . . . . . . . . . . . . . . 52
Collage des résultats sous forme de texte . . . 52
Exportation des résultats vers un fichier
Microsoft Word, PowerPoint ou Excel . . . . 53
Exportation des résultats vers PDF . . . . . 59
Exportation des résultats vers HTML . . . . . 61

Chapitre 7. Utilisation de la syntaxe . . 63
Collage d'une syntaxe . . . . . . . . .
Modification d'une syntaxe . . . . . . .
Ouverture et exécution d'un fichier de syntaxe
Utilisation des points de rupture . . . . .

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. 63
. 64
. 65
. 65

Chapitre 8. Modification des valeurs dedonnées . . . . . . . . . . . . . . 67
Création d'une variable catégorielle à partir d'une
variable d'échelle . . . . . . . . . . .
Calcul de nouvelles variables . . . . . . .
Utilisation de fonctions dans les expressions .
Utilisation d'expressions conditionnelles . . .
Utilisation des dates et heures . . . . . . .
Calcul du temps écoulé entre deux dates . .
Ajout d'une durée à une date . . . . . .

. 67
. 69
. 70
. 71
. 72
. 73
. 74

Chapitre 9. Tri et sélection de données

77

Tri des données . . . . . . . . . . . . . 77
Traitement d'un fichier scindé . . . . . . . . 78
Tri d'observations pour le traitement d'un fichierscindé . . . . . . . . . . . . . . . 79
Activation et désactivation du traitement d'unfichier scindé . . . . . . . . . . . . . 79
Sélection de sous-groupes d'observations . . . . 79
Sélection des sous-ensembles d'observations à
l'aide d'une expression conditionnelle. . . . . 80
Sélection d'un échantillon aléatoire . . . . . 81
Sélection d'une plage de temps ou d'observations 82
Traitement des observations exclues . . . . . 83
Statut de la sélection d'une observation . . . . . 83

Chapitre 10. Fichiers d'exemple . . . . 85
Remarques . . . . . . . . . . . . . 95
Marques

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. 97

iii

Index . . . . . . . . . . . . . . . 99

iv

IBM SPSS Statistics 26 - Guide abrégé

Avis aux lecteurs canadiensLe présent document a été traduit en France. Voici les principales différences et particularités dont vous
devez tenir compte.

Illustrations
Les illustrations sont fournies à titre d'exemple. Certaines peuvent contenir des données propres à laFrance.

Terminologie
La terminologie des titres IBM peut différer d'un pays à l'autre. Reportez-vous au tableau ci-dessous, au
besoin.
IBM France

IBM Canada

ingénieur commercial

représentant

agence commerciale

succursale

ingénieur technico-commercial

informaticien

inspecteur

technicien du matériel

Claviers
Les lettres sont disposées différemment : le clavier français est de type AZERTY, et le clavier
français-canadien de type QWERTY.

OS/2 et Windows - Paramètres canadiens
Au Canada, on utilise :v les pages de codes 850 (multilingue) et 863 (français-canadien),v le code pays 002,
v le code clavier CF.

Nomenclature
Les touches présentées dans le tableau d'équivalence suivant sont libellées différemment selon qu'il s'agit
du clavier de la France, du clavier du Canada ou du clavier des États-Unis. Reportez-vous à ce tableau
pour faire correspondre les touches françaises figurant dans le présent document aux touches de votre
clavier.

v

Brevets
Il est possible qu'IBM détienne des brevets ou qu'elle ait déposé des demandes de brevets portant sur
certains sujets abordés dans ce document. Le fait qu'IBM vous fournisse le présent document ne signifie
pas qu'elle vous accorde un permis d'utilisation de ces brevets. Vous pouvez envoyer, par écrit, vosdemandes de renseignements relatives aux permis d'utilisation au directeur général des relationscommerciales d'IBM, 3600 Steeles Avenue East, Markham, Ontario, L3R 9Z7.

Assistance téléphonique
Si vous avez besoin d'assistance ou si vous voulez commander du matériel, des logiciels et despublications IBM, contactez IBM direct au 1 800 465-1234.

vi

IBM SPSS Statistics 26 - Guide abrégé

Chapitre 1. Introduction
Le présent guide va vous montrer comment utiliser la plupart des fonctions disponibles. Il est conçu pourvous apporter une aide étape par étape. Tous les fichiers mentionnés dans les exemples sont installés avec
l'application pour vous permettre de suivre la démonstration tout en effectuant les mêmes analyses et enobtenant les mêmes résultats que ceux qui apparaissent ici.
Si vous souhaitez obtenir des exemples détaillés de méthodes d'analyse statistique, utilisez les Etudes decas expliquées étape par étape, disponibles dans le menu d'aide.

Fichiers d'exemple
La plupart des exemples présentés ici utilisent le fichier de données demo.sav. Ce fichier de données est
une enquête factice menée auprès de plusieurs milliers de personnes, contenant des informations
démographiques et relatives à la consommation.
Si vous utilisez la version Student, votre version du fichier demo.sav est un échantillon représentatif dufichier de données d'origine, qui a été réduit pour respecter la limite de 1 500 observations. Les résultats
obtenus avec ce fichier de données seront différents des résultats présentés ici.
Les fichiers d'exemple installés avec le produit figurent dans le sous-répertoire Echantillons du répertoired'installation. Il existe un dossier distinct au sein du sous-répertoire Echantillons pour chacune deslangues suivantes : anglais, français, allemand, italien, japonais, coréen, polonais, russe, chinois simplifié,
espagnol et chinois traditionnel.
Seuls quelques fichiers d'exemples sont disponibles dans toutes les langues. Si un fichier d'exemple n'est
pas disponible dans une langue, le dossier de langue contient la version anglaise du fichier d'exemple.

Ouverture d'un fichier de données
Ouvrir un fichier de données :1. A partir des menus, sélectionnez :Fichier > Ouvrir > Données...
Une boîte de dialogue d'ouverture des fichiers apparaît.
Par défaut, les fichiers de données IBM® SPSS Statistics (extension .sav) apparaissent.
Cet exemple utilise le fichier demo.sav.

© Copyright IBM Corp. 1989, 20191

Figure 1. Fichier demo.sav dans Editeur de données

Le fichier de données apparaît dans l'Editeur de données. Dans l'onglet Vue de données, si vous
placez le curseur de la souris sur le nom d'une variable (en-tête de colonne), un libellé de variable
plus détaillée apparaît, si il a été défini pour cette variable.
Par défaut, les valeurs de données réelles sont affichées. Pour afficher les libellés :2. A partir des menus, sélectionnez :Affichage > Libellés de valeurs

Figure 2. Bouton Libellés de valeursVous pouvez également utiliser le bouton Libellés de valeurs dans la barre d'outils.

Figure 3. Libellés de valeurs affichés dans l'éditeur de données

Des libellés de valeurs descriptifs s'affichent pour faciliter l'interprétation des réponses.

2

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Exécution d'une analyse
Si vous disposez de modules complémentaires, le menu Analyse contient une liste de catégories d'analysede rapport et d'analyse statistique.
Nous commencerons par créer une simple table de fréquences. Cet exemple nécessite Statistics Base
Edition.
1. A partir des menus, sélectionnez :Analyse > Statistiques descriptives > Effectifs...
La boîte de dialogue Effectifs s'affiche.

Figure 4. Boîte de dialogue Effectifs

Une icône à côté de chaque variable fournit des informations sur le type de données et le niveau demesure.
Numérique
Echelle (continue).

Chaîne

Date

Heure

n/a

OrdinalNominal

Si le libellé et/ou le nom de la variable apparaît tronqué dans la liste, le libellé ou le nom complet est
affiché lorsque vous placez le curseur dessus. Le nom de variable inccat est affiché entre crochets à lasuite du libellé de variable descriptif. Catégories de revenu en milliers est le libellé de variable. S'il n'yavait pas de libellé de variable, seul le nom de la variable apparaîtrait dans la zone de liste.
A l'image des fenêtres, vous pouvez redimensionner les boîtes de dialogue en cliquant sur les bords
externes ou sur les angles, et en les faisant glisser. Par exemple, si vous élargissez la boîte de dialogue,
vous élargissez également les listes de variables.
Dans la boîte de dialogue, choisissez les variables à analyser dans la liste source à gauche et faites-les
glisser dans la liste des variables à droite. Le bouton OK, qui exécute l'analyse, est désactivé jusqu'à
ce qu'une variable soit placée dans la liste Variable(s).
Chapitre 1. Introduction

3

Vous pouvez obtenir des informations supplémentaires en cliquant avec le bouton droit de la souris
sur un nom de variable de la liste et en sélectionnant Informations sur les variables dans le menu
contextuel.
2. Cliquez sur Sexe [gender] dans la liste des variables source, puis faites glisser la variable dans la liste
cible Variable(s).
3. Cliquez sur Catégorie de revenus en milliers [rev_dis] dans la liste source, puis faites-la glisser vers laliste cible.

Figure 5. Variables sélectionnées pour l'analyse

4.

Cliquez sur OK pour exécuter la procédure.

Les résultats sont affichés dans la fenêtre du visualiseur.

Figure 6. Table de fréquences des catégories de revenus

Création de graphiques
Bien que certaines procédures statistiques puissent créer des graphiques, vous pouvez également utiliser
le menu Graphes pour la création de graphiques.

4

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Vous pouvez, par exemple, créer un graphique montrant la relation entre l'utilisation de services detéléphonie sans fil et la propriété d'un agenda électronique.
1. A partir des menus, sélectionnez :Graphes > Générateur de graphiques...

Figure 7. Boîte de dialogue Générateur de graphiques avec des zones d'insertion complétées

2. Cliquez sur l'onglet Galerie (s'il n'est pas sélectionné).
3. Cliquez sur Barre (s'il n'est pas sélectionné).
4. Faites glisser l'icône Bâtons juxtaposés sur le canevas, qui est la zone étendue au-dessus de la galerie.
5. Faites défiler la liste Variables et cliquez avec le bouton droit de la souris sur Service sans fil [WiFi] etsélectionnez Nominales comme niveau de mesure.
6. Faites glisser la variable Service sans fil [WiFi] dans l'axe des X.
7. Cliquez avec le bouton droit de la souris sur Possède un agenda électronique [pda] et sélectionnez
Nominales comme niveau de mesure.
8. Faites glisser la variable Possède un agenda électronique [pda] dans la zone d'insertion de cluster dans lecoin supérieur droit du canevas.
9. Cliquez sur OK pour créer le graphique.

Chapitre 1. Introduction

5

Figure 8. Graphique à barres affiché dans la fenêtre du visualiseur

Le graphique à barres est affiché dans le visualiseur. Le graphique indique que la proportion depersonnes possédant un agenda électronique est plus importante chez les personnes utilisant un servicede téléphonie sans fil.
Vous pouvez modifier les graphiques et les tableaux en double-cliquant dessus dans le panneau decontenu de la fenêtre visualiseur et vous pouvez copier-coller vos résultats dans d'autres applications. Ces
sujets seront traités ultérieurement.

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IBM SPSS Statistics 26 - Guide abrégé

Chapitre 2. Lecture des données
Les données peuvent être saisies directement ou importées à partir de sources différentes. Ce chapitre
traite des processus de lecture de données stockées dans les fichiers de données IBM SPSS Statistics, dansdes applications de feuilles de calcul telles que Microsoft Excel, dans les applications de base de données
telles que Microsoft Access et dans des fichiers texte.

Structure de base d'un fichier de données IBM SPSS Statistics

Figure 9. Editeur de données

Les fichiers de données IBM SPSS Statistics sont organisés par observations (lignes) et par variables(colonnes). Dans ce fichier de données, les observations représentent des répondants dans le cadre d'uneenquête. Les variables représentent des réponses à chaque question posée au cours de l'enquête.

Lecture des fichiers de données IBM SPSS Statistics
Les fichiers de données IBM SPSS Statistics, portant l'extension de fichier .sav, contiennent les données
que vous avez enregistrées.
1. A partir des menus, sélectionnez :Fichier > Ouvrir > Données...
2. Recherchez le fichier demo.sav et ouvrez-le. Pour plus d'informations, voir Chapitre 10, «Fichiersd'exemple», à la page 85.
Les données sont affichées dans l'éditeur de données.

© Copyright IBM Corp. 1989, 20197

Figure 10. Fichier de données ouvert

Lecture des données Excel
Au lieu de saisir toutes vos données directement dans l'éditeur de données, vous pouvez les lire à partird'applications telles que Microsoft Excel. Vous pouvez également lire des en-têtes de colonne commenoms de variable.
1. A partir des menus, sélectionnez :Fichier > Importer des données > Excel
2. Accédez au dossier Samples\English et sélectionnez demo.xlsx.
La boîte de dialogue Lire le fichier Excel contient un aperçu du fichier de données. Le contenu de lapremière feuille du fichier est affiché. Si le fichier contient plusieurs feuilles, vous pouvez sélectionner
la feuille dans la liste.
Vous constatez que certaines valeurs de chaîne de Sexe sont précédées par des espaces. Certaines desvaleurs de Situationfamiliale sont affichées sous forme de points (.).

8

IBM SPSS Statistics 26 - Guide abrégé

Figure 11. Boîte de dialogue Lire le fichier Excel

3. Vérifiez que l'option Lire les noms de variable à partir de la première ligne de données est
sélectionnée. Les en-têtes de colonne qui ne sont pas conformes aux règles de dénomination devariables sont convertis en noms de variable valides. Les en-têtes de colonne d'origine sont enregistrésen tant que libellés de variable.
4. Sélectionnez Retirer les espaces au début des valeurs de type chaîne.
5.

Désélectionnez Pourcentage de valeurs qui détermine le type de données.

Chapitre 2. Lecture des données9La valeur de chaîne "no answer" figure maintenant dans les cellules identifiées comme valeurssystème manquantes. S'il n'y a pas de paramètre de pourcentage de valeur est si la colonne contientplusieurs types de données, la variable est lue comme une chaîne. Toutes les valeurs sont conservées,mais les valeurs numériques sont traitées comme des chaînes.
6. Sélectionnez (cochez) Pourcentage de valeurs qui détermine le type de données pour traiter
Situationfamiliale comme une variable numérique.
7. Cliquez sur OK pour lire le fichier Excel.
Les données apparaissent à présent dans l'Editeur de données, les en-têtes de colonne étant utiliséscomme noms de variable. Les noms de variable ne pouvant pas contenir des espaces, les espaces desen-têtes de colonne d'origine sont supprimés. Ainsi, l'en-tête de colonne "Situation familiale" devient
Situationfamiliale lorsqu'il est converti en variable. L'en-tête de colonne d'origine est conservé commelibellé de variable.

10

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Figure 12. Données Excel importées

Information associée:
Chapitre 10, «Fichiers d'exemple», à la page 85

Lecture de données à partir d'une base de données
Les données issues de sources de bases de données peuvent facilement être importées à l'aide del'Assistant de base de données. Toute base de données utilisant des pilotes ODBC (Open Database
Connectivity) peut être lue directement une fois ces pilotes installés. Les pilotes ODBC de nombreux
formats de base de données sont fournis sur le CD d'installation. Vous pouvez obtenir des pilotes
supplémentaires auprès de distributeurs indépendants. L'une des applications de base de données lesplus courantes, Microsoft Access, est traitée dans cet exemple.
Remarque : Cet exemple est propre à Microsoft Windows et nécessite un pilote ODBC pour Access. Le
pilote ODBC Microsoft Access fonctionne uniquement avec la version 32 bits d'IBM SPSS Statistics. Lesétapes sont semblables sur les autres plateformes mais peuvent nécessiter un pilote ODBC tiers pourAccess.
1. A partir des menus, sélectionnez :Fichier > Importer des données > Base de données > Nouvelle requête...

Chapitre 2. Lecture des données

11Figure 13. Boîte de dialogue Bienvenue dans l'assistant de base de données

2. Sélectionnez Base de données MS Access dans la liste des sources de données et cliquez sur
Suivant.
Remarque : En fonction de votre installation, vous pouvez voir une liste des sources de données
OLEDB à gauche de l'assistant (systèmes d'exploitation Windows uniquement), mais cet exemple
utilise la liste de sources de données ODBC affichée sur la droite.
3. Cliquez sur Parcourir pour accéder au fichier de base de données Access à ouvrir.
4. Ouvrez le fichier demo.mdb. Pour plus d'informations, voir Chapitre 10, «Fichiers d'exemple», à lapage 85.
5. Cliquez sur OK dans la boîte de dialogue de connexion.
A l'étape suivante, vous pourrez indiquer les tables et les variables que vous souhaitez importer.

12

IBM SPSS Statistics 26 - Guide abrégé

Figure 14. Etape Sélectionner des données

6. Faites glisser le tableau demo vers la liste Rétablir les champs dans cet ordre.
7. Cliquez sur Suivant.
A l'étape suivante, vous pouvez sélectionner les enregistrements (observations) à importer.
Si vous ne souhaitez pas importer toutes les observations, vous pouvez sélectionner unsous-ensemble d'observations (par exemple, les hommes de plus de 30 ans) ou un échantillon
aléatoire d'observations dans la source de données. Pour les sources de données volumineuses, vous
pouvez limiter le nombre d'observations à un échantillon restreint et représentatif afin de réduire ladurée du traitement.
8. Cliquez sur Suivant pour continuer.
Les noms de champ permettent de créer des noms de variable. Si nécessaire, ils sont convertis ennoms de variable valides. Les noms de champ d'origine sont conservés en tant que libellés devariable. Vous pouvez également modifier les noms de variable avant d'importer la base de données.

Chapitre 2. Lecture des données

13Figure 15. Etape de définition des variables

9. Cliquez sur la cellule Recoder en numérique dans le champ Sexe. Cette option convertit lesvariables de chaîne en variables numériques (entiers) et conserve la valeur d'origine comme libelléde valeur de la nouvelle variable.
10. Cliquez sur Suivant pour continuer.
L'instruction SQL créée à partir de vos sélections dans l'Assistant de base de données apparaît àl'étape Résultats. Cette instruction peut être exécutée immédiatement ou enregistrée dans un fichierpour une utilisation ultérieure.
11. Cliquez sur Terminer pour importer les données.
Toutes les données de la base de données Access sélectionnées pour l'importation sont à présent
disponibles dans l'éditeur de données.

Lecture de données à partir d'un fichier texte
Les fichiers texte représentent une autre source commune de données. De nombreux tableurs et bases dedonnées peuvent enregistrer leur contenu dans l'un des nombreux formats de fichier texte. Les fichiersdélimités par une virgule ou une tabulation se rapportent aux lignes de données utilisant des virgules ou
des tabulations pour indiquer chaque variable. Dans cet exemple, les données sont délimitées par destabulations.
1. A partir des menus, sélectionnez :14

IBM SPSS Statistics 26 - Guide abrégé

Fichier > Importer des données > Données texte
2. Accédez au dossier Samples\English et sélectionnez demo.txt.
L'assistant d'importation de texte vous guide dans le processus de définition de l'interprétation dufichier texte indiqué.

Figure 16. Assistant d'importation de texte - Etape 1 sur 6

3. A l'étape 1, vous pourrez sélectionner un format prédéfini ou créer un format dans l'Assistant.
Sélectionnez Non.
4. Cliquez sur Suivant pour continuer.
Comme indiqué précédemment, ce fichier utilise un format délimité par des tabulations. En outre,
les noms de variable sont définis sur la première ligne de ce fichier.
5. A l'étape 2 de l'assistant, sélectionnez Délimité pour indiquer que le format du fichier est structuré.
6. Sélectionnez Oui pour indiquer que des noms de variable figurent en haut du fichier.
7. Cliquez sur Suivant pour continuer.
8. A l'étape 3, saisissez 2 pour le numéro de la ligne à partir de laquelle commence la première
observation de données (compte tenu que les noms de variable se trouvent sur la première ligne).
9. Conservez les valeurs par défaut des autres champs de cette étape et cliquez sur Suivant pourcontinuer.
L'aperçu des données à l'étape 4 permet de vérifier que le fichier peut être lu correctement.
10. Sélectionnez Tab et décochez les autres options de délimiteur. Espace est sélectionné par défaut car
le fichier contient des espaces. Pour ce fichier, les espaces font partie des valeurs de données, et nondes délimiteurs. Vous devez désélectionner Espace pour lire le fichier correctement.
11. Sélectionnez Retirer les espaces au début des valeurs de type chaîne. Les espaces situés au débutdes valeurs de chaîne affectent la manière dont les chaînes sont évaluées dans les expressions. Dansce fichier, certaines valeurs de Sexe sont précédées d'espaces qui ne font pas partie de la valeur. Si
vous ne les retirez pas, la valeur " f" est traitée comme autre chose que "f".

Chapitre 2. Lecture des données

15Figure 17. Assistant d'importation de texte - Etape 4 sur 6

12. Cliquez sur Suivant pour continuer.
Parce que les noms de variable sont modifiés de manière à respecter les règles de dénomination,l'étape 5 vous donne la possibilité de modifier les noms de votre choix.
Vous pouvez également définir les types de données dans cette boîte de dialogue. Par exemple, vous
pouvez remplacer Revenu par le format de la devise dollar.
Pour modifier un type de données :13. Dans Aperçu des données, sélectionnez Revenu.
14. Sélectionnez Dollar dans la liste déroulante Format des données.

16

IBM SPSS Statistics 26 - Guide abrégé

Figure 18. Sélectionnez le type de données.

La variable Situationfamiliale contient à la fois des valeurs de chaîne et des valeurs numériques.
Moins de cinq pourcent des valeurs sont des chaînes. Avec la valeur de 95 % pour le paramètre
Pourcentage de valeurs qui détermine le format de données automatique, la variable est traitée
comme une valeur numérique, et les valeurs de chaîne sont définies comme Valeur systèmemanquante. Si aucun format de données n'atteint ce pourcentage, la variable est traitée comme unechaîne. Si vous remplacez cette valeur par 100, toutes les valeurs sont conservées, mais toutes lesvaleurs numériques sont traitées comme des chaînes.
15. Cliquez sur Suivant pour continuer.
16. Conservez les sélections par défaut à la dernière étape, puis cliquez sur Terminer pour importer lesdonnées.

Chapitre 2. Lecture des données

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18

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Chapitre 3. Utilisation de l'éditeur de données
Cette fenêtre affiche le contenu du fichier de données actif. Les informations contenues dans l'éditeur dedonnées se composent de variables et d'observations.
v Dans Vue de données, les colonnes représentent des variables et les lignes des observations.
v Dans la vue de variable, chaque ligne est une variable et chaque colonne est un attribut associé à cettevariable.
Les variables sont utilisées pour représenter les différents types de données que vous avez rassemblées.
Une analogie courante est celle de l'enquête. La réponse à chaque question d'une enquête est équivalenteà une variable. Il existe de nombreux types de variable : nombres, caractères, monnaies et dates.

Saisie de données numériques
Les données peuvent être saisies dans l'éditeur de données, qui peut s'avérer utile pour traiter les fichiersde données peu volumineux ou pour apporter de légères modifications à des fichiers de données plus
volumineux.
1. Cliquez sur l'onglet Vue de variable en bas de la fenêtre de l'éditeur de données.
Vous devez définir les variables qui seront utilisées. Dans cet exemple, seules trois variables sontnécessaires : âge, situation familiale et revenu.

Figure 19. Noms de variable dans la vue de variable

2. Dans la première ligne de la première colonne, saisissez age.
3. Dans la deuxième ligne, saisissez situation familiale.
4. Dans la troisième ligne, saisissez revenu.
Un type de données numérique est automatiquement attribué aux nouvelles variables.
Si vous ne saisissez pas de noms de variable, des noms uniques sont automatiquement créés.
Cependant, ces noms ne sont pas descriptifs et ne sont pas recommandés pour les fichiers dedonnées volumineux.

195. Cliquez sur l'onglet Vue de données pour continuer à saisir des données.
Les noms saisis dans la vue de variable sont à présent les en-têtes des trois premières colonnes dans
Vue de données.
Commencez à saisir des données dans la première ligne, en commençant par la première colonne.

Figure 20. Valeurs entrées dans Vue de données

6. Dans la colonne âge, saisissez 55.
7. Dans la colonne situation familiale, saisissez 1.
8. Dans la colonne revenu, saisissez 72000.
9. Placez le curseur dans la seconde ligne de la première colonne pour ajouter les données du sujet
suivant.
10. Dans la colonne âge, saisissez 53.
11. Dans la colonne situation familiale, saisissez 0.
12. Dans la colonne revenu, saisissez 153 000.
Les colonnes âge et situation familiale affichent actuellement un séparateur décimal alors que lesvaleurs sont des entiers. Pour masquer le séparateur décimal de ces variables :13. Cliquez sur l'onglet Vue de variable en bas de la fenêtre de l'éditeur de données.
14. Dans la colonne Décimales de la ligne âge, saisissez 0 pour masquer la décimale.
15. Dans la colonne Décimales de la ligne situation familiale, saisissez 0 pour masquer la décimale.

Saisie de données chaîne
Des données non numériques, telles que des chaînes de texte, peuvent également être saisies dansl'éditeur de données.
1. Cliquez sur l'onglet Vue de variable en bas de la fenêtre de l'éditeur de données.
2. Dans la première cellule de la première ligne vide, saisissez sexe comme nom de variable.
3. Cliquez sur la cellule Type à côté de votre entrée.
4. Cliquez sur le bouton à droite de la cellule Type pour ouvrir la boîte de dialogue Type de variable.
5. Sélectionnez Chaîne pour indiquer le type de variable.
6. Cliquez sur OK pour enregistrer votre sélection et revenir dans Editeur de données.

20

IBM SPSS Statistics 26 - Guide abrégé

Figure 21. Boîte de dialogue Type de variable

Définition de données
Outre les données, vous pouvez aussi définir des libellés de variables descriptifs et des libellés de valeurs
pour les noms de variables et les valeurs de données. Ces libellés descriptifs sont utilisés dans lesrapports statistiques et les graphiques.

Ajout des libellés de variables
Les libellés fournissent une description des variables. Ces descriptions correspondent souvent à uneversion plus longue des noms de variable. Les libellés peuvent s'élever jusqu'à 255 octets. Ces libelléssont utilisés dans les sorties pour identifier les variables différentes.
1. Cliquez sur l'onglet Vue de variable en bas de la fenêtre de l'éditeur de données.
2. Dans la colonne Libellé de la ligne age, saisissez l'âge du répondant.
3. Dans la colonne Libellé de la ligne situation maritale, saisissez la situation familiale.
4. Dans la colonne Libellé de la ligne revenu, saisissez revenu du ménage.
5. Dans la colonne Libellé de la ligne sexe, saisissez le sexe.

Chapitre 3. Utilisation de l'éditeur de données

21Figure 22. Libellés de variable entrées dans la vue de variable

Modification du type et du format de variable
La colonne Type affiche le type de données actuel de chaque variable. Les types de données les plus
courants sont les formats numériques et chaînes, mais de nombreux autres formats sont pris en charge.
Dans le fichier de données actuel, la variable revenu est définie comme étant un type numérique.
1. Cliquez sur la cellule Type de la ligne revenu, puis sur le bouton à droite de la cellule pour ouvrir laboîte de dialogue Type de variable.
2. Sélectionnez Dollar.

Figure 23. Boîte de dialogue Type de variable

Les options de format du type de données sélectionné apparaissent.
3. Dans cet exemple, sélectionnez $###,###,### comme format de devise.
4. Cliquez sur OK pour appliquer vos modifications.

22

IBM SPSS Statistics 26 - Guide abrégéAjout de libellés de valeurs
Les libellés de valeur correspondent à une façon d'associer aux valeurs de variable des libellés de chaîne.
Dans cet exemple, il y a deux valeurs possibles pour la variable situation familiale. La valeur 0 signifie quele sujet est célibataire et la valeur 1 qu'il est marié.
1. Cliquez sur la cellule Valeurs de la ligne situation, puis sur le bouton à droite de la cellule pour ouvrir
la boîte de dialogue Libellés de valeur.
Le champ Valeur correspond à la valeur numérique réelle.
Le champ Libellé de valeur correspond au libellé de chaîne appliqué à la valeur numérique indiquée.
2. Saisissez 0 dans le champ Valeur.
3. Saisissez Célibataire dans le champ Libellé.
4. Cliquez sur Ajouter pour ajouter le libellé à la liste.

Figure 24. Boîte de dialogue Libellés de valeurs

5. Saisissez 1 dans le champ Valeur, puis Marié dans le champ Libellé.
6. Cliquez sur Ajouter, puis sur OK pour enregistrer vos modifications et revenir dans l'éditeur dedonnées.
Ces libellés peuvent également apparaître dans Vue de données pour faciliter la lecture de vosdonnées.
7. Cliquez sur l'onglet Vue de données en bas de la fenêtre de l'éditeur de données.
8. A partir des menus, sélectionnez :Affichage > Libellés de valeurs
Les libellés figurent à présent dans une liste lorsque vous entrez des valeurs dans Editeur de données.
Cette configuration a l'avantage de proposer des réponses valides et plus descriptives.
Si l'élément de menu Libellés de valeurs est déjà activé (lorsqu'il est indiqué par une coche), sélectionnerà nouveau Libellés de valeurs désactive l'affichage des libellés de valeurs.

Gestion des données manquantes
Les données manquantes ou non valides sont trop fréquentes pour être ignorées. Les répondants peuvent
refuser de répondre à certaines questions, ne pas connaître la réponse ou donner une réponse dont leformat est inattendu. Si vous ne filtrez ou n'identifiez pas ces données, les résultats de votre analyserisquent d'être imprécis.

Chapitre 3. Utilisation de l'éditeur de données23En ce qui concerne les données numériques, les champs de données vides ou contenant des entrées nonvalides sont convertis en données manquantes par défaut, signalées par une virgule (Windows français)ou un point (Windows anglais).
La raison pour laquelle une valeur est manquante 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.

Valeurs manquantes des variables numériques
1. Cliquez sur l'onglet Vue de variable en bas de la fenêtre de l'éditeur de données.
2. Cliquez sur la cellule Manquante de la ligne âge, puis sur le bouton à droite de la cellule pour ouvrir
la boîte de dialogue Valeurs manquantes.
Dans cette boîte de dialogue, vous pouvez indiquer jusqu'à trois valeurs manquantes ou une plagede valeurs et une valeur discrète supplémentaire.

Figure 25. Boîte de dialogue Valeurs manquantes

3. Sélectionnez Valeurs manquantes discrètes.
4. Saisissez 999 dans la première zone de texte. Ne remplissez pas les deux autres zones de texte.
5. Cliquez sur OK pour enregistrer vos modifications et revenir dans l'éditeur de données.
La valeur des données manquantes ayant été ajoutée, vous pouvez appliquer un libellé à cettevaleur.
6. Cliquez sur la cellule Valeurs de la ligne âge, puis sur le bouton à droite de la cellule pour ouvrir laboîte de dialogue Libellés de valeur.
7. Saisissez 999 dans le champ Valeur.
8. Saisissez Non répondu dans le champ Libellé.
9. Cliquez sur Ajouter pour ajouter le libellé au fichier de données.
10. Cliquez sur OK pour enregistrer vos modifications et revenir dans l'éditeur de données.

Valeurs manquantes d'une variable de chaîne
Les valeurs manquantes des variables de chaîne sont gérées de la même façon que les valeursmanquantes des variables numériques. Cependant, contrairement aux valeurs numériques, les champs
vides dans les variables de chaîne ne sont pas désignés comme données manquantes par défaut. Ils sontinterprétés comme des chaînes de caractères vides.
1. Cliquez sur l'onglet Vue de variable en bas de la fenêtre de l'éditeur de données.
2. Cliquez sur la cellule Manquante de la ligne sexe, puis sur le bouton à droite de la cellule pour ouvrir
la boîte de dialogue Valeurs manquantes.
3. Sélectionnez Valeurs manquantes discrètes.
4. Saisissez NR dans la première zone de texte.

24

IBM SPSS Statistics 26 - Guide abrégéLes valeurs manquantes des variables de chaîne distinguent les majuscules des minuscules. Par
conséquent, la valeurnr n'est pas traitée comme une valeur manquante.
5. Cliquez sur OK pour enregistrer vos modifications et revenir dans l'éditeur de données.
Vous pouvez à présent ajouter un libellé pour la valeur manquante.
6. Cliquez sur la cellule Valeurs de la ligne sexe, puis sur le bouton à droite de la cellule pour ouvrir laboîte de dialogue Libellés de valeur.
7. Saisissez NR dans le champ Valeur.
8. Saisissez Non répondu dans le champ Libellé.
9. Cliquez sur Ajouter pour ajouter le libellé au projet.
10. Cliquez sur OK pour enregistrer vos modifications et revenir dans l'éditeur de données.

Chapitre 3. Utilisation de l'éditeur de données

25

26

IBM SPSS Statistics 26 - Guide abrégé

Chapitre 4. Examen des statistiques récapitulatives pourchaque variable
La présente section traite des mesures récapitulatives simples et de la façon dont le niveau de mesured'une variable influence le type de statistiques devant être utilisé. Nous utiliserons le fichier de donnéesdemo.sav. Pour plus d'informations, voir Chapitre 10, «Fichiers d'exemple», à la page 85.

Niveau de mesure
Différentes mesures récapitulatives sont adaptées à différents types de données, selon le niveau demesure :Qualitative : Données ayant un nombre limité de valeurs ou de catégories distinctes (par exemple, sexeou situation de famille). Elles sont parfois également qualifiées de données qualitatives. Les variables
catégorielles peuvent être des données chaîne (alphanumérique) ou des variables numériques qui utilisentdes codes chiffrés pour représenter les catégories (par exemple, 0 = Célibataire et 1 = Marié). Il existe deux
types essentiels de données catégorielles :v

Nominal : Données catégorielles dont les catégories n'ont aucun ordre inhérent. Par exemple, unecatégorie d'emploi de type ventes n'est pas supérieure ou inférieure à une catégorie d'emploi de typemarketing ou étude.

v

Ordinal : Données catégorielles dont les catégories possèdent un ordre significatif, mais pourlesquelles il n'existe aucune distance mesurable entre les catégories. Par exemple, les valeurs élevée,moyenne et faible, 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. Par exemple, un salaire de 58 160 €est supérieur à un salaire de 42 212 € et la distance entre les deux valeurs est de 15 948 €. Ces donnéessont aussi appelées données quantitatives ou données continues.

Mesures récapitulatives pour données catégorielles
Pour les données catégorielles, la mesure récapitulative la plus courante est le nombre ou le pourcentage
d'observations dans chaque catégorie. Le mode est la catégorie ayant le plus grand nombred'observations. Pour les données ordinales, la médiane (valeur au-dessus ou au-dessous de laquelle setrouve la moitié des observations) peut également être une mesure récapitulative utile s'il existe un grandnombre de catégories.
La procédure Fréquences produit des tables de fréquences qui affichent le nombre et le pourcentage
d'observations pour chaque valeur observée d'une variable.
1. A partir des menus, sélectionnez :Analyse > Statistiques descriptives > Effectifs...
Remarque : Cette fonction nécessite Statistics Base Edition.
2. Sélectionnez Possède un agenda électronique [pda] et Possède un téléviseur [tv], et déplacez-les vers la liste
Variable(s).

27Figure 26. Variables catégorielles sélectionnées pour l'analyse

3. Cliquez sur OK pour exécuter la procédure.

Figure 27. Tables de fréquences

Les tables de fréquences apparaissent dans la fenêtre du visualiseur. Les tables de fréquences révèlent queseuls 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 intéressantd'en savoir plus sur le petit groupe de personnes qui ne possèdent pas de télévision.

Graphiques pour données catégorielles
Vous pouvez afficher graphiquement les informations dans une table de fréquences avec un graphique àbarres ou un graphique circulaire.
1. Ouvrez à nouveau la boîte de dialogue Fréquences. (Les deux variables doivent toujours êtresélectionnées.)Vous pouvez utiliser le bouton Rappeler boîte de dialogue de la barre d'outils pour revenir
rapidement aux dernières procédures utilisées.

28

IBM SPSS Statistics 26 - Guide abrégé

Figure 28. Bouton Rappeler boîte de dialogue

2. Cliquez sur Graphiques.
3. Cliquez sur Graphiques à barres, puis sur Poursuivre.
4. Cliquez sur OK dans la boîte de dialogue principale pour exécuter la procédure.

Figure 29. Graphique à barres

Outre les tables de fréquences, les mêmes informations sont à présent affichées sous forme de graphiques
à barres ; vous pouvez ainsi voir que la plupart des personnes n'ont pas d'agenda électronique alors quela quasi-totalité d'entre elles possèdent une télévision.

Mesures récapitulatives pour variables d'échelle
De nombreuses mesures récapitulatives sont disponibles pour les variables d'échelle, dont :v

Mesures de la tendance centrale : Les mesures les plus courantes de la tendance centrale sont lamoyenne (moyenne arithmétique) et la médiane (valeur au-dessus ou au-dessous de laquelle se trouve
la moitié des observations).

v

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.

1. Ouvrez à nouveau la boîte de dialogue Fréquences.
2. Cliquez sur Réinitialiser pour effacer les paramètres précédents.
3. Sélectionnez la variable Revenu du ménage en milliers [revenu] et déplacez-la dans la liste Variable(s).
4. Cliquez sur Statistiques.
5. Sélectionnez Moyenne, Médiane, Ecart type, Minimum et Maximum.
6. Cliquez sur Poursuivre.

Chapitre 4. Examen des statistiques récapitulatives pour chaque variable29

7. Désélectionnez Afficher les tables de fréquences dans la boîte de dialogue principale Effectifs. (Engénéral, les tables de fréquences ne sont pas très utiles pour les variables d'échelle car il peut exister
presque autant de valeurs distinctes que d'observations dans le fichier de données.)8. Cliquez sur OK pour exécuter la procédure.
Le tableau statistique des fréquences est affiché dans la fenêtre du visualiseur.

Figure 30. Tableau statistique des fréquences

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.

Histogrammes pour variables d'échelle
1. Ouvrez à nouveau la boîte de dialogue Fréquences.
2. Cliquez sur Graphiques.
3. Cliquez sur Histogrammes et Avec courbe gaussienne.
4. Cliquez sur Poursuivre, puis sur OK dans la boîte de dialogue principale pour exécuter la procédure.

30

IBM SPSS Statistics 26 - Guide abrégé

Figure 31. Histogramme

La grande majorité des observations est regroupée au bas de l'échelle, la plupart se trouvant au-dessousde 100 000. Quelques observations, cependant, se trouvent dans la plage 500 000 et au-delà (elles sont si
peu nombreuses que vous devez modifier l'histogramme pour les voir). Ces valeurs très élevées pourquelques observations seulement ont un effet significatif sur la moyenne mais peu d'effet, voire aucun,
sur la médiane ; cela signifie que, dans cet exemple, la médiane est un meilleur indicateur de la tendance
centrale.

Chapitre 4. Examen des statistiques récapitulatives pour chaque variable

31

32

IBM SPSS Statistics 26 - Guide abrégé

Chapitre 5. Création et modification de graphiques
Vous pouvez créer et modifier des types de graphique divers et variés. Dans ce chapitre, nous allons
créer et modifier des graphiques à barres. Vous pouvez appliquer les principes à n'importe quel type degraphique.

Création de graphiques - Notions de base
Pour illustrer les notions de base de la création de graphiques, nous allons créer un graphique à barresdu revenu moyen pour plusieurs niveaux de satisfaction professionnelle. Cet exemple utilise le fichier dedonnées demo.sav. Pour plus d'informations, voir Chapitre 10, «Fichiers d'exemple», à la page 85.
1. A partir des menus, sélectionnez :Graphes > Générateur de graphiques...
La boîte de dialogue Générateur de graphiques est une fenêtre interactive qui vous permet d'obtenirl'aperçu d'un graphique avant que vous ne le génériez.

Figure 32. Boîte de dialogue Générateur de graphiques© Copyright IBM Corp. 1989, 201933

Utilisation de la galerie Générateur de graphiques
1. Cliquez sur l'onglet Galerie s'il n'est pas sélectionné.
La galerie inclut plusieurs graphiques différents prédéfinis, qui sont organisés par type de graphique.
L'onglet Eléments de base fournit également des éléments de base (comme les axes et les éléments
graphiques) pour créer des graphiques en partant de zéro, mais il est plus facile d'utiliser la galerie.
2. Cliquez sur Barre s'il n'est pas sélectionné.
Les icônes représentant les graphiques à barres disponibles dans la galerie apparaissent dans la boîte
de dialogue. Les images doivent fournir suffisamment d'informations pour identifier le type degraphique spécifique. Si vous avez besoin de plus d'informations, vous pouvez également afficher une
infobulle du graphique en posant votre curseur sur une icône.
3. Faites glisser l'icône du graphique à barres simples sur le « canevas », qui est en fait la zone étendue
au-dessus de la galerie. Le Générateur de graphiques affiche un aperçu du graphique sur le canevas.
Notez que les données utilisées pour dessiner le graphique ne sont pas vos données en cours. Il s'agit
d'exemples.

Figure 33. Graphique à barres sur le canevas du Générateur de graphiques

Définition des variables et des statistiques
Bien qu'il y ait un graphique sur le canevas, il n'est pas complet car il n'y a aucune variable ou statistiquepour contrôler la hauteur des barres et pour spécifier la catégorie de variable correspondant à chaquebarre. Vous ne pouvez pas avoir de graphique sans variable ni statistique. Vous pouvez ajouter desvariables en les glissant de la liste Variables qui se trouve à gauche du canevas.

34

IBM SPSS Statistics 26 - Guide abrégéLe niveau de mesure d'une variable est important dans le Générateur de graphiques. Vous allez utiliser lavariable Satisfaction professionnelle de l'axe des X. Cependant, l'icône (qui ressemble à une règle) à côté dela variable indique que son niveau de mesure est défini en tant que variable d'échelle. Pour créer legraphique correct, vous devez utiliser un niveau de mesure catégoriel. Plutôt que de revenir et demodifier le niveau de mesure dans la vue de variable, vous pouvez le modifier temporairement dans leGénérateur de graphiques.
1. Cliquez avec le bouton droit de la souris sur Satisfaction professionnelle dans la liste Variables etchoisissez Ordinal. Ordinal correspond à un niveau de mesure approprié car les catégories dansSatisfaction professionnelle peuvent être ordonnées par niveau de satisfaction. Notez que l'icône change
une fois le niveau de mesure modifié.
2. Faites glisser Satisfaction professionnelle de la liste Variables dans la zone d'insertion de l'axe des X.
La zone d'insertion de l'axe des Y prend par défaut la statistique Effectif. Si vous souhaitez utiliser une
autre statistique (comme pourcentage ou moyenne), vous pouvez facilement en changer. Vousn'utiliserez aucune de ces statistiques dans cet exemple, mais nous allons revoir le processus au cas oùvous devez changer cette statistique plus tard.
3. Cliquez sur l'onglet Propriétés des éléments dans la barre latérale du générateur de graphiques. (Si labarre d'options latérale n'apparaît pas, cliquez sur le bouton dans l'angle supérieur droit dugénérateur de graphiques pour l'afficher.)

Figure 34. Propriétés des éléments

L'onglet Propriété des éléments vous permet de modifier les propriétés des différents éléments dugraphique. Ces éléments comprennent les éléments graphiques (comme les barres du graphique) et lesaxes du graphique. Sélectionnez un des éléments dans Modifier les propriétés de liste pour modifier
les propriétés associées à cet élément. Notez également le X rouge situé à droite de la liste. Ce bouton
supprime un élément graphique du canevas. Puisque Bâton1 est sélectionné, les propriétés affichéess'appliquent aux éléments graphiques, en particulier les éléments de barres.
La liste déroulante Statistiques affiche les statistiques spécifiques qui sont disponibles. Les mêmes
statistiques sont habituellement disponibles pour chaque type de graphique. Notez que certaines
statistiques requièrent que la zone d'insertion de l'axe des Y contienne une variable.
Chapitre 5. Création et modification de graphiques35

4. Faites glisser Revenu du ménage en milliers de la liste Variables vers la zone d'insertion de l'axe des Y.
Puisque la variable sur l'axe des Y est sous forme d'échelle et que la variable de l'axe des X est
catégorielle (ordinal est un type de niveau de mesure catégoriel), la zone d'insertion de l'axe des Y
prend par défaut la statistique Moyenne. Il s'agit des variables et des statistiques souhaitées, il n'y adonc aucun besoin de modifier les propriétés de l'élément.

Ajout de texte
Vous pouvez également ajouter des titres et des notes de bas de page au graphique.
1. Cliquez sur l'onglet Titres/Notes de bas de page.
2. Sélectionnez Titre 1.

Figure 35. Titre 1 affiché sur le canevas

Le titre apparaît sur le canevas avec le libellé T1.
3. Dans l'onglet Propriété des éléments, sélectionnez Titre 1 dans Modifier les propriétés de liste.
4. Dans la zone de texte Contenu, saisissez Revenu par satisfaction professionnelle. Il s'agit du texte
que le titre affichera.

Création du graphique
1. Cliquez sur OK pour créer le graphique à barres.

36

IBM SPSS Statistics 26 - Guide abrégé

Figure 36. Graphique à barres

Le graphique à barres indique que les répondants les plus satisfaits de leur travaux ont tendance à avoir
des revenus plus élevés.

Chapitre 5. Création et modification de graphiques

37

38

IBM SPSS Statistics 26 - Guide abrégé

Chapitre 6. Utilisation de la sortie
Les résultats des procédures statistiques apparaissent dans le visualiseur. En fonction des choix effectuéslors de l'exécution de la procédure, ces sorties peuvent prendre la forme d'un texte, ou de tableaux, degraphiques ou de graphiques statistiques. Cette section utilise les fichiers viewertut.spv et demo.sav. Pourplus d'informations, voir Chapitre 10, «Fichiers d'exemple», à la page 85.

Utilisation du visualiseur

Figure 37. Visualiseur

La fenêtre du visualiseur est divisée en deux panneaux. Le panneau de légende contient la légende detoutes les informations stockées dans le visualiseur. Le panneau de contenu comporte les tableauxstatistiques, les graphiques et les textes.
A l'aide des barres de défilement horizontale et verticale, parcourez le contenu de la fenêtre. Pour faciliter
la navigation, cliquez sur un élément dans le panneau de légende pour l'afficher dans le panneau decontenu.
1. Cliquez sur la bordure droite du panneau de légende et faites-la glisser pour modifier sa largeur.
Dans le panneau de légende, lorsqu'une icône en regard d'un élément représente un livre ouvert, cela
indique qu'il est actuellement visible dans le visualiseur. même s'il n'est pas visible dans le panneaude contenu.
2. Pour masquer un tableau ou un graphique, double-cliquez sur l'icône du livre dans le panneau delégende.
L'icône représente maintenant un livre fermé, ce qui signifie que les informations associées sontmasquées.
3. Pour que la sortie apparaisse à nouveau, double-cliquez sur l'icône du livre fermé.
Vous pouvez également masquer toutes les sorties d'une procédure statistique donnée ou l'intégralitédes sorties dans le visualiseur.

© Copyright IBM Corp. 1989, 201939

4. Cliquez sur la case comportant le signe moins (-), à gauche de la procédure dont vous souhaitez
masquer les résultats, ou cochez la case située en regard de l'élément figurant tout en haut dupanneau de légende pour masquer la totalité des sorties.
L'arborescence de la légende est réduite, indiquant visuellement que les résultats sont masqués.
Vous pouvez également modifier l'ordre de l'affichage des sorties.
5. Dans le panneau de légende, cliquez sur les éléments à déplacer.
6. Faites glisser les éléments sélectionnés vers un nouvel emplacement de la légende.

Figure 38. Réorganisation de la sortie dans le visualiseur

Vous pouvez également déplacer les éléments de sortie en cliquant dessus et en les faisant glisser dans lepanneau de contenu.

Utilisation de l'éditeur de tableau croisé dynamiqueLes résultats de la plupart des procédures statistiques sont affichés dans des tableaux croisés
dynamiques.

Accès aux définitions de sortie
De nombreux termes statistiques sont affichés dans la sortie. Vous pouvez directement accéder aux
définitions de ces termes dans le visualiseur.
1. Activez le tableau croisé (double-cliquez dessus) Possède un agenda électronique * Sexe * Internet.
2. Cliquez avec le bouton droit de la souris sur Effectif théorique et choisissez Qu'est-ce que c'est ? dansle menu contextuel.
La définition apparaît dans une fenêtre contextuelle.

40

IBM SPSS Statistics 26 - Guide abrégé

Figure 39. Définition contextuelle

Tableaux croisés dynamiques
Les tableaux produits par défaut risquent de ne pas présenter les informations aussi clairement que vous
le voudriez. Avec les tableaux croisés dynamiques, vous pouvez transposer des lignes et des colonnes("retourner" le tableau), ajuster l'ordre des données d'un tableau et modifier le tableau de nombreuses
autres façons. Vous pouvez, par exemple, changer un tableau court et large en un tableau long et étroit,
en transposant les lignes et les colonnes. La modification de la mise en page d'un tableau n'affecte pas lesrésultats. C'est, au contraire, une façon d'afficher vos informations d'une manière différente, plus
attrayante.
1. S'il n'est pas déjà activé, double-cliquez sur le tableau croisé Possède un agenda électronique * Sexe *Internet pour l'activer.
2. Si la fenêtre Structures pivotantes n'est pas visible, à partir des menus, sélectionnez :Tableau croisé dynamique > Structure pivotante
Les structures pivotantes vous permet de déplacer les données entre les colonnes, les lignes et les
couches.

Chapitre 6. Utilisation de la sortie

41

Figure 40. Structure pivotante

3. Faites glisser l'élément Statistiques de la dimension de ligne à la dimension de colonne, sous Sexe. Le
tableau est immédiatement reconfiguré pour refléter vos modifications.
L'ordre des éléments dans la structure pivotante reflète l'ordre d'affichage des éléments dans letableau.
4. Faites glisser l'élément Possède un agenda électronique avant l'élément Internet dans la dimension deligne pour inverser l'ordre de ces deux lignes.

Figure 41. Permutation de lignes

Création et affichage de couches
Les couches s'avèrent utiles pour les grands tableaux ayant des catégories d'informations imbriquées. En
créant des couches, vous simplifiez le tableau qui devient plus facile à lire.
1. Faites glisser l'élément Sexe de la dimension de colonne à la dimension de couche.

42

IBM SPSS Statistics 26 - Guide abrégé

Figure 42. Icône de rotation Sexe dans la dimension Couche

Pour afficher une autre couche, sélectionnez une catégorie dans la liste déroulante du tableau.

Modification de tableaux
A moins que vous ayez pris le temps de créer un modèle de tableaux personnalisé, les tableaux croisés
dynamiques sont créés dans un format standard. Vous pouvez modifier le format d'un texte à l'intérieurd'un tableau. Les formats modifiables sont entre autres le nom, la taille, le style (italique ou gras) et lacouleur de la police.
1. Double-cliquez sur le tableau Niveau d'éducation.
2. Si la barre d'outils de formatage n'est pas visible, à partir des menus, sélectionnez :Affichage > Barre d'outils
3. Cliquez sur le texte du titre, Niveau d'éducation.
4. Dans la liste déroulante des tailles de police de la barre d'outils, sélectionnez 12.
5. Pour modifier la couleur du texte du titre, cliquez sur l'outil Couleur du texte et sélectionnez une
couleur.

Figure 43. Texte du titre reformaté dans le tableau croisé dynamique

Vous pouvez également modifier le contenu des tableaux et des libellés. Vous pouvez, par exemple,
modifier le titre de ce tableau.
6. Double-cliquez sur le titre.
Chapitre 6. Utilisation de la sortie

43

7. Saisissez Niveau d'enseignement dans le nouveau libellé.
Remarque : Si vous modifiez les valeurs d'un tableau, les totaux et les autres statistiques ne sont pas
recalculés.

Masquage de lignes et de colonnes
Certaines données affichées dans un tableau ne sont pas forcément utiles ou rendent le tableau trop
complexe. Vous pouvez masquer des lignes et des colonnes entières sans perdre de données.
1. S'il n'est pas déjà activé, double-cliquez sur le tableau Niveau d'éducation pour l'activer.
2. Cliquez sur la colonne Pourcentage valide pour la sélectionner.
3. Dans le menu Edition ou le menu contextuel, choisissez :Sélectionner > Cellules de données et de libellés
4. Choisissez Masquer dans le menu Affichage ou Masquer la catégorie dans le menu contextuel.
La colonne est masquée, mais non supprimée.

Figure 44. Colonne Pourcentage valide masquée dans le tableau

Pour afficher de nouveau la colonne :5. A partir des menus, sélectionnez :Affichage > Montrer Tout
A l'instar des colonnes, les lignes peuvent être masquées et affichées.

Modification des formats d'affichage des données
Vous pouvez modifier le format d'affichage des données dans les tableaux croisés dynamiques en toutefacilité.
1. S'il n'est pas déjà activé, double-cliquez sur le tableau Niveau d'éducation pour l'activer.
2. Cliquez sur le libellé de colonne Pourcentage pour le sélectionner.
3. Dans le menu Edition ou le menu contextuel, choisissez :Sélectionner > Cellules de Données
4. Dans le menu Format ou le menu contextuel, choisissez Propriétés de la cellule.
5. Cliquez sur l'onglet Valeur de format.
6. Saisissez 0 dans le champ Décimales pour masquer tous les séparateurs décimaux dans cette colonne.

44

IBM SPSS Statistics 26 - Guide abrégé

Figure 45. Propriétés des Cellules, onglet Valeur de format

Vous pouvez également modifier le type de données et le formatage dans cette boîte de dialogue.
7. Sélectionnez le type souhaité dans la liste Catégorie et le format de ce type dans la liste Format.
8. Cliquez sur OK ou Appliquer pour appliquer les modifications que vous avez apportées.

Figure 46. Décimales masquées dans la colonne Pour cent

Les décimales sont à présent masquées dans la colonne Pourcentage.

Modèles de tableaux
Le format de vos tableaux est primordial pour que les résultats soient clairs, précis et significatifs. Si
votre tableau est complexe, les informations qu'il contient risquent d'être difficiles à comprendre.

Chapitre 6. Utilisation de la sortie

45

Utilisation de formats prédéfinis
1. Double-cliquez sur le tableau Situation familiale.
2. A partir des menus, sélectionnez :Format > Modèles de tableaux...
La boîte de dialogue Modèles de tableaux répertorie différents styles prédéfinis. Sélectionnez un styledans la liste pour afficher son aperçu dans la fenêtre Exemple à droite.

Figure 47. Boîte de dialogue Modèles de tableauxVous pouvez utiliser un style tel qu'il est ou le modifier pour l'adapter à vos besoins.
3. Pour utiliser un style existant, sélectionnez-le et cliquez sur OK.

Personnalisation des styles Modèles de tableau
Vous pouvez personnaliser un format pour l'adapter à vos besoins. La quasi-totalité des aspects d'untableau peut être personnalisée, de la couleur d'arrière-plan aux styles de bordure.
1. Double-cliquez sur le tableau Situation familiale.
2. A partir des menus, sélectionnez :Format > Modèles de tableaux...
3. Sélectionnez le style qui correspond le mieux au format de votre choix et cliquez sur Modifier
modèle.
4. Cliquez sur l'onglet Formats de cellule pour afficher les options de formatage.

46

IBM SPSS Statistics 26 - Guide abrégé

Figure 48. Boîte de dialogue Propriétés du tableau

Les options de formatage comprennent le nom, la taille, le style et la couleur de police. Elles incluentégalement l'alignement, la couleur du texte et de l'arrière-plan, et la taille des marges.
La fenêtre Echantillon située à droite fournit un aperçu de la modification de l'aspect du tableau.
Chaque zone du tableau peut avoir des styles de format différents. Vous pouvez, par exemple, ne
pas appliquer le même style au titre et aux données. Pour sélectionner une zone de tableau àmodifier, sélectionnez le nom de la zone dans la liste déroulante Surfaces ou cliquez sur la zone dansla fenêtre Echantillon.
5. Sélectionnez Données dans la liste déroulante Surfaces.
6. Sélectionnez une nouvelle couleur dans la palette déroulante Arrière-plan.
7. Ensuite, sélectionnez une nouvelle couleur de texte.
La fenêtre Exemple illustre le nouveau style.

Chapitre 6. Utilisation de la sortie

47

Figure 49. Modification des formats de cellule de tableau

8. Cliquez sur OK pour revenir à la boîte de dialogue Modèles de tableaux.
Vous pouvez enregistrer le nouveau style pour l'utiliser ultérieurement dans d'autres tableaux.
9. Cliquez sur Enregistrer sous.
10. Accédez au répertoire cible et saisissez un nom pour le nouveau style dans la zone Nom du fichier.
11. Cliquez sur Enregistrer.
12. Cliquez sur OK pour appliquer vos modifications et revenir dans le visualiseur.
Le tableau contient à présent le format personnalisé que vous avez spécifié.

Figure 50. Modèle de tableau personnalisé

48

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Modification des formats par défaut d'un tableau
Bien que vous puissiez modifier le format des tableaux créés, il peut s'avérer plus efficace de modifier
une fois pour toutes le modèle de tableau par défaut.
Pour modifier le style du modèle de tableau par défaut pour vos tableaux croisés dynamiques, à partir
des menus, sélectionnez :Edition > Options...
1. Cliquez sur l'onglet Tableaux croisés dynamiques de la boîte de dialogue Options.

Figure 51. Boîte de dialogue Options

2. Sélectionnez le style du modèle de tableau à utiliser pour tous les nouveaux tableaux.
La fenêtre Echantillon à droite affiche un aperçu de chaque modèle de tableau.
3. Cliquez sur OK pour enregistrer les paramètres et fermer la boîte de dialogue.
Tous les tableaux créés après la modification du modèle de tableau par défaut suivent automatiquement
les nouvelles règles de formatage.

Personnalisation des paramètres de l'affichage initial
Les paramètres de l'affichage initial comprennent l'alignement des objets dans le visualiseur, qu'ils soient
affichés ou masqués par défaut, et la largeur de la fenêtre du visualiseur. Pour modifier ces paramètres :Chapitre 6. Utilisation de la sortie49

1. A partir des menus, sélectionnez :Edition > Options...
2. Cliquez sur l'onglet Visualiseur.

Figure 52. Options du visualiseur

Vos paramètres sont appliqués objet par objet. Vous pouvez, par exemple, personnaliser le moded'affichage des graphiques sans modifier celui des tableaux. Il suffit de sélectionner l'objet à
personnaliser et d'apporter les modifications.
3. Cliquez sur l'icône Titre pour afficher ses paramètres.
4. Cliquez sur Centre pour afficher tous les titres au centre (horizontal) du visualiseur.
Vous pouvez également masquer des éléments, tels que le journal et les messages d'avertissement, qui
ont tendance à rendre les sorties confuses. Cliquez deux fois sur une icône pour modifier
automatiquement la propriété d'affichage de cet objet.
5. Double-cliquez sur l'icône Avertissement pour masquer les messages d'avertissement dans les sorties.
6. Cliquez sur OK pour enregistrer vos modifications et fermer la boîte de dialogue.

Affichage de libellés de variable et de valeurDans la plupart des cas, il est plus judicieux d'afficher les libellés des variables et des valeurs plutôt quele nom de la variable et la valeur réelle des données. Toutefois, il peut arriver que vous vouliez afficher
les noms et les libellés.
1. A partir des menus, sélectionnez :50

IBM SPSS Statistics 26 - Guide abrégé

Edition > Options...
2. Cliquez sur l'onglet Libellés de sortie.

Figure 53. Paramètres Libellé tableau croisé dynamique

Vous pouvez indiquer des paramètres différents pour les panneaux de légende et de contenu. Par
exemple, pour afficher des libellés dans la légende, et des noms de variable et des valeurs de données
dans le contenu :3. Dans le groupe Libellé tableau croisé dynamique, sélectionnez Noms dans la liste déroulante Noms
des variables en libellés pour afficher des noms de variable à la place des libellés.
4. Sélectionnez ensuite Valeurs dans la liste déroulante Valeurs des variables en libellés pour afficher desvaleurs de données à la place des libellés.
Les tableaux suivants générés au cours de la session refléteront ces modifications.

Figure 54. Affichage des noms et valeurs de variable

Chapitre 6. Utilisation de la sortie

51

Utilisation de résultats dans d'autres applications
Vos résultats peuvent être utilisés dans de nombreuses applications. Vous pouvez, par exemple, inclure
un graphique ou un tableau dans une présentation ou un rapport.
Les exemples suivants sont propres à Microsoft Word, mais ils peuvent fonctionner de la même façon
dans d'autres applications de traitement de texte.

Collage des résultats sous forme de tableaux Word
Vous pouvez coller des tableaux croisés dynamiques dans Word en tant que tableaux natifs Word. Tous
les attributs de tableau, comme la taille et la couleur de la police, sont conservés. Du fait que le tableau
est collé dans le format de tableau Word, vous pouvez le modifier dans Word comme tout autre tableau.
1. Cliquez sur un tableau dans le visualiseur pour le sélectionner.
2. A partir des menus, sélectionnez :Edition > Copier3. Ouvrez l'application de traitement de texte.
4. A partir des menus du traitement de texte, sélectionnez :Edition > Collage spécial...
5. Sélectionnez Texte mis en forme (RTF) dans la boîte de dialogue Collage spécial.
6. Cliquez sur OK pour coller vos résultats dans le document actuel.
Le tableau est à présent affiché dans votre document. Vous pouvez appliquer des formats personnalisés,modifier les données et redimensionner le tableau en fonction de vos besoins.

Collage des résultats sous forme de texte
Les tableaux croisés dynamiques peuvent être copiés dans d'autres applications sous forme de texte
normal. Avec cette méthode, les styles de format ne sont pas conservés, mais vous pouvez modifier lesdonnées du tableau après l'avoir collé dans l'application cible.
1. Cliquez sur un tableau dans le visualiseur pour le sélectionner.
2. A partir des menus, sélectionnez :Edition > Copier3. Ouvrez l'application de traitement de texte.
4. A partir des menus du traitement de texte, sélectionnez :Edition > Collage spécial...
5. Sélectionnez Texte sans mise en forme dans la boîte de dialogue Collage spécial.
6. Cliquez sur OK pour coller vos résultats dans le document actuel.

52

IBM SPSS Statistics 26 - Guide abrégé

Figure 55. Tableau croisé dynamique affiché dans Word

Chaque colonne du tableau est séparée par des tabulations. Vous pouvez modifier la largeur des colonnes
en ajustant les marques de tabulation dans votre application de traitement de texte.

Exportation des résultats vers un fichier Microsoft Word, PowerPoint
ou Excel
Vous pouvez exporter les résultats vers un fichier Microsoft Word, PowerPoint ou Excel. Vous pouvez
exporter les éléments sélectionnés ou tous les éléments du visualiseur. Cette section utilise les fichiers
msouttut.spv et demo.sav. Pour plus d'informations, voir Chapitre 10, «Fichiers d'exemple», à la page 85.
Remarque : L'exportation vers PowerPoint n'est disponible que sous les systèmes d'exploitation Windows
et n'est pas disponible dans la version Student.
Dans le panneau de légende du visualiseur. vous pouvez sélectionner les éléments spécifiques que voussouhaitez exporter ou exporter tous les éléments ou tous les éléments visibles.

Chapitre 6. Utilisation de la sortie

53

Figure 56. Visualiseur

1. A partir du menu du visualiseur, sélectionnez :Fichier > Exporter...
Au lieu d'exporter tous les objets du visualiseur. vous pouvez n'exporter que les objets visibles (livres
ouverts dans le panneau de légende) ou ceux sélectionnés dans le panneau de légende. Si vous n'avez
sélectionné aucun élément du panneau de légende, vous n'avez pas la possibilité d'exporter les objets
sélectionnés.

54

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Figure 57. Boîte de dialogue Exporter sortie

2. Dans le groupe Objets à exporter, sélectionnez Tous.
3. Dans la liste déroulante Type, sélectionnez Word/RTF (*.doc).
4. Cliquez sur OK pour générer le fichier Word.
Lorsque vous ouvrez le fichier obtenu dans Word, vous pouvez observer le mode d'exportation desrésultats. Les notes, qui ne sont pas des objets visibles, apparaissent dans Word car vous avez choisi
d'exporter tous les objets.
Les tableaux croisés dynamiques deviennent des tableaux Word et conservent l'intégralité de leurformatage d'origine (polices, couleurs, bordures, etc.).

Chapitre 6. Utilisation de la sortie

55

Figure 58. Tableaux croisés dynamiques dans Word

Les graphiques sont inclus dans le document Word sous la forme d'images graphiques.

Figure 59. Graphiques dans Word

Les sorties sous forme de texte sont affichés avec la même police que celle utilisée pour l'objet texte dansle visualiseur. Toutes les sorties de texte nécessitent une police à point fixe (espacement unique) pour unalignement correct.

56

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Figure 60. Sortie texte dans Word

Si vous exportez des données vers un fichier PowerPoint, chaque élément exporté est placé sur une
diapositive distincte. Les tableaux croisés dynamiques exportés dans PowerPoint deviennent des tableaux
Word et conservent l'intégralité du formatage d'origine (polices, couleurs, bordures, etc.).

Figure 61. Tableaux croisés dynamiques dans PowerPoint

Les graphiques sélectionnés pour l'exportation vers PowerPoint sont intégrés dans le fichier PowerPoint.

Chapitre 6. Utilisation de la sortie

57

Figure 62. Graphiques dans PowerPoint

Remarque : L'exportation vers PowerPoint n'est disponible que sous les systèmes d'exploitation Windows
et n'est pas disponible dans la version Student.
Si vous exportez des résultats vers un fichier Excel, l'exportation est réalisée de manière différente.

Figure 63. Output.xls dans Excel

Les lignes, les colonnes et les cellules des tableaux croisés dynamiques deviennent des lignes, descolonnes et des cellules Excel.

58

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Chaque ligne de la sortie texte est une ligne dans le fichier Excel, avec le contenu de toute la ligne dansune seule cellule.

Figure 64. Sortie texte dans Excel

Exportation des résultats vers PDF
Vous pouvez exporter les éléments sélectionnés ou tous les éléments du visualiseur dans un fichier PDF(Portable Document Format).
1. A partir des menus de la fenêtre du visualiseur contenant le résultat à exporter vers un fichier PDF,
sélectionnez :Fichier > Exporter...
2. Dans la boîte de dialogue Exporter la sortie, choisissez Portable Document Format dans la liste
déroulante du format d'exportation.

Chapitre 6. Utilisation de la sortie

59

Figure 65. Boîte de dialogue Exporter sortie

v Le panneau de légende du document du visualiseur est converti en signets dans le fichier PDF pourune navigation plus facile.
v

La taille de la page et son orientation, les marges, le contenu et l'affichage des en-têtes et des pieds depage, ainsi que la taille des graphiques imprimés d'un document PDF sont gérés par les options demise en page (menu Fichier, option Mise en page de la fenêtre du visualiseur).

v

La résolution (PPP) du document PDF correspond au paramètre de résolution en cours del'imprimante par défaut ou sélectionnée (qui peut être changée à l'aide de l'option Mise en page). La
résolution maximale est de 1 200 ppp. Si le paramètre de résolution de l'imprimante est supérieur, larésolution du document PDF sera de 1 200 ppp. Remarque : Une haute résolution peut générer desrésultats médiocres si les documents sont imprimés sur des imprimantes de résolution inférieure.

60

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Figure 66. Fichier PDF avec signets

Exportation des résultats vers HTML
Vous pouvez également exporter des résultats vers HTML. Lorsque vous enregistrez les sorties au format
HTML, toutes les sorties non graphiques sont exportées dans un fichier HTML unique.

Figure 67. Output.htm dans un navigateur Web

Chapitre 6. Utilisation de la sortie

61

Lorsque vous exportez les résultats vers le format HTML, vous pouvez également exporter desgraphiques, mais pas vers un fichier unique.

Figure 68. Graphique au format HTML

Chaque graphique sera enregistré sous la forme d'un fichier au format que vous spécifiez, et lesréférences à ces fichiers graphiques seront placées dans le document HTML. Une option vous permetégalement d'exporter tous les graphiques (ou seulement certains) vers des fichiers graphiques distincts.

62

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Chapitre 7. Utilisation de la syntaxe
Vous pouvez enregistrer et automatiser de nombreuses tâches courantes grâce au puissant langage decommande. Il fournit également des fonctionnalités qui ne se trouvent ni dans les menus ni dans lesboîtes de dialogue. La plupart des commandes sont accessibles depuis les menus et boîtes de dialogue.
Cependant, certaines options et commandes ne sont disponibles qu'en utilisant le langage de commande.
Le langage de commande permet également d'enregistrer vos travaux dans un fichier de syntaxe afin devous permettre de relancer votre analyse à une date ultérieure.
Un fichier de syntaxe de commande est un fichier texte simple contenant des commandes de syntaxe IBM
SPSS Statistics. Vous pouvez ouvrir une fenêtre de syntaxe et y entrer des commandes directement, mais
il est souvent plus simple de laisser la boîte de dialogue faire une partie ou tout le travail pour vous.
Les exemples de ce chapitre utilisent le fichier de données demo.sav. Pour plus d'informations, voir
Chapitre 10, «Fichiers d'exemple», à la page 85.
Remarque : La syntaxe de commande n'est pas disponible dans la version Student.

Collage d'une syntaxe
Le bouton Coller, affiché dans la plupart des boîtes de dialogue, constitue le moyen le plus simple decréer une syntaxe.
1. Ouvrez le fichier de données demo.sav. Pour plus d'informations, voir Chapitre 10, «Fichiersd'exemple», à la page 85.
2. A partir des menus, sélectionnez :Analyse > Statistiques descriptives > Effectifs...
3. Sélectionnez la variable Situation familiale [situation] et déplacez-la vers la liste Variable(s).
4. Cliquez sur Graphiques.
5. Dans la boîte de dialogue Graphiques, sélectionnez Graphiques à barres.
6. Dans le groupe Valeurs du graphique, sélectionnez Pourcentages.
7. Cliquez sur Poursuivre. Cliquez ensuite sur Coller pour copier la syntaxe créée grâce aux sélections
effectuées dans la boîte de dialogue de l'Editeur de syntaxe.

Figure 69. Boîte de dialogue Effectifs© Copyright IBM Corp. 1989, 201963

Figure 70. Syntaxe d'effectifs

8. Pour exécuter la syntaxe actuellement affichée, à partir des menus, sélectionnez :Exécuter > Sélection

Modification d'une syntaxe
Dans la fenêtre de syntaxe, vous pouvez modifier la syntaxe. Par exemple, vous pouvez modifier lasous-commande /BARCHART pour afficher des effectifs à la place des pourcentages. (Une sous⌂commande
est indiquée par une barre oblique.) Si vous connaissez le mot clé pour afficher les effectifs, vous pouvez
le saisir directement. Si vous ne le connaissez pas, vous pouvez obtenir une liste des mots clésdisponibles pour la sous-commande en positionnant le curseur n'importe où après le nom de lasous-commande et en appuyant simultanément sur Ctrl+barre d'espace. Ceci affiche le contrôle de saisie
semi-automatique pour la sous-commande.
Supprimez le mot clé PERCENT de la sous-commande BARCHART.
Appuyez sur Ctrl+ barre d'espace.
1. Cliquez sur l'élément libellé FREQ pour les effectifs. En cliquant sur un élément dans le contrôle desaisie semi-automatique, il sera inséré à l'emplacement actuel du curseur.
Par défaut, le contrôle de saisie semi-automatique vous proposera une liste des termes disponibles au
fur et à mesure que vous saisissez. Supposons par exemple que vous souhaiteriez inclure ungraphique circulaire avec un graphique à barres. Le graphique circulaire est spécifié par une
sous-commande distincte.
2. Appuyez sur Entrée après le mot clé FREQ et tapez une barre oblique pour indiquer le début de lasous-commande.
L'Editeur de syntaxe vous propose une liste des sous-commandes pour la commande en cours.

64

IBM SPSS Statistics 26 - Guide abrégé

Figure 71. Contrôle de saisie semi-automatique affichant les sous-commandes

Pour obtenir plus d'aide sur la commande en cours, appuyez sur la touche F1. Vous êtes directement
dirigé vers un guide de référence détaillé de la syntaxe de commande en cours.
Vous avez peut-être remarqué que le texte affiché dans la fenêtre de syntaxe est en couleur. La
codification par couleur vous permet d'identifier rapidement les termes non reconnus, puisque que seuls
les termes reconnus sont en couleur. Supposons par exemple que vous ayez mal orthographié lasous-commande FORMAT en FRMAT. Les sous-commandes sont en vert par défaut, mais le texte FRMAT
n'apparaîtra pas en couleur, puisqu'il n'est pas reconnu.

Ouverture et exécution d'un fichier de syntaxe
1. Pour ouvrir un fichier de syntaxe enregistré, à partir du menu, sélectionnez :Fichier > Ouvrir > Syntaxe...
Une boîte de dialogue standard d'ouverture de fichiers apparaît.
2. Sélectionnez un fichier de syntaxe. Si aucun fichier de syntaxe n'apparaît, assurez-vous que l'option
Syntaxe (*.sps) est sélectionnée en tant que type de fichier à afficher.
3. Cliquez sur Ouvrir.
4. Utilisez le menu Exécuter de la fenêtre de syntaxe pour exécuter les commandes.
Si les commandes s'appliquent à un fichier de données particulier, vous devez ouvrir ce dernier avantd'exécuter les commandes ou inclure une commande qui ouvre le fichier de données. Vous pouvez coller
ce type de commande à partir des boîtes de dialogue permettant d'ouvrir les fichiers de données.

Utilisation des points de rupture
Les points de rupture vous permettent d'interrompre l'exécution d'une syntaxe de commande à despoints spécifiés à l'intérieur de la syntaxe et de poursuivre l'exécution lorsque vous êtes prêt. Ceci vous
permet de visualiser les sorties ou les données à un moment intermédiaire du travail de syntaxe, ou
d'exécuter la syntaxe de commande affichant les informations sur l'état actuel des données, telles que
FREQUENCIES. Les points de rupture ne peuvent être réglés qu'au niveau d'une commande, et non sur leslignes spécifiques au sein d'une commande.
Pour insérer un point de rupture dans une commande :1. Cliquez n'importe où dans la zone à gauche du texte associé à la commande.
Chapitre 7. Utilisation de la syntaxe

65

Le point de rupture est représenté par un cercle rouge dans la zone à gauche du texte de lacommande et sur la même ligne que le nom de la commande, peu importe où vous cliquez.

Figure 72. Exécution interrompue à un point de rupture

Lorsque vous exécutez une syntaxe de commande contenant des points de rupture, l'exécution
s'interrompt avant chaque commande contenant un point de rupture.
La flèche pointant vers le bas à gauche du texte de commande présente la progression de l'exécution
de la syntaxe. Elle couvre la zone s'étendant de la première exécution de commande à la dernière
exécution de commande. Cela s'avère très pratique lorsque l'exécution d'une syntaxe de commandecontient des points de rupture.
Pour reprendre l'exécution après un point de rupture :2. Dans le menu de la fenêtre de l'Editeur de syntaxe, sélectionnez :Exécuter > Poursuivre

66

IBM SPSS Statistics 26 - Guide abrégé

Chapitre 8. Modification des valeurs de données
L'organisation des données de départ ne répond pas systématiquement à vos besoins en matière decréation de rapport ou d'analyse. Par exemple, vous pouvez :v Créer une variable catégorielle à partir d'une variable d'échelle.
v Combiner plusieurs catégories de réponses en une seule catégorie.
v Créer une nouvelle variable qui représente la différence calculée entre deux variables existantes.
v Calculer le temps écoulé entre deux dates.
Dans ce chapitre, nous utilisons le fichier de données demo.sav. Pour plus d'informations, voir Chapitre 10,«Fichiers d'exemple», à la page 85.

Création d'une variable catégorielle à partir d'une variable d'échelle
Plusieurs variables catégorielles du fichier de données demo.sav sont dérivées de variables d'échelle de cemême fichier. Par exemple, la variable inccat est simplement revenu, réparti en quatre catégories. Cette
variable catégorielle utilise les valeurs entières comprises entre 1 et 4 pour représenter les catégories derevenus suivantes (en milliers) : inférieur à 25 €, 25–49 €, 50–74 €, 75 € ou plus.
Pour créer la variable catégorielle inccat :1. A partir des menus de la fenêtre de l'éditeur de données, sélectionnez :Transformer > Regroupement visuel...
Dans la boîte de dialogue initiale Regroupement visuel, sélectionnez les variables d'échelle et/ou
ordinales pour lesquelles vous souhaitez créer des variables regroupées. Le regroupement consiste à
prendre plusieurs valeurs contiguës et à les regrouper dans une même catégorie.
Etant donné que le regroupement visuel se base sur les valeurs réelles du fichier de données pourvous proposer les meilleurs choix de regroupement, il doit tout d'abord lire ce fichier. Si le fichier dedonnées contient un nombre d'observations important, cette opération peut prendre un certain
temps. Par conséquent, la boîte de dialogue initiale vous permet également de limiter le nombred'observations à lire (« analyser »). Cette limitation est inutile avec notre fichier de données exemple.
Il contient plus de 6 000 observations, mais l'analyse d'un tel nombre d'observations est rapide.
2. Faites glisser Revenu du foyer en milliers (revenu) de la liste Variables vers la liste Variables à
regrouper, puis cliquez sur Poursuivre.

67

Figure 73. Boîte de dialogue principale Regroupement visuel

3. Dans la liste des variables analysées de la boîte de dialogue principale Regroupement visuel,sélectionnez Revenu du foyer en milliers (revenu).
Un histogramme affiche la distribution de la variable sélectionnée (très asymétrique dans le cas qui
nous occupe).
4. Affectez le nom inccat2 à la nouvelle variable regroupée et sélectionnez le libellé de variable
Catégorie de revenu en milliers.
5. Cliquez sur Créer des divisions.
6. Sélectionnez Intervalles de longueur identique.
7. Saisissez 25 pour l'emplacement de la première division, 3 pour le nombre de divisions et 25 pour lalargeur.
Le nombre de catégories regroupées correspond au nombre de divisions, plus 1. Ainsi, dans cet
exemple, la nouvelle variable regroupée comportera quatre catégories, les trois premières couvrant
une plage de 25 (milliers) et la dernière toutes les valeurs supérieures à celle de la dernière division(75).
8. Cliquez sur Appliquer.
Les valeurs qui figurent à présent dans la grille représentent les divisions définies, à savoir les points
finaux supérieurs de chaque catégorie. Par ailleurs, les lignes verticales de l'histogramme indiquentl'emplacement des divisions.
Par défaut, les valeurs de division sont incluses dans les catégories correspondantes. Par exemple, lapremière valeur (25) inclurait toutes les valeurs inférieures ou égales à 25. Dans cet exemple
toutefois, nous voulons définir les catégories suivantes : inférieur à 25, 25–49, 50–74 et 75 ou plus.
9. Dans le groupe Points finaux supérieurs, sélectionnez Exclus (<).
10. Cliquez ensuite sur Créer des libellés.

68

IBM SPSS Statistics 26 - Guide abrégé

Figure 74. Libellés de valeur générés automatiquement

Cette opération permet de générer automatiquement des libellés de valeur descriptifs pour chaquecatégorie. Etant donné que les valeurs réelles affectées à la nouvelle variable regroupée sont desimples entiers séquentiels (le premier étant 1), les libellés de valeur peuvent s'avérer très utiles.
Vous pouvez également procéder manuellement pour entrer ou modifier des divisions et des libellés
dans la grille, pour modifier des emplacements de division en faisant glisser les lignes de division del'histogramme, et pour supprimer des divisions en faisant glisser les lignes de division hors del'histogramme.
11. Cliquez sur OK pour créer la variable regroupée.
La nouvelle variable est affichée dans l'éditeur de données. Etant donné que la variable est ajoutée à lafin du fichier, elle apparaît dans la colonne la plus à droite dans Vue de données et dans la dernière lignede la vue de variable.

Calcul de nouvelles variables
A l'aide d'une grande variété de fonctions mathématiques, vous pouvez calculer de nouvelles variables enfonction d'équations extrêmement complexes. Dans cet exemple, cependant, nous calculerons simplement
une nouvelle variable qui représente la différence entre les valeurs de deux variables existantes.
Le fichier de données demo.sav contient une variable pour l'âge actuel du répondant et une variable pourle nombre d'années d'occupation du poste actuel. En revanche, il ne contient pas de variable indiquantl'âge du répondant au moment où il a été embauché à ce poste. Nous pouvons créer une nouvelle
variable qui représenterait la différence calculée entre l'âge actuel et le nombre d'années d'occupation duposte actuel afin d'obtenir l'âge approximatif du répondant au moment de l'embauche.
1. A partir des menus de la fenêtre de l'éditeur de données, sélectionnez :Transformer > Calculer la variable...
2. Pour Variable destination, saisissez débutempl.
3. Sélectionnez la variable Age en années [âge] dans la liste des variables source et cliquez sur le bouton
fléché pour la copier dans la zone Expression numérique.
Chapitre 8. Modification des valeurs de données

69

4. Cliquez sur le bouton moins (-) du clavier du pavé numérique de la boîte de dialogue (ou appuyez
sur la touche moins du clavier).
5. Sélectionnez Nb d'années avec l'employeur actuel [emploi] et cliquez sur le bouton fléché pour la copierdans l'expression.

Figure 75. Boîte de dialogue Calculer la variable

Remarque : Veillez à sélectionner la variable d'emploi appropriée. Il existe également une version
catégorielle recodée de la variable, mais ce n'est pas ce que vous recherchez. L'expression numérique
doit être age–employ et non age–empcat.

6. Cliquez sur OK pour calculer la nouvelle variable.
La nouvelle variable est affichée dans l'éditeur de données. Etant donné que la variable est ajoutée à lafin du fichier, elle apparaît dans la colonne la plus à droite dans Vue de données et dans la dernière lignede la vue de variable.

Utilisation de fonctions dans les expressions
Vous pouvez également utiliser des fonctions prédéfinies dans les expressions. Vous disposez de plus de
70 fonctions intégrées, dont les suivantes :v Fonctions arithmétiquesv Fonctions statistiquesv Fonctions de distribution
v Fonctions logiquesv Fonctions d'agrégation et d'extraction relatives à la date et à l'heure
v Fonctions de valeur manquantev Fonctions d'observations croisées

70

IBM SPSS Statistics 26 - Guide abrégé

v Fonctions sur chaînes
Les fonctions sont organisées en groupes logiques, tels qu'un groupe pour les opérations arithmétiques et
un autre pour le calcul des métriques statistiques. Dans un souci de commodité, une série de variables
système couramment utilisées, telles que la variable $TIME (date et heure actuelles), figurent également
dans des groupes de fonctions appropriés.
Collage d'une fonction dans une expression
Pour coller une fonction dans une expression :1. Dans l'expression, positionnez le curseur là où vous souhaitez que la fonction apparaisse.
2. Sélectionnez le groupe approprié dans la liste Groupe de fonctions. Le groupe libellé Tous répertorie
toutes les fonctions et variables système disponibles.
3. Double-cliquez sur la fonction dans la liste Fonctions et variables spéciales (ou sélectionnez-la, puis
cliquez sur la flèche adjacente à la liste Groupe de fonctions).
La fonction est insérée dans l'expression. Si vous sélectionnez une partie de l'expression, puis insérez lafonction, la partie sélectionnée de l'expression est utilisée comme premier argument dans la fonction.
Modification d'une fonction dans une expression
La fonction collée n'est complète que lorsque vous avez saisi les arguments, symbolisés par des points
d'interrogation. Le nombre de points d'interrogation indique le nombre minimum d'arguments requis
pour compléter la fonction.
1. Sélectionnez les points d'interrogation dans la fonction collée.
2. Saisissez les arguments. Si les arguments sont des noms de variable, vous pouvez les coller à partir dela liste des variables.

Utilisation d'expressions conditionnelles
Vous pouvez utiliser des expressions conditionnelles (également appelées expressions logiques) pourappliquer des transformations aux sous-groupes d'observations sélectionnés. Une expression
conditionnelle renvoie la valeur vrai, faux ou manquant pour chaque observation. Si le résultat d'une
expression conditionnelle est True (vrai), la transformation est appliquée à cette observation. Si le résultat
est False (faux) ou Manquant, la transformation n'est pas appliquée à l'observation.
Pour indiquer une expression conditionnelle :1. Cliquez sur Si dans la boîte de dialogue Calculer la variable. Cette opération ouvre la boîte dedialogue Si les observations.
2. Sélectionnez Inclure lorsque l'observation remplit la condition :3. Entrez l'expression conditionnelle.
La plupart des expressions conditionnelles contiennent au moins un opérateur relationnel, comme dans :âge>=21ou
revenu*3<100
Dans le premier exemple, seules les observations dont la valeur Age [âge] est supérieure ou égale à 21
sont sélectionnées. Dans le deuxième exemple, la valeur Revenu du foyer en milliers [revenu] multipliéepar 3 doit être inférieure à 100 pour qu'une observation soit sélectionnée.

Chapitre 8. Modification des valeurs de données

71

Vous pouvez aussi lier au moins deux expressions conditionnelles à l'aide d'opérateurs logiques, commedans :
âge>=21 | ed>=4ourevenu*3<100 & ed=5
Dans le premier exemple, les observations qui remplissent la condition Age [âge] ou Niveau d'éducation [ed]sont sélectionnées. Dans le deuxième exemple, les observations doivent remplir les conditions Revenu dufoyer en milliers [revenu] et Nombre d'années d'éducation [ed] pour être sélectionnées.

Utilisation des dates et heures
L'Assistant Date et heure vous permet de réaliser de nombreuses tâches courantes portant sur les dates et
les heures. A l'aide de cet assistant, vous pouvez effectuer les opérations suivantes :v Créer une variable date/heure à partir d'une variable de chaîne contenant une date ou une heure.
v Construire une variable date/heure en fusionnant des variables contenant différentes parties de la dateou de l'heure.
v Ajouter ou soustraire des valeurs aux variables date/heure, notamment ajouter ou soustraire deux
variables date/heure.
v Extraire une partie d'une variable date ou heure, telle que le jour du mois d'une variable date/heure deformat mm/jj/aaaa.
Les exemples de cette section utilisent le fichier de données upgrade.sav. Pour plus d'informations, voir
Chapitre 10, «Fichiers d'exemple», à la page 85.
Pour utiliser l'Assistant Date et heure :1. A partir des menus, sélectionnez :Transformer > Assistant Date et heure...

72

IBM SPSS Statistics 26 - Guide abrégé

Figure 76. Ecran de présentation de l'Assistant Date et heure

L'écran de présentation de l'Assistant Date et heure met à votre disposition une série de tâches générales.
Les tâches inapplicables aux données utilisées sont désactivées. Par exemple, le fichier de données
upgrade.sav ne contient aucune variable de chaîne. Par conséquent, la tâche permettant de créer une
variable date à partir d'une chaîne est désactivée.
Si vous ne savez pas comment manipuler les dates et les heures dans IBM SPSS Statistics, vous pouvez
sélectionner l'option Connaître la représentation des dates et heures, puis cliquer sur le bouton Suivant.
Cette opération fait apparaître un écran contenant une brève présentation des variables date/heure et unlien, par le biais du bouton Aide, vers des informations complémentaires.

Calcul du temps écoulé entre deux dates
L'une des tâches les plus courantes portant sur les dates est le calcul du temps s'écoulant entre deux
dates. A titre d'exemple, imaginez un éditeur de logiciels qui souhaite analyser les achats de licence demise à niveau en déterminant le nombre d'années écoulées depuis le dernier achat d'une mise à niveau
par chaque client. Le fichier de données upgrade.sav contient une variable pour la date du dernier achatd'une mise à niveau par client, mais pas pour le nombre d'années écoulées depuis cet achat. Une nouvelle
variable représentant le temps écoulé, en années, entre la date de la dernière mise à niveau et la date dela version suivante du produit fournira une mesure de cette quantité.
Pour calculer le temps écoulé entre deux dates :1. Sélectionnez l'option Calculer avec des dates et heures dans l'écran de présentation de l'Assistant
Date et heure, puis cliquez sur le bouton Suivant.
2. Sélectionnez l'option Calculez le nombre d'unités de temps séparant deux dates, puis cliquez sur lebouton Suivant.

Chapitre 8. Modification des valeurs de données

73

Figure 77. Calcul du temps écoulé entre deux dates : Etape 2

3. A l'étape 2, sélectionnez Date de la prochaine version pour la variable Date1.
4. Sélectionnez l'option Date de la dernière mise à niveau pour la variable Date2.
5. Sélectionnez années pour l'unité et Tronquer à l'entier pour le traitement du résultat. (Ce sont dessélections par défaut.)
6. Cliquez sur Suivant.
7. A l'étape 3, entrez NbreAnsDepMAN comme nom de la variable de résultat. Les variables de résultat
ne peuvent pas porter le même nom qu'une variable existante.
8. Entrez Nombre d'années écoulées depuis la dernière mise à niveau comme libellé de la variable de résultat.
Les libellés des variables de résultat sont facultatifs.
9. Conservez la sélection par défaut de l'option Créer la variable maintenant, puis cliquez sur le bouton
Terminer pour créer la nouvelle variable.
La nouvelle variable NbreAnsDepMAN, affichée dans l'éditeur de données, est le nombre entier d'années
entre les deux dates. Les parties fractionnelles d'une année ont été tronquées.

Ajout d'une durée à une date
Vous pouvez ajouter ou soustraire des durées, telles que 10 jours ou 12 mois, à une date. A partir del'exemple de l'éditeur de logiciels utilisé dans la section précédente, vous pouvez envisager de déterminer
la date à laquelle expire le contrat d'assistance technique d'origine de chaque client. Le fichier de données
upgrade.sav contient une variable pour le nombre d'années d'assistance sous contrat et une variable pourla date d'achat initiale. Vous pouvez donc déterminer la date d'expiration de l'assistance initiale en
ajoutant le nombre d'années d'assistance à la date achat.
Pour ajouter une durée à une date :1. Sélectionnez l'option Calculer avec des dates et heures dans l'écran de présentation de l'Assistant
Date et heure, puis cliquez sur le bouton Suivant.
2. A l'étape 1, sélectionnez Ajoutez une durée à une date ou soustrayez-la de la date et cliquez sur
Suivant.

74

IBM SPSS Statistics 26 - Guide abrégé

Figure 78. Ajout d'une durée à une date : Etape 2

3. Sélectionnez l'option Date de la première licence produit pour la variable Date.
4. A l'étape 2, sélectionnez Années d'assistance technique pour la variable de durée.
Dans la mesure où la variable Années d'assistance technique est uniquement une variable numérique,vous devez indiquer l'unité dans laquelle cette variable doit être ajoutée en tant que durée.
5. Sélectionnez Années dans la liste déroulante Unités.
6. Cliquez sur Suivant.
7. A l'étape 3, entrez DateExpAss comme nom de la variable de résultat. Les variables de résultat nepeuvent pas porter le même nom qu'une variable existante.
8. Entrez Date d'expiration de l'assistance comme libellé de la variable résultat. Les libellés des variablesde résultat sont facultatifs.
9. Cliquez sur le bouton Terminer pour créer la nouvelle variable.
La nouvelle variable est affichée dans l'éditeur de données.

Chapitre 8. Modification des valeurs de données

75

76

IBM SPSS Statistics 26 - Guide abrégé

Chapitre 9. Tri et sélection de données
L'organisation des fichiers de données ne répond pas toujours idéalement à vos besoins. Pour préparer
des données pour une analyse, vous avez le choix entre un grand nombre de transformations de fichiers.
Vous pouvez effectuer les opérations suivantes :v Trier les données : Vous pouvez trier les observations en fonction de la valeur de certaines variables.
v

Sélectionner des sous-ensembles d'observations : Vous pouvez limiter votre analyse à unsous-ensemble d'observations ou effectuer des analyses simultanées sur différents sous-ensembles.

Les exemples de ce chapitre utilisent le fichier de données demo.sav. Pour plus d'informations, voir
Chapitre 10, «Fichiers d'exemple», à la page 85.

Tri des données
Il est souvent utile (et parfois nécessaire) de trier les observations (tri des lignes du fichier de données)pour certains types d'analyse.
Pour réorganiser la séquence des observations dans le fichier de données en fonction de la valeur decertaines variables de tri, procédez comme suit :1. A partir des menus, sélectionnez :Données > Trier les observations...
La boîte de dialogue Trier les observations est affichée.

Figure 79. Boîte de dialogue Trier les observations

2. Ajoutez les variables Age en années [âge] et Revenu du ménage en milliers [revenu] à la liste Trier par.
Si vous sélectionnez plusieurs variables de tri, l'ordre dans lequel elles apparaissent dans la liste Trier pardétermine celui dans lequel les observations sont triées. Dans cet exemple, basé sur les entrées de la liste
Trier par, les observations seront triées en fonction de la valeur de la variable Revenu du ménage en milliers[revenu] dans les catégories de la variable Age en années [âge]. Pour les variables de chaîne, les majusculesprécèdent leurs équivalents minuscules dans l'ordre de tri (par exemple, la variable de chaîne Oui
précède la variable de chaîne oui dans l'ordre de tri).

© Copyright IBM Corp. 1989, 201977

Traitement d'un fichier scindé
Pour scinder le fichier de données en groupes distincts pour l'analyse :1. A partir des menus, sélectionnez :Données > Scinder un fichier...
La boîte de dialogue Scinder un fichier est affichée.

Figure 80. Boîte de dialogue Scinder un fichier

2. Sélectionnez Comparer les groupes ou Séparer la sortie par groupes. (Les exemples qui suivent cesétapes montrent les différences entre les deux options.)
3. Sélectionnez Sexe [sexe] afin de scinder le fichier en groupes distincts pour ces variables.
Vous pouvez utiliser des variables numériques, des variables de chaîne courte et des variables de chaîne
longue comme variables de regroupement. Une analyse distincte est effectuée pour chaque sous-groupe
défini par les variables de regroupement. Si vous sélectionnez plusieurs variables de regroupement,
l'ordre dans lequel elles apparaissent dans la liste Critères de regroupement détermine la façon dont les
observations sont regroupées.
Si vous sélectionnez Comparer les groupes, les résultats de tous les groupes du fichier scindé seront
inclus dans le(s) même(s) tableau(x), comme dans le tableau des statistiques récapitulatives suivant
généré par la procédure Fréquences.

Figure 81. Sortie Scinder un fichier contenant un seul tableau croisé dynamique78

IBM SPSS Statistics 26 - Guide abrégéSi vous sélectionnez Séparer sorties par groupes et que vous exécutez la procédure Effectifs, deux
tableaux croisés dynamiques sont créés : un tableau pour les femmes et un pour les hommes.

Figure 82. Sortie Scinder un fichier contenant un tableau croisé dynamique pour les femmes

Figure 83. Sortie Scinder un fichier contenant un tableau croisé dynamique pour les personnes de sexe masculin

Tri d'observations pour le traitement d'un fichier scindé
La procédure Scinder un fichier crée un nouveau sous-groupe chaque fois qu'elle rencontre une valeur
différente pour l'une des variables de regroupement. Par conséquent, il est important de trier les
observations en fonction des valeurs des variables de regroupement avant de lancer le traitement dufichier scindé.
Par défaut, la procédure Scinder un fichier trie automatiquement le fichier de données en fonction desvaleurs des variables de regroupement. Si le fichier est déjà trié dans l'ordre correct, vous pouvez gagner
du temps lors du traitement en sélectionnant Le fichier est déjà trié.

Activation et désactivation du traitement d'un fichier scindé
Une fois le traitement d'un fichier scindé lancé, il reste actif pour le reste de la session, à moins que vousne le désactiviez.
vAnalyser toutes les observations : Cette option désactive le traitement du fichier scindé.

v

Comparer les groupes et Séparer la sortie par groupes : Cette option active le traitement du fichierscindé.

Si le traitement du fichier scindé est activé, le message Séparer fichier actif apparaît sur la barre de statutsituée au bas de la fenêtre de l'application.

Sélection de sous-groupes d'observations
Vous pouvez limiter votre analyse à un sous-groupe donné en fonction de critères contenant des variables
et des expressions complexes. Vous pouvez également sélectionner un échantillon aléatoire d'observations.
Les critères utilisés pour définir un sous-groupe comprennent :v Plages et valeurs de variables
v Plages de dates et d'heuresv Nombres d'observations (lignes)
Chapitre 9. Tri et sélection de données

79

v Expressions arithmétiquesv Expressions logiquesv Fonctions
Pour sélectionner un sous-ensemble d'observations à analyser, procédez comme suit :1. A partir des menus, sélectionnez :Données > Sélectionner des observations...
Cette opération ouvre la boîte de dialogue Sélectionner des observations.

Figure 84. Boîte de dialogue Sélectionner des observations

Sélection des sous-ensembles d'observations à l'aide d'une
expression conditionnelle
Pour sélectionner des observations sur la base d'une expression conditionnelle, procédez comme suit :1. Sélectionnez Selon une condition logique, puis cliquez sur Si dans la boîte de dialogue Sélectionnerdes observations.
Cette opération ouvre la boîte de dialogue Sélectionner des observations - Si.

80

IBM SPSS Statistics 26 - Guide abrégé

Figure 85. Boîte de dialogue Sélectionner observations : Si

L'expression conditionnelle peut utiliser des noms de variables existantes, des constantes, des opérateursarithmétiques, des opérateurs logiques, des opérateurs relationnels et des fonctions. Vous pouvez saisir etmodifier l'expression dans la zone de texte comme n'importe quel texte dans une fenêtre de sortie. Vous
pouvez également utiliser le pavé numérique de la boîte de dialogue, la liste des variables et la liste desfonctions pour coller des éléments dans l'expression. Pour plus d'informations, voir «Utilisation
d'expressions conditionnelles», à la page 71.

Sélection d'un échantillon aléatoire
Pour obtenir un échantillon aléatoire, procédez comme suit :1. Sélectionnez Par échantillonnage aléatoire dans la boîte de dialogue Sélectionner des observations.
2. Cliquez sur Echantillon.
Cette opération ouvre la boîte de dialogue Sélectionner observations : Echantillon aléatoire.

Figure 86. Boîte de dialogue Sélectionner observations : Echantillon aléatoire

Pour la taille de l'échantillon, deux options sont disponibles :v

Environ : Pourcentage défini par l'utilisateur. Cette option génère un échantillon aléatoired'observations dont le nombre correspond approximativement au pourcentage indiqué.
Chapitre 9. Tri et sélection de données

81

v

Exactement : Nombre d'observations spécifié par l'utilisateur. Vous devez également indiquer lenombre d'observations à partir duquel l'échantillon sera généré. Ce deuxième nombre doit êtreinférieur ou égal au nombre total d'observations dans le fichier de données. Si ce nombre dépasse lenombre total d'observations dans le fichier de données, l'échantillon contiendra proportionnellementmoins d'observations que le nombre demandé.

Sélection d'une plage de temps ou d'observations
Pour sélectionner une plage d'observations sur la base de dates, d'heures ou de numéros (lignes)
d'observations, procédez comme suit :1. Sélectionnez Dans une plage de temps ou d'observations, puis cliquez sur Plage dans la boîte dedialogue Sélectionner des observations.
Cette opération ouvre la boîte de dialogue Sélectionner observations : Plage, dans laquelle vous
pouvez sélectionner une plage de numéros (lignes) d'observations.

Figure 87. Boîtes de dialogue Sélectionner observations : Plagev

Première observation : Entrez la date de début et/ou les valeurs de temps de la plage. Si aucune
variable de date n'est définie, entrez le numéro d'observation de départ (numéro de ligne dansl'éditeur de données, sauf si l'option Scinder un fichier est activée). Si vous n'indiquez aucune
valeur pour la zone Dernière, toutes les observations à partir de la date/l'heure de début jusqu'à lafin de la série chronologique sont sélectionnées.

v

Dernière observation : Entrez la date de fin et/ou les valeurs de temps pour la plage. Si aucune
variable de date n'est définie, entrez le numéro d'observation de fin (numéro de ligne dans l'éditeurde données, sauf si l'option Scinder un fichier est activée). Si vous n'indiquez aucune valeur pour lazone Première, toutes les observations à partir du début de la série chronologique jusqu'à ladate/l'heure de fin sont sélectionnées.

Pour les données de séries chronologiques comportant des variables de date définies, vous pouvez
sélectionner une plage de dates et/ou d'heures sur la base des variables de date définies. Chaqueobservation représente des constatations effectuées à différents moments et le fichier est trié dansl'ordre chronologique.

Figure 88. Boîte de dialogue Sélectionner observations : Plage

Pour générer des variables de date pour des données de séries chronologiques, procédez comme suit :2. A partir des menus, sélectionnez :Données > Définir des dates...

82

IBM SPSS Statistics 26 - Guide abrégéTraitement des observations exclues
Vous pouvez choisir l'une des options suivantes pour traiter les observations exclues :Filtrez les observations exclues : Les observations exclues ne sont pas incluses dans l'analyse, mais
restent dans le jeu de données. Vous pouvez utiliser les observations exclues ultérieurement dans lasession si vous désactivez le filtrage. Si vous sélectionnez un échantillon aléatoire ou si voussélectionnez des observations sur la base d'une expression conditionnelle, une variable nommée filter_$est générée ; elle comporte la valeur 1 pour les observations sélectionnées et la valeur 0 pour les
observations exclues.
v Copiez les observations sélectionnées dans le jeu de données : Les observations sélectionnées sontcopiées dans un nouveau jeu de données ; le jeu de données d'origine reste inchangé. Les observations
exclues ne sont pas incluses dans le nouveau jeu de données et sont conservées dans leur état d'origine
dans le jeu de données d'origine.
vv

Supprimer les observations non sélectionnées : Les observations exclues sont supprimées du jeu dedonnées. Vous pouvez récupérer les observations supprimées uniquement en fermant le fichier sansenregistrer les modifications et en l'ouvrant à nouveau. La suppression des observations est définitivesi vous enregistrez les modifications apportées au fichier de données.

Remarque : Si vous supprimez des observations exclues et enregistrez le fichier, vous ne pouvez pas
récupérer ces observations.

Statut de la sélection d'une observation
Si vous avez sélectionné un sous-ensemble d'observations mais n'avez pas écarté les observations non
sélectionnées, celles-ci sont identifiées dans l'éditeur de données par une ligne verticale dans le numéro
de ligne.

Figure 89. Statut de la sélection d'une observation

Chapitre 9. Tri et sélection de données

83

84

IBM SPSS Statistics 26 - Guide abrégé

Chapitre 10. Fichiers d'exemple
Les fichiers d'exemple installés avec le produit figurent dans le sous-répertoire Echantillons du répertoired'installation. Il existe un dossier distinct au sein du sous-répertoire Echantillons pour chacune deslangues suivantes : anglais, français, allemand, italien, japonais, coréen, polonais, russe, chinois simplifié,
espagnol et chinois traditionnel.
Seuls quelques fichiers d'exemples sont disponibles dans toutes les langues. Si un fichier d'exemple n'est
pas disponible dans une langue, le dossier de langue contient la version anglaise du fichier d'exemple.

Descriptions
Voici de brèves descriptions des fichiers d'exemple utilisés dans divers exemples à travers la
documentation.
v accidents.sav : Ce fichier de données d'hypothèse concerne une société d'assurance qui étudie lesfacteurs de risque liés à l'âge et au sexe dans les accidents de la route survenant dans une région
donnée. Chaque observation correspond à une classification croisée de la catégorie d'âge et du sexe.
v adl.sav : Ce fichier de données d'hypothèse concerne les mesures entreprises pour identifier lesavantages d'un type de thérapie proposé aux patients qui ont subi une attaque cardiaque. Les médecins
ont assigné de manière aléatoire les patients du sexe féminin ayant subi une attaque cardiaque à ungroupe parmi deux groupes possibles. Le premier groupe a fait l'objet de la thérapie standard tandis
que le second a bénéficié en plus d'une thérapie émotionnelle. Trois mois après les traitements, lescapacités de chaque patient à effectuer les tâches ordinaires de la vie quotidienne ont été notées en tantque variables ordinales.
v advert.sav : Ce fichier de données d'hypothèse concerne les mesures qu'entreprend un détaillant pour
examiner la relation existant entre l'argent dépensé dans la publicité et les ventes résultantes. Pour ce
faire, il collecte les chiffres des ventes passées et les coûts associés à la publicité.
v aflatoxin.sav : Ce fichier de données d'hypothèse concerne le test de l'aflatoxine dans des récoltes demaïs. La concentration de ce poison varie largement d'une récolte à l'autre et au sein de chaque récolte.
Un processeur de grain a reçu 16 échantillons issus de 8 récoltes de maïs et a mesuré les niveauxd'aflatoxine en parties par milliard (PPB).
v anorectic.sav : En cherchant à développer une symptomatologie standardisée du comportement
anorexique/boulimique, des chercheurs1 ont examiné 55 adolescents souffrant de troubles alimentaires.
Chaque patient a été observé quatre fois sur une période de quatre années, soit un total de
220 observations. A chaque observation, les patients ont été notés pour chacun des 16 symptômes. En
raison de l'absence de scores de symptôme pour le patient 71/visite 2, le patient 76/visite 2 et lepatient 47/visite 3, le nombre d'observations valides est de 217.
v bankloan.sav : Ce fichier de données d'hypothèse concerne les mesures qu'entreprend une banquepour réduire le taux de défaut de paiement. Il contient des informations financières et démographiques
sur 850 clients existants et éventuels. Les premières 700 observations concernent des clients auxquels
des prêts ont été octroyés. Les 150 dernières observations correspondant aux clients éventuels que labanque doit classer comme bons ou mauvais risques de crédit.
v bankloan_binning.sav : Ce fichier de données d'hypothèse concerne des informations financières etdémographiques sur 5 000 clients existants.
v behavior.sav : Dans un exemple classique 2, il a été demandé à 52 étudiants de noter les combinaisonsétablies à partir de 15 situations et de 15 comportements sur une échelle de 0 à 9, où
1. Van der Ham, T., J. J. Meulman, D. C. Van Strien, and H. Van Engeland. 1997. Empirically based subgrouping of eating disorders
in adolescents: A longitudinal perspective. British Journal of Psychiatry, 170, 363-368.
2. Price, R. H., and D. L. Bouffard. 1974. Behavioral appropriateness and situational constraints as dimensions of social behavior.
Journal of Personality and Social Psychology, 30, 579-586.

850 = "extrêmement approprié" et 9 = "extrêmement inapproprié". En effectuant la moyenne desrésultats de l'ensemble des individus, on constate une certaine différence entre les valeurs.
v behavior_ini.sav : Ce fichier de données contient la configuration initiale d'une solution
bidimensionnelle pour behavior.sav.
v brakes.sav : Ce fichier de données d'hypothèse concerne le contrôle qualité effectué dans une usine qui
fabrique des freins à disque pour des voitures haut de gamme. Le fichier de données contient lesmesures de diamètre de 16 disques de 8 machines de production. Le diamètre cible des freins est de
322 millimètres.
v breakfast.sav : Au cours d'une étude classique 3, on a demandé à 21 étudiants en MBA (Master ofBusiness Administration) de l'école de Wharton et à leurs conjoints de classer 15 aliments dupetit-déjeuner selon leurs préférences, de 1= « aliment préféré » à 15= « aliment le moins apprécié ».
Leurs préférences ont été enregistrées dans six scénarios différents, allant de "Préférence générale" à"En-cas avec boisson uniquement".
v breakfast-overall.sav : Ce fichier de données contient les préférences de petit-déjeuner du premierscénario uniquement, "Préférence générale".
v broadband_1.sav : Ce fichier de données d'hypothèse concerne le nombre d'abonnés, par région, à unservice haut débit. Le fichier de données contient le nombre d'abonnés mensuels de 85 régions sur une
période de quatre ans.
v broadband_2.sav : Ce fichier de données est identique au fichier broadband_1.sav mais contient lesdonnées relatives à trois mois supplémentaires.
v car_insurance_claims.sav : Il s'agit d'un jeu de données présenté et analysé ailleurs 4 qui concerne desactions en indemnisation pour des voitures. Le montant d'action en indemnisation moyen peut êtremodelé comme présentant une distribution gamma, à l'aide d'une fonction de lien inverse pourassocier la moyenne de la variable dépendante à une combinaison linéaire de l'âge de l'assuré, du typede véhicule et de l'âge du véhicule. Le nombre d'actions entreprises peut être utilisé commepondération de positionnement.
v car_sales.sav : Ce fichier de données contient des estimations de ventes hypothétiques, des barèmes deprix et des spécifications physiques concernant divers modèles et marques de véhicule. Les barèmes deprix et les spécifications physiques proviennent tour à tour de edmunds.com et des sites desconstructeurs.
v car_sales_uprepared.sav : Il s'agit d'une version modifiée de car_sales.sav qui n'inclut aucune version
transformée des champs.
v carpet.sav : Dans un exemple courant 5, une société intéressée par la commercialisation d'une nouvelleshampouineuse souhaite examiner l'influence de cinq facteurs sur la préférence du consommateur : leplan du pack, la marque, le prix, une étiquette Economique et une garantie Satisfait ou remboursé. Il
existe trois niveaux de facteurs pour le plan du pack, suivant l'emplacement de l'applicateur, trois
marques (K2R, Glory et Bissell), trois niveaux de prix et deux niveaux (non ou oui) pour chacun desdeux derniers facteurs. Dix consommateurs classent 22 profils définis par ces facteurs. La variable
Préférence indique le classement des classements moyens de chaque profil. Un classement faible
correspond à une préférence élevée. Cette variable reflète une mesure globale de préférence pourchaque profil.
v carpet_prefs.sav : Ce fichier de données repose sur le même exemple que celui décrit pour carpet.sav,
mais contient les classements réels issus de chacun des 10 clients. On a demandé aux consommateurs
de classer les 22 profils de produits, du préféré au moins intéressant. Les variables PREF1 à PREF22
contiennent les identificateurs des profils associés, tels qu'ils sont définis dans carpet_plan.sav.
v catalog.sav : Ce fichier de données contient des chiffres de ventes mensuelles hypothétiques relatifs àtrois produits vendus par une entreprise de vente par correspondance. Les données relatives à cinq
variables de prédicteur possibles sont également incluses.

3. Green, P. E., and V. Rao. 1972. Applied multidimensional scaling. Hinsdale, Ill.: Dryden Press.
4. McCullagh, P., and J. A. Nelder. 1989. Generalized Linear Models, 2nd ed. London: Chapman & Hall.
5. Green, P. E., and Y. Wind. 1973. Multiattribute decisions in marketing: A measurement approach. Hinsdale, Ill.: Dryden Press.

86

IBM SPSS Statistics 26 - Guide abrégé

v catalog_seasfac.sav : Ce fichier de données est identique à catalog.sav mais contient en plus unensemble de facteurs saisonniers calculés à partir de la procédure de désaisonnalisation, ainsi que lesvariables de date correspondantes.
v cellular.sav : Ce fichier de données d'hypothèse concerne les mesures qu'entreprend un opérateur
téléphonique pour réduire les attritions. Des scores de propension à l'attrition sont attribués aux
comptes, de 0 à 100. Les comptes ayant une évaluation égale ou supérieure à 50 sont susceptibles dechanger de fournisseur.
v ceramics.sav : Ce fichier de données d'hypothèse concerne les mesures qu'entreprend un fabricant pourdéterminer si un nouvel alliage haute qualité résiste mieux à la chaleur qu'un alliage standard. Chaqueobservation représente un test séparé de l'un des deux alliages ; le degré de chaleur auquel l'alliage nerésiste pas est enregistré.
v cereal.sav : Ce fichier de données d'hypothèse concerne un sondage de 880 personnes interrogées surleurs préférences de petit-déjeuner et sur leur âge, leur sexe, leur situation familiale et leur mode devie (actif ou non actif, selon qu'elles pratiquent une activité physique au moins deux fois par semaine).
Chaque observation correspond à un répondant distinct.
v clothing_defects.sav : Ce fichier de données d'hypothèse concerne le processus de contrôle qualité
observé dans une usine de textile. Dans chaque lot produit à l'usine, les inspecteurs prélèvent unéchantillon de vêtements et comptent le nombre de vêtements qui ne sont pas acceptables.
v coffee.sav : Ce fichier de données concerne l'image perçue de six marques de café frappé 6. Pourchacun des 23 attributs d'image de café frappé, les personnes sollicitées ont sélectionné toutes lesmarques décrites par l'attribut. Les six marques sont appelées AA, BB, CC, DD, EE et FF à des fins deconfidentialité.
v contacts.sav : Ce fichier de données d'hypothèse concerne les listes de contacts d'un groupe dereprésentants en informatique d'entreprise. Chaque contact est classé selon le service de l'entreprise oùil travaille et le classement de son entreprise. Sont également enregistrés le montant de la dernière
vente effectuée, le temps passé depuis la dernière vente et la taille de l'entreprise du contact.
v creditpromo.sav : Ce fichier de données d'hypothèse concerne les mesures qu'entreprend un grandmagasin pour évaluer l'efficacité d'une promotion récente de carte de crédit. A cette fin, 500 détenteursde carte ont été sélectionnés au hasard. La moitié a reçu une publicité faisant la promotion d'un tauxd'intérêt réduit sur les achats effectués dans les trois mois à venir. L'autre moitié a reçu une publicité
saisonnière standard.
v customer_dbase.sav : Ce fichier de données d'hypothèse concerne les mesures qu'entreprend une
société pour utiliser les informations figurant dans sa banque de données et proposer des offres
spéciales aux clients susceptibles d'être intéressés. Un sous-groupe de la base de clients a été
sélectionné au hasard et a reçu des offres spéciales. Les réponses des clients ont été enregistrées.
v customer_information.sav : Un fichier de données d'hypothèse qui contient les informations postales
du client, telles que le nom et l'adresse.
v customer_subset.sav : Un sous-ensemble de 80 observations de customer_dbase.sav.
v debate.sav : Ce fichier de données d'hypothèse concerne des réponses appariées à une enquête donnée
aux participants à un débat politique avant et après le débat. Chaque observation représente unrépondant distinct.
v debate_aggregate.sav : Il s'agit d'un fichier de données d'hypothèse qui rassemble les réponses dans lefichier debate.sav. Chaque observation correspond à une classification croisée de préférence avant etaprès le débat.
v demo.sav : Ce fichier de données d'hypothèse concerne une base de données clients achetée en vue dediffuser des offres mensuelles. Les données indiquent si le client a répondu ou non à l'offre etcontiennent diverses informations démographiques.

6. Kennedy, R., C. Riquier, and B. Sharp. 1996. Practical applications of correspondence analysis to categorical data in market
research. Journal of Targeting, Measurement, and Analysis for Marketing, 5, 56-70.
Chapitre 10. Fichiers d'exemple

87

v demo_cs_1.sav : Ce fichier de données d'hypothèse concerne la première mesure entreprise par unesociété pour compiler une base de données contenant des informations d'enquête. Chaque observation
correspond à une ville différente. La région, la province, le quartier et la ville sont enregistrés.
v demo_cs_2.sav : Ce fichier de données d'hypothèse concerne la seconde mesure entreprise par unesociété pour compiler une base de données contenant des informations d'enquête. Chaque observation
correspond à un ménage différent issu des villes sélectionnées à la première étape. La région, la
province, le quartier, la ville, la sous-division et l'identification sont enregistrés. Les informationsd'échantillonnage des deux premières étapes du plan sont également incluses.
v demo_cs.sav : Ce fichier de données d'hypothèse concerne des informations d'enquête collectées via unplan complexe d'échantillonnage. Chaque observation correspond à un ménage différent et diverses
informations géographiques et d'échantillonnage sont enregistrées.
v diabetes_costs.sav. Il s'agit d'un fichier de données d'hypothèse contenant des informations conservées
par une compagnie d'assurance sur les assurés qui ont du diabète. Chaque observation correspond à
une assuré différent.
v dietstudy.sav : Ce fichier de données d'hypothèse contient les résultats d'une étude portant sur lerégime de Stillman7. Chaque observation correspond à un sujet distinct et enregistre son poids en livres
avant et après le régime, ainsi que ses niveaux de triglycérides en mg/100 ml.
v dmdata.sav : Il s'agit d'un fichier de données d'hypothèse qui contient des informations
démographiques et des informations concernant les achats pour une entreprise de marketing direct.
dmdata2.sav contient les informations pour un sous-ensemble de contacts qui ont reçu un envoi d'essai,
et dmdata3.sav contient des informations sur les contacts restants qui n'ont pas reçu l'envoi d'essai.
v dvdplayer.sav : Ce fichier de données d'hypothèse concerne le développement d'un nouveau lecteur
DVD. A l'aide d'un prototype, l'équipe de marketing a collecté des données de groupes spécifiques.
Chaque observation correspond à un utilisateur interrogé et enregistre des informations
démographiques sur cet utilisateur, ainsi que ses réponses aux questions portant sur le prototype.
v german_credit.sav : Ce fichier de données provient du jeu de données "German credit" figurant dans leréférentiel Machine Learning Databases 8 de l'université de Californie, Irvine.
v grocery_1month.sav : Ce fichier de données d'hypothèse est le fichier de données grocery_coupons.sav
dans lequel les achats hebdomadaires sont organisés par client distinct. Certaines variables quichangeaient toutes les semaines disparaissent. En outre, le montant dépensé enregistré est à présent lasomme des montants dépensés au cours des quatre semaines de l'enquête.
v grocery_coupons.sav : Il s'agit d'un fichier de données d'hypothèse qui contient des données d'enquête
collectées par une chaîne de magasins d'alimentation qui chercher à déterminer les habitudes deconsommation de ses clients. Chaque client est suivi pendant quatre semaines et chaque observation
correspond à une semaine distincte. Les informations enregistrées concernent les endroits où le client
effectue ses achats, la manière dont il les effectue, ainsi que les sommes dépensées en provisions aucours de cette semaine.
v guttman.sav : Bell 9 a présenté un tableau pour illustrer les groupes sociaux possibles. Guttman 10 autilisé une partie de ce tableau, dans lequel cinq variables décrivant des éléments tels que l'interactionsociale, le sentiment d'appartenance à un groupe, la proximité physique des membres et la formalité dela relation, ont été croisées avec sept groupes sociaux théoriques, dont les foules (par exemple, le publicd'un match de football), l'audience (par exemple, au cinéma ou dans une salle de classe), le public (parexemple, les journaux ou la télévision), les bandes (proche d'une foule, mais qui serait caractérisée par

7. Rickman, R., N. Mitchell, J. Dingman, and J. E. Dalen. 1974. Changes in serum cholesterol during the Stillman Diet. Journal of theAmerican Medical Association, 228:, 54-58.
8. Blake, C. L., and C. J. Merz. 1998. "UCI Repository of machine learning databases." Disponible sur la page http://
www.ics.uci.edu/~mlearn/MLRepository.html.
9. Bell, E. H. 1961. Social foundations of human behavior: Introduction to the study of sociology. New York: Harper & Row.
10. Guttman, L. 1968. A general nonmetric technique for finding the smallest coordinate space for configurations of points.
Psychometrika, 33, 469-506.

88

IBM SPSS Statistics 26 - Guide abrégé

une interaction beaucoup plus intense), les groupes primaires (intimes), les groupes secondaires(volontaires) et la communauté moderne (groupement lâche issu d'une forte proximité physique et d'unbesoin de services spécialisés).
v health_funding.sav : Ce fichier de données d'hypothèse concerne des données sur le financement dessoins de santé (montant par groupe de 100 individus), les taux de maladie (taux par groupe de
10 000 individus) et les visites chez les prestataires de soins de santé (taux par groupe de
10 000 individus). Chaque observation représente une ville différente.
v hivassay.sav : Ce fichier de données d'hypothèse concerne les mesures qu'entreprend un laboratoire
pharmaceutique pour développer une analyse rapide de détection d'infection HIV. L'analyse a pourrésultat huit nuances de rouge, les nuances les plus marquées indiquant une plus forte probabilitéd'infection. Un test en laboratoire a été effectué sur 2 000 échantillons de sang, la moitié de ceséchantillons étant infectée par le virus HIV et l'autre moitié étant saine.
v hourlywagedata.sav : Ce fichier de données d'hypothèse concerne les salaires horaires d'infirmières
occupant des postes administratifs et dans les services de soins, et affichant divers niveaux
d'expérience.
v insurance_claims.sav. Il s'agit d'un fichier de données hypothétiques qui concerne une compagnied'assurance souhaitant développer un modèle pour signaler des réclamations suspectes,
potentiellement frauduleuses. Chaque observation correspond à une réclamation distincte.
v insure.sav : Ce fichier de données d'hypothèse concerne une compagnie d'assurance qui étudie lesfacteurs de risque indiquant si un client sera amené à déclarer un incident au cours d'un contrat
d'assurance vie d'une durée de 10 ans. Chaque observation figurant dans le fichier de données
représente deux contrats, l'un ayant enregistré une réclamation et l'autre non, appariés par âge et sexe.
v judges.sav : Ce fichier de données d'hypothèse concerne les scores attribués par des juges expérimentés(plus un juge enthousiaste) à 300 performances de gymnastique. Chaque ligne représente une
performance distincte ; les juges ont examiné les mêmes performances.
v kinship_dat.sav : Rosenberg et Kim 11 ont mis en place une analyse de 15 termes de parentalité (tante,frère, cousin, fille, père, petite-fille, grand-père, grand-mère, petit-fils, mère, neveu, nièce, soeur, oncle).
Ils ont demandé à quatre groupes d'étudiants (deux groupes de femmes et deux groupes d'hommes) detrier ces termes en fonction des similarités. Deux groupes (un groupe de femmes et un grouped'hommes) ont été invités à effectuer deux tris, en basant le second sur un autre critère que le premier.
Ainsi, un total de six "sources" a été obtenu. Chaque source correspond à une matrice de proximité 15
x 15, dont le nombre de cellules est égal au nombre de personnes dans une source moins les nombre
de fois où les objets ont été partitionnés dans cette source.
v kinship_ini.sav : Ce fichier de données contient une configuration initiale d'une solution
tridimensionnelle pour kinship_dat.sav.
v kinship_var.sav : Ce fichier de données contient les variables indépendantes sexe, génér(ation) et degré(de séparation) permettant d'interpréter les dimensions d'une solution pour kinship_dat.sav. Elles
permettent en particulier de réduire l'espace de la solution à une combinaison linéaire de ces variables.
v marketvalues.sav : Ce fichier de données concerne les ventes de maisons dans un nouvel ensemble à
Algonquin (Illinois) au cours des années 1999–2000. Ces ventes relèvent des archives publiques.
v nhis2000_subset.sav : Le NHIS (National Health Interview Survey) est une enquête de grande
envergure concernant la population des Etats-Unis. Des entretiens ont lieu avec un échantillon deménages représentatifs de la population américaine. Des informations démographiques et desobservations sur le statut de santé et le comportement sanitaire sont recueillies auprès des membres dechaque ménage. Ce fichier de données contient un sous-groupe d'informations issues de l'enquête de2000. National Center for Health Statistics. National Health Interview Survey, 2000. Documentation etfichiers de données d'usage public. ftp://ftp.cdc.gov/pub/Health_Statistics/NCHS/Datasets/NHIS/2000/. Accès
en 2003.

11. Rosenberg, S., and M. P. Kim. 1975. The method of sorting as a data-gathering procedure in multivariate research. Multivariate
Behavioral Research, 10, 489-502.
Chapitre 10. Fichiers d'exemple

89

v ozone.sav : Les données incluent 330 observations portant sur six variables météorologiques pourprévoir la concentration d'ozone à partir des variables restantes. Des chercheurs précédents 12, 13, ont
décelé parmi ces variables des non-linéarités qui pénalisent les approches standard de la régression.
v pain_medication.sav : Ce fichier de données d'hypothèse contient les résultats d'un essai clinique d'unremède anti-inflammatoire traitant les douleurs de l'arthrite chronique. On cherche notamment àdéterminer le temps nécessaire au médicament pour agir et les résultats qu'il permet d'obtenir par
rapport à un médicament existant.
v patient_los.sav : Ce fichier de données d'hypothèse contient les dossiers médicaux de patients admis àl'hôpital pour suspicion d'infarctus du myocarde suspecté (ou "attaque cardiaque"). Chaque observation
correspond à un patient distinct et enregistre de nombreuses variables liées à son séjour à l'hôpital.
v patlos_sample.sav : Ce fichier de données d'hypothèse contient les dossiers médicaux d'un échantillon
de patients sous traitement thrombolytique après un infarctus du myocarde. Chaque observation
correspond à un patient distinct et enregistre de nombreuses variables liées à son séjour à l'hôpital.
v poll_cs.sav : Ce fichier de données d'hypothèse concerne les mesures qu'entreprend un enquêteur pourdéterminer le niveau de soutien du public pour un projet de loi avant législature. Les observations
correspondent à des électeurs enregistrés. Chaque observation enregistre le comté, la ville et le quartieroù habite l'électeur.
v poll_cs_sample.sav : Ce fichier de données d'hypothèse contient un échantillon des électeursrépertoriés dans le fichier poll_cs.sav. L'échantillon a été prélevé selon le plan spécifié dans le fichier deplan poll.csplan et ce fichier de données enregistre les probabilités d'inclusion et les pondérationsd'échantillon. Toutefois, ce plan faisant appel à une méthode d'échantillonnage de probabilité
proportionnelle à la taille (PPS – Probability-Proportional-to-Size), il existe également un fichiercontenant les probabilités de sélection conjointes (poll_jointprob.sav). Les variables supplémentaires
correspondant à la répartition démographique des électeurs et à leur opinion sur le projet de loi
proposé ont été collectées et ajoutées au fichier de données une fois l'échantillon prélevé.
v property_assess.sav : Ce fichier de données d'hypothèse concerne les mesures qu'entreprend uncontrôleur au niveau du comté pour maintenir les évaluations de valeur de propriété à jour sur desressources limitées. Les observations correspondent à des propriétés vendues dans le comté au cours
de l'année précédente. Chaque observation du fichier de données enregistre la ville où se trouve lapropriété, l'évaluateur ayant visité la propriété pour la dernière fois, le temps écoulé depuis cetteévaluation, l'évaluation effectuée à ce moment-là et la valeur de vente de la propriété.
v property_assess_cs.sav : Ce fichier de données d'hypothèse concerne les mesures qu'entreprend uncontrôleur du gouvernement pour maintenir les évaluations de valeur de propriété à jour sur desressources limitées. Les observations correspondent à des propriétés de l'état. Chaque observation dufichier de données enregistre le comté, la ville et le quartier où se trouve la propriété, le temps écoulé
depuis la dernière évaluation et l'évaluation alors effectuée.
v property_assess_cs_sample.sav : Ce fichier de données d'hypothèse contient un échantillon despropriétés répertoriées dans le fichier property_assess_cs.sav. L'échantillon a été prélevé selon le plan
spécifié dans le fichier de plan property_assess.csplan et ce fichier de données enregistre les probabilitésd'inclusion et les pondérations d'échantillon. La variable supplémentaire Valeur courante a été collectéeet ajoutée au fichier de données une fois l'échantillon prélevé.
v recidivism.sav : Ce fichier de données d'hypothèse concerne les mesures qu'entreprend une agence
administrative d'application de la loi pour interpréter les taux de récidive dans la juridiction. Chaqueobservation correspond à un récidiviste et enregistre les informations démographiques qui lui sontpropres, certains détails sur le premier délit commis, ainsi que le temps écoulé jusqu'à la secondearrestation si elle s'est produite dans les deux années suivant la première.
v recidivism_cs_sample.sav : Ce fichier de données d'hypothèse concerne les mesures qu'entreprend une
agence administrative d'application de la loi pour interpréter les taux de récidive dans la juridiction.
Chaque observation correspond à un récidiviste libéré suite à la première arrestation en juin 2003 et

12. Breiman, L., and J. H. Friedman. 1985. Estimating optimal transformations for multiple regression and correlation. Journal of theAmerican Statistical Association, 80, 580-598.
13. Hastie, T., and R. Tibshirani. 1990. Generalized additive models. London: Chapman and Hall.

90

IBM SPSS Statistics 26 - Guide abrégé

enregistre les informations démographiques qui lui sont propres, certains détails sur le premier délit
commis et les données relatives à la seconde arrestation, si elle a eu lieu avant fin juin 2006. Les
récidivistes ont été choisis dans plusieurs départements échantillonnés conformément au pland'échantillonnage spécifié dans recidivism_cs.csplan. Ce plan faisant appel à une méthoded'échantillonnage de probabilité proportionnelle à la taille (PPS - Probability proportional to size), il
existe également un fichier contenant les probabilités de sélection conjointes (recidivism_cs_jointprob.sav).
v rfm_transactions.sav : Un fichier de données d'hypothèse qui contient les données de transactiond'achat, y compris la date d'achat, le/les élément(s) acheté(s) et le montant monétaire pour chaquetransaction.
v salesperformance.sav : Ce fichier de données d'hypothèse concerne l'évaluation de deux nouveauxcours de formation en vente. Soixante employés, divisés en trois groupes, reçoivent chacun une
formation standard. En outre, le groupe 2 suit une formation technique et le groupe 3 un didacticiel
pratique. A l'issue du cours de formation, chaque employé est testé et sa note enregistrée. Chaqueobservation du fichier de données représente un stagiaire distinct et enregistre le groupe auquel il a été
assigné et la note qu'il a obtenue au test.
v satisf.sav : Il s'agit d'un fichier de données d'hypothèse portant sur une enquête de satisfaction
effectuée par une société de vente au détail au niveau de quatre magasins. Un total de 582 clients ont
été interrogés et chaque observation représente la réponse d'un seul client.
v screws.sav : Ce fichier de données contient des informations sur les descriptives des vis, des boulons,des écrous et des clous.14.
v shampoo_ph.sav : Ce fichier de données d'hypothèse concerne le processus de contrôle qualité observédans une usine de produits capillaires. A intervalles réguliers, six lots de sortie distincts sont mesuréset leur pH enregistré. La plage cible est 4.5–5.5.
v ships.sav : Il s'agit d'un jeu de données présenté et analysé ailleurs 15 et concernant les dommages
causés à des cargos par les vagues. Les effectifs d'incidents peuvent être modélisés comme desincidents se produisant selon un taux de Poisson en fonction du type de navire, de la période deconstruction et de la période de service. Les mois de service totalisés pour chaque cellule du tableau
formé par la classification croisée des facteurs fournissent les valeurs d'exposition au risque.
v site.sav : Ce fichier de données d'hypothèse concerne les mesures qu'entreprend une société pourchoisir de nouveaux sites pour le développement de ses activités. L'entreprise a fait appel à deux
consultants pour évaluer séparément les sites. Ces consultants, en plus de fournir un rapport
approfondi, ont classé chaque site comme constituant une éventualité "bonne", "moyenne" ou "faible".
v smokers.sav : Ce fichier de données est extrait de l'enquête National Household Survey of Drug Abusede 1998 et constitue un échantillon de probabilité des ménages américains. (http://dx.doi.org/10.3886/
ICPSR02934) Ainsi, la première étape dans l'analyse de ce fichier doit consister à pondérer les données
pour refléter les tendances de population.
v stocks.sav Ce fichier de données hypothétiques contient le cours et le volume des actions pour un an.
v stroke_clean.sav : Ce fichier de données hypothétique contient l'état d'une base de données médicale
après son nettoyage par le biais de procédures dans Statistics Base Edition.
v stroke_invalid.sav : Ce fichier de données d'hypothèse concerne l'état initial d'une base de données
médicales et comporte plusieurs erreurs de saisie de données.
v stroke_survival : Ce fichier de données d'hypothèse concerne les durées de survie de patients qui
quittent un programme de rééducation à la suite d'un accident ischémique et rencontrent un certain
nombre de problèmes. Après l'attaque, l'occurrence d'infarctus du myocarde, d'accidents ischémiques
ou hémorragiques est signalée, et le moment de l'événement enregistré. L'échantillon est tronqué àgauche car il n'inclut que les patients ayant survécu durant le programme de rééducation mis en place
suite à une attaque.

14. Hartigan, J. A. 1975. Clustering algorithms. New York: John Wiley and Sons.
15. McCullagh, P., and J. A. Nelder. 1989. Generalized Linear Models, 2nd ed. London: Chapman & Hall.
Chapitre 10. Fichiers d'exemple

91

v stroke_valid.sav : Ce fichier de données d'hypothèse concerne l'état d'une base de données médicales
une fois les valeurs vérifiées via la procédure Validation de données. Elle contient encore desobservations anormales potentielles.
v survey_sample.sav : Ce fichier de données concerne des informations d'enquête dont des données
démographiques et des mesures comportementales. Il est basé sur un sous-ensemble de variables de la
1998 NORC General Social Survey, bien que certaines valeurs de données aient été modifiées et quedes variables supplémentaires fictives aient été ajoutées à titre de démonstration.
v tcm_kpi.sav. Il s'agit d'un fichier de données d'hypothèse contenant les indicateurs de performance clés
hebdomadaires d'une activité commerciale. Il contient aussi les données hebdomadaires d'un certain
nombre d'indicateurs contrôlables sur la même période.
v tcm_kpi_upd.sav. Ce fichier de données est identique au fichier tcm_kpi.sav mais contient les données
relatives à quatre semaines supplémentaires.
v telco.sav : Ce fichier de données d'hypothèse concerne les mesures qu'entreprend une société detélécommunications pour réduire les attritions de sa base de clients. Chaque observation correspond à
un client distinct et enregistre diverses informations démographiques et d'utilisation de service.
v telco_extra.sav : Ce fichier de données est semblable au fichier de données telco.sav mais les variablesde permanence et de dépenses des consommateurs transformées log ont été supprimées et remplacéespar des variables de dépenses des consommateurs transformées log standardisées.
v telco_missing.sav : Ce fichier de données est un sous-ensemble du fichier de données telco.sav mais
certaines des valeurs de données démographiques ont été remplacées par des valeurs manquantes.
v testmarket.sav : Ce fichier de données d'hypothèse concerne une chaîne de fast foods et ses plans
marketing visant à ajouter un nouveau plat à son menu. Trois campagnes étant possibles pourpromouvoir le nouveau produit, le nouveau plat est introduit sur des sites sur plusieurs marchéssélectionnés au hasard. Une promotion différente est effectuée sur chaque site et les ventes
hebdomadaires du nouveau plat sont enregistrées pour les quatre premières semaines. Chaqueobservation correspond à un site-semaine distinct.
v testmarket_1month.sav : Ce fichier de données d'hypothèse est le fichier de données testmarket.sav danslequel les ventes hebdomadaires sont organisées par site distinct. Certaines variables qui changeaient
toutes les semaines disparaissent. En outre, les ventes enregistrées sont à présent la somme des ventes
réalisées au cours des quatre semaines de l'enquête.
v tree_car.sav : Ce fichier de données d'hypothèse concerne des données démographiques et de prixd'achat de véhicule.
v tree_credit.sav : Ce fichier de données d'hypothèse concerne des données démographiques etd'historique de prêt bancaire.
v tree_missing_data.sav Ce fichier de données d'hypothèse concerne des données démographiques etd'historique de prêt bancaire avec un grand nombre de valeurs manquantes.
v tree_score_car.sav : Ce fichier de données d'hypothèse concerne des données démographiques et deprix d'achat de véhicule.
v tree_textdata.sav : Ce fichier de données simples ne comporte que deux variables et viseessentiellement à indiquer l'état par défaut des variables avant affectation du niveau de mesure et deslibellés de valeurs.
v tv-survey.sav : Ce fichier de données d'hypothèse concerne une enquête menée par un studio detélévision qui envisage de prolonger la diffusion d'un programme ou de l'arrêter. On a demandé à
906 répondants si ils regarderaient le programme dans diverses conditions. Chaque ligne représente unrépondant distinct et chaque colonne une condition distincte.
v ulcer_recurrence.sav : Ce fichier contient des informations partielles d'une enquête visant à comparerl'efficacité de deux thérapies de prévention de la récurrence des ulcères. Il fournit un bon exemple dedonnées censurées par intervalle et a été présenté et analysé ailleurs 16.

16. Collett, D. 2003. Modelling survival data in medical research, 2 ed. Boca Raton: Chapman & Hall/CRC.

92

IBM SPSS Statistics 26 - Guide abrégé

v ulcer_recurrence_recoded.sav : Ce fichier réorganise les informations figurant dans le fichierulcer_recurrence.sav pour que vous puissiez modéliser la probabilité d'événement pour chaque intervallede l'enquête plutôt que la probabilité d'événement de fin d'enquête. Il a été présenté et analysé ailleurs17.
v verd1985.sav : Ce fichier de données concerne une enquête 18. Les réponses de 15 sujets à 8 variables
ont été enregistrées. Les variables présentant un intérêt sont divisées en trois ensembles. Le groupe 1
comprend l'âge et la situation familiale, le groupe 2 les animaux domestiques et la presse, et le groupe 3 lamusique et l'habitat. A la variable animal domestique est appliqué un codage nominal multiple et à âge, un
codage ordinal ; toutes les autres variables ont un codage nominal simple.
v virus.sav : Ce fichier de données d'hypothèse concerne les mesures qu'entreprend un fournisseur deservices Internet pour déterminer les effets d'un virus sur ses réseaux. Il a suivi le pourcentage(approximatif) de trafic de messages électroniques infectés par un virus sur ses réseaux sur la durée, dela découverte à la circonscription de la menace.
v wheeze_steubenville.sav : Il s'agit d'un sous-ensemble d'une enquête longitudinale des effets de lapollution de l'air sur la santé des enfants 19. Les données contiennent des mesures binaires répétées del'état asthmatique d'enfants de la ville de Steubenville (Ohio), âgés de 7, 8, 9 et 10 ans, et indiquent si
la mère fumait au cours de la première année de l'enquête.
v workprog.sav : Ce fichier de données d'hypothèse concerne un programme de l'administration visant à
proposer de meilleurs postes aux personnes défavorisées. Un échantillon de participants potentiels au
programme a ensuite été prélevé. Certains de ces participants ont été sélectionnés au hasard pourparticiper au programme. Chaque observation représente un participant au programme distinct.
v worldsales.sav Ce fichier de données hypothétiques contient les revenus des ventes par continent etpar produit.

17. Collett, D. 2003. Modelling survival data in medical research, 2 ed. Boca Raton: Chapman & Hall/CRC.
18. Verdegaal, R. 1985. Meer sets analyse voor kwalitatieve gegevens (in Dutch). Leiden: Department of Data Theory, University of
Leiden.
19. Ware, J. H., D. W. Dockery, A. Spiro III, F. E. Speizer, and B. G. Ferris Jr.. 1984. Passive smoking, gas cooking, and respiratory
health of children living in six cities. American Review of Respiratory Diseases, 129, 366-374.
Chapitre 10. Fichiers d'exemple

93

94

IBM SPSS Statistics 26 - Guide abrégé

Remarques
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95

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96

IBM SPSS Statistics 26 - Guide abrégé

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Java ainsi que toutes les marques et tous les logos incluant Java sont des marques d'Oracle et/ou de sessociétés affiliées.

Remarques97

98

IBM SPSS Statistics 26 - Guide abrégéIndexA

F

N

Access (Microsoft) 11
assistant d'importation de texte 14
Assistant Date et heure 72
Assistant de base de données 11Fenêtres de syntaxe
codification par couleur 64
Collage de commandes 63
Exécution de commandes 63, 65
Modification de commandes 64
points de rupture 65
saisie semi-automatique 64
fichiers d'exemple
emplacement 85
Fichiers de base de données
Lecture 11
fichiers de données texte
Lecture 14
fichiers de feuille de calcul
Lecture 8
lecture des noms de variable 8
fichiers de syntaxe
Ouverture 65
fichiers Excel
Lecture 8
fonctions dans les expressions 70

niveau de mesure 27
Niveau de mesure 27

C
Calcul de nouvelles variables 69
Collage d'une syntaxeBoîte de dialogue 63
couchesCréation dans des tableaux croisés
dynamiques 42
création de libellés de variable 21

Ddéplacement
Eléments dans des tableaux croisés
dynamiques 41éléments dans le visualiseur 39
données catégorielles
Mesures récapitulatives 27
Données catégorielles 27
données chaîne
Saisie de données 20
Données continues 27
Données d'échelle 27
Données d'intervalle 27
Données de type rapport 27
Données nominales 27
Données numériques 19
Données ordinales 27
Données qualitatives 27
Données quantitatives 27

observations
Sélection 79
Tri 77, 79
Outil Aide syntaxe

64PPowerPoint (Microsoft)exportation des résultats

53

R
Recodage de valeurs

67

SG
graphiques
Bâtons 28, 33
création de graphiques
Histogrammes 30
Graphiques à barres 28

33

H
Histogrammes 30
HTMLexportation des résultats

61

E

L

Editeur de données
Saisie de données nonnumériques 20
Saisie de données numériques
Edition de tableaux croisés
dynamiques 43
effectifs
Tableaux d'effectifs 27
Excel (Microsoft)exportation des résultats 53
exportation des résultats
dans Excel 53
dans PowerPoint 53
dans Word 53
HTML 61
Expressions conditionnelles 71

libellés de valeurs
affectation 23
contrôle de l'affichage dans levisualiseur 23
Variables numériques 23
libellés de variable
Création 21

19

O

M
masquage des lignes et colonnes dans destableaux croisés dynamiques 44
mesures récapitulatives
Données catégorielles 27
variables d'échelle 29

Saisie de données 19, 20
Non numérique 20
numérique 19
sélection d'observations 79
Sous-groupes d'observations
Dates et heures 82
Echantillon aléatoire 81
Expressions conditionnelles 80
Filtrage des observations exclues
Sélection 79
Selon une condition logique 80
Suppression d'observations
exclues 83
Syntaxe 63

83

T
table de fréquences 27
tableaux croisés dynamiques
Accès aux définitions 40
couches 42
Formatage 43
Formats de cellule 44
Masquage de lignes et decolonnes 44
Masquage du séparateur décimal 44
modification 43
Structure pivotante 41
Transposition de lignes et decolonnes 41
Types de données des cellules 44
traitement d'un fichier scindé 78
Transposition de lignes et de colonnes
dans des tableaux croisés
dynamiques 41
Tri d'observations 77

99

Types de données
Pour les variables

22V
valeurs manquantes
manquantes par défaut 23
Variables non numériques 24
Variables numériques 24
Valeurs système manquantes 23
variables 19
libellés 21
Types de données 22
variables d'échelle
Mesures récapitulatives 29
Variables de date et d'heure 72
visualiseur
Déplacement de la sortie 39
Masquage et affichage de la sortie

39

W
Word (Microsoft)exportation des résultats

100

53

IBM SPSS Statistics 26 - Guide abrégé

IBM®