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Université de Savoie. LPNC.Informatique. L3.

STATISTICA Version 6.

FASCICULE D’AIDE A L’UTILISATION.

LICENCE DE PSYCHOLOGIE

ANNEE 2004 / 2005

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STATISTICA est un logiciel de traitement et d’analyse de données. Il existe un grand nombre d’autres logiciels du même type, les plus connus sont SPSS (souvent utilisé en psychologie sociale), S Plus (ce logiciel comporte une interface peu attractive, il est surtout utilisé par les personnes qui effectuent leurs analyses en lignes de commande) et SAS (ce logiciel est probablement l’un des plus performant, mais il ne s’utilise quasiment qu’en lignes de commande et possède une interface avec menu déroulant très réduite).

L’avantage de STATISTICA réside dans la qualité de son interface à menu déroulant. Toutes les analyses sont réalisables à partir de cette interface. Il faut noter que, si cela est un avantage indéniable pour les personnes qui ne connaissent pas les syntaxes en lignes de commande, c’est aussi un inconvénient dans la mesure où il est nécessaire de connaître parfaitement les calculs qui permettent d’arriver à un résultat particulier.

Ce fascicule a pour objectif de vous donner certaines indications qui vous permettront de réaliser une analyse de variance (ANOVA) sur STATISTICA. Bien entendu, il n’est en aucun cas exhaustif, ni représentatif des différentes possibilités qu’offre STATISTICA.

Les différentes explications données dans ce fascicule sont basées sur un fichier de données EXCEL, les données dans ce fichier doivent être, préalablement à son exportation sur STATISTICA, organisée de façon à ce que vos variables inter soient en lignes et vos variables intra en colonnes (voir exemple donné en TD ou encore l’exemple ci-dessous).

Enfin, les commandes décrites dans ce fascicule sont en langue anglaise. Il est possible que vous possédiez une version de STATISTICA en langue française, cela ne change rien à la disposition des commandes. D’autre part, la traduction est très souvent aisée.

NB : l’aide en ligne de STATISTICA est très performante, utilisez-la sans modération.

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AIDE A L’ANALYSE DE VARIANCE SOUSSTATISTICAPsychologie L3.

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1) Comment lancer STATISTICA ?

Pour lancer STATISTICA, cliquez sur « démarrer », choisir le dossier « programmes », une liste de programmes apparaît : choisir STATISTICA dans le dossier STATISTICA.

2) Ouvrir ou importer un fichier de données (format EXCEL)

La boîte de dialogue suivante apparaît à l’écran, vous permettant d’importer votre fichier de données. Généralement, un fichier de données apparaît, il s’agit du dernier fichier utilisé. Avant d’en ouvrir un nouveau vous devez fermer celui-ci.

Figure 1 : boîte de dialogue permettant d’importer un fichier de données.

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Si vous voulez ouvrir un fichier statistica existant, cliquez sur ouvrir (voir figure 1) et vous votre fichier depuis l’emplacement où il se trouve. Si vous voulez ouvrir un nouveau fichier (fichier excel par exemple), vous cliquez sur ouvrir ; la boîte de dialogue suivante apparaît :

Figure 2 : boîte de dialogue permettant la recherche du fichier de données.

Cette boîte de dialogue vous permet de naviguer dans vos différents répertoires et d’ouvrir différents types de fichiers. Par défaut, Statistica recherche les fichiers ayant une extension STATISTICA Files (du type .sta par exemple), pour rechercher des fichiers avec d’autres extensions, vous devez sélectionner dans l’onglet « Fichiers de type : » l’option « All files » ou « Data Files ». Lorsque vous avez sélectionné votre fichier, vous cliquez sur « Ouvrir ».

Remarque : vous devez impérativement savoir où se trouve votre fichier de données !!

Attention : dans certains cas STATISTICA indique que l’importation des données a échoué et qu’il n’y a aucune donnée dans le classeur Excel que vous voulez ouvrir. Dans un premier temps recommencer l’opération, si l’opération échoue encore, vérifiez que votre fichier est enregistré sous le bon format EXCEL, qu’il n’y a pas de données que STATISTICA ne peut pas lire, que vous avez bien demandé l’ouverture de la bonne feuille EXCEL.

Lorsque vous cliquez sur « Ouvrir », la boîte de dialogue ci-dessus apparaît. Vous pouvez importer l’ensemble du fichier ou certaine parties uniquement. Par exemple pour un fichier

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Excel comportant plusieurs feuilles, vous voulez importer uniquement la feuille sur laquelle se trouvent les données que vous voulez traiter. Pour cela, cliquez sur « Import selected sheet to a Spreadsheet ». Cela vous permet, comme l’indique la figure suivante de choisir la feuille que vous voulez importer.

Cliquez sur OK, la boîte de dialogue suivante apparaît :

Cette boîte de dialogue présente en quelque sorte un résumé de votre fichier de données, elle indique le nombre de lignes et de colonnes de votre fichier. De plus, elle vous permet de d’utiliser la première ligne du fichier de données comme titres de colonnes (celle qui définie vos conditions).STATISTICA autorise à utiliser la première ligne du fichier de données pour mettre une légende sur les différentes conditions expérimentales, et la première colonne pour repérer les différents groupes. Si cela est le cas dans votre fichier de données, indiquez-le en cochant l’option « Get variable names from first rowe », puis cliquez sur le bouton « OK ».

Votre fichier apparaît alors à l’écran (voir figure 3). Vous remarquerez que les titres des colonnes sont en format texte, de même que certaines données telles que les sujets, ainsi que les différentes conditions inter (« comest », « rapide », par exemple). Statistica supporte le format texte dans la définition du code de vos variables, qu’elles soient inter ou intra sujets, mais il possible aussi de définir vos variables par des codes numériques.

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Figure 3 : fichier de données (tiré d’excel) tel qu’il apparaît sur statistica lorsqu’il est importé.

NB : N’oubliez pas d’enregistrer votre fichier statistica (donnez-lui un nom spécifique et que vous reconnaîtrez.STATISTICA vous propose d’enregistrer votre fichier de données sous le format.sta. Ceci vous permet de garder intacte votre fichier d’origine pour une analyse ultérieure. Modifier le nom du fichier si besoin est, et cliquer sur le bouton « Enregistrer ».

Figure 5 : Sauvegarde du fichier de données au format STATISTICA (.sta)

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3) Comment faire une analyse de variance (ANOVA) sur Statistica ?

Avant tout, vous devez avoir en tête que l’ANOVA n’est pas la seule analyse statistique applicable à des données. Il existe un grand nombre de tests statistiques, et une grande partie d’entre eux sont réalisables sur Satistica. Nous nous intéresserons pour notre part uniquement à l’ANOVA (cependant n’hésitez pas à explorer ce logiciel, l’aide en ligne étant très complète). L’ANOVA n’est qu’un cas spécifique d’un modèle plus global d’analyse de la variance qui est le Modèle Linéaire Général (GLM). Statistica inclut donc l’ANOVA dans le module GLM.

Pour réaliser une analyse de variance (voir figure ci-dessous) :

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Figure 6 : choix de l’ANOVA à partir du menu « Statistics » puis ANOVA.


Vous disposez de deux possibilités : a) Si vous savez exactement quelle ANOVA vous voulez utiliser, vous pouvez

directement cliquez dans le menu « Statistics » puis « ANOVA », la boîte de dialogue présentée dans la figure 7 apparaît. Elle vous permet de choisir différents types d’ANOVA (attention bien qu’elles aient le même nom, elles sont différentes de celles proposées par le GLM). Nous verrons ensuite à quoi réfèrent ces appellations.

b) Vous pouvez (et cela est conseillé) cliquez sur « Statistics », puis « Advanced linear/non linear models », puis sur « General linea model ». La fenêtre de dialogue suivante apparaît :

Cette boîte de dialogue permet de définir quel test statistique inclus dans le GLM, vous voulez utiliser. Vous remarquerez que plusieurs types d’ANOVA sont proposés.

a) One-way ANOVA : Elle permet d’analyser les plans expérimentaux ne comprenant qu’une seule variable indépendante catégorielle (un seul facteur à plus de deux modalités).

b) Main effects ANOVA : Elle permet d’analyser les effets principaux (pas les interactions) de différentes variables indépendantes catégorielles.

c) Factorial ANOVA : Elle permet de tester les effets d’interaction de plusieurs variables catégorielles.

d) Repeated measures ANOVA : Elle permet de réaliser des tests avec des plans expérimentaux mixtes, ou intra. L’utilisation des repeated measures permet d’analyser des plans expérimentaux dans lesquels il y a une ou plusieurs variables intra et une ou plusieurs variables inter.

Voici un exemple avec un plan mixte comprenant 2 VI inter et 2 VI intra, chacune à deux modalités. Pour réaliser cette analyse nous utiliserons donc le module « Repeated measures ANOVA »

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Comment déclarer vos variables dans un plan mixte :

Lorsque vous cliquez sur « Repeated measures ANOVA », la fenêtre ci-dessus apparaît, elle vous permet de déclarer vos variables et surtout l’agencement de ces variables. L’onglet « Variables » vous permet de sélectionner les variables sur lesquelles vont porter les analyses. Lorsque vous cliquez sur cet onglet, la fenêtre ci-dessous apparaît, avec les intitulés de toutes les variables. Les variables intra doivent être déclarées dans la partie gauche « Dependant variable list » et le variables inter dans la partie de droite « Categorical predictors (factors) ». une fois vos variables sélectionnées, cliquez sur OK.NB : Pour sélectionner une variable dans une catégorie (les variables inter-groupes dans la liste de droite et les variables intra-sujets dans la liste de gauche), cliquez sur la variable à l’aide de la souris dans la liste considérée ; la variable apparaît alors en sur-brillance. Pour sélectionner plusieurs variables dans la même colonne, sélectionner les variables une à une en appuyant sur la touche « Ctrl » du clavier et simultanément sur chacune des variables que vous voulez sélectionner.

La fenêtre ci-dessous apparaît (voir figure 7). Cette fenêtre vous permet de définir les différents niveaux de vos variables inter et intra, autrement dit, c’est ici que vous indiquez le nombre de modalité de vos facteurs.

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a) Déclaration des variables intra : cliquez sur « Within effects », la fenêtre qui se trouve à droite sur la figure 7 apparaît. Attention : L’ordre dans lequel on déclare les variables intra-sujets est très important. La règle consiste à déclarer d’abord les variables qui tournent le moins vite, en l’occurrence les variables de haut niveau. L’exemple suivant va nous permettre de mieux comprendre cette notion.

Supposons par exemple un plan d’analyse comportant 2 variables entièrement répétées : une variable A (à deux modalités : A1 et A2) et une variable B (à 3 modalités : B1, B2 et B3). Ceci conduit à définir les conditions expérimentales suivantes : A1B1 ; A1B2 ; A1B3 ; A2B1 ; A2B2 ; A2B3. Dans ce cas on dit que la variable A « tourne moins vite que la variable B, car en faisant « le tour de A » on fait « trois tours » de B. Dans ce cas on déclare d’abord la variable A en indiquant ses deux niveaux, puis la variable B en indiquant ses trois niveaux (pour notre exemple, il faut se référer à la façon dont nous avons choisi de rentrer les variables).

Pour chaque variable intra-sujet, il faut saisir dans le champ « No of levels » le nombre de modalités de la variable, et dans le champ « Factor name », le nom que l’on veut assigner à la variable. On clique ensuite sur « OK » pour finir.

Figure 7

b) déclaration des variables inter : cliquez sur « Factor codes » :

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La fenêtre suivante apparaît. Si vous cliquez sur OK, Statistica prendra en compte toutes les modalités de tous les facteurs inter. Vous pouvez en revanche sélectionner seulement certaines modalités en cliquant sur « Zoom » et en choisissant ensuite les modalités qui vous intéressent. NB : il est généralement conseiller de sélectionner toutes les modalités.


Après avoir indiquer le statut de chaque variable du plan d’analyse, cliquer sur le bouton « OK » pour finir. La boîte de dialogue suivante apparaît. Elle vous permet d’obtenir différentes informations. En cliquant sur « More results » vous disposerez de plus d’options (voir figure 9).

Figure 8 : boîte de dialogue permettant l’analyse des données selon le plan d’expérience que

vous avez rentré.

4) Calcul des effets et mise en forme des résultats.

Figure 9 : fenêtre à partir de laquelle réaliser différentes analyses (ANOVA en mesures

répétées).

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a) Les fonctions décrites ci-dessous s’obtiennent lorsque vous cliquez sur l’onglet « Summary » dans la fenêtre précédente (figure 9).

Cliquer sur « Test all effects » pour obtenir tous les effets (principaux et interactions). Vous obtiendrez le tableau ci-dessous (la lecture de ce tableau sera détaillée en TD).

Figure 10

Cliquer sur « Descriptive cell statistics » pour avoir une table des moyennes et / ou une représentation graphique des résultats. Cette fonction permet d’obtenir les moyennes (Mean), les écarts-types (Std. Dev.), etc.

Figure 11

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Sur « All effects/Graphs» pour les effets spécifiques.

Figure 12

5) Les graphiques

Dans le menu «Graphs » de STATISTICA, on dispose d’un éventail très large de graphiques pour la mise en forme des résultats. A vous de choisir le graphique qui représentera le mieux vos résultats. Les graphiques les plus utilisés sont les courbes (que vous obtenez directement dans l’onglet « Summary », puis « All effects/graphs »), les histogrammes (« Graphs » ; « Histograms » ou « Graphs » ; « 2D graphs » ; « Histograms »).

Figure 13 : Comment obtenir des courbes des effets sans passer par le menu « Graphique »

Ensuite vous devez sélectionner l’effet que vous voulez représenter sous forme graphique (voir figure ci-dessous).

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Sur la figure ci-dessus, l’effet pour lequel nous voulons obtenir un graphique est en surbrillance (surligné). Pour obtenir un graphique de cet effet (ici l’effet d’interaction), vous devez cliquer sur OK, la fenêtre suivante apparaît. Cette fenêtre vous permet de décider quelle variable vous aller disposer sur l’axe des abscisses (ensuite cliquez OK).

Par défaut, Statistica propose le graphique suivant. Vous pouvez le retoucher, c'est-à-dire ajouter les valeurs, changer la couleur des traits, indiquer le nom des variables, etc.

NB : vous pouvez copier un graphique Statistica dans une feuille de calcul EXCEL ou sur une page WORD. Attention, ces graphiques sont des fichiers très lourds qui vont rapidement faire augmenter la taille de votre fichier Word ou Excel.

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6) Quelques exemples d’analyses de données simples

L’analyse de variance est un exemple de traitement de données qui s’applique aux plans factoriels (plusieurs VI). Il existe bien d’autres méthodes d’analyse de données. Voici quelques exemples d’analyses couramment utilisées. Vous trouverez toutes les analyses à partir du menu « Statistics »

1- Test de Student (t-test)

Lorsque vous choisissez le type de t-test que vous désirez réaliser, vous devez ensuite déclarer (définir) les variables ; autrement dit ce que vous voulez comparer. Lorsque vous cliquez sur l’un des t-test possibles, une fenêtre apparaît dans laquelle vous devez déclarer vos variables (voir figure ci-dessous).

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Un certain nombre d’analyses de base se trouvent dans le module « Basic statistics/Tables ». C’est dans ce module que vous trouverez notamment les outils permettant de réaliser des analyses descriptives (moyenne, écart-type, table de fréquence, test de normalité, etc.). Vous trouverez aussi des fonctions permettant de réaliser un test t de Student (attention, vous devez choisir le test correspondant à votre plan expérimentale, à savoir inter ou intra)


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Pour déclarer les variables, cliquez sur « Variables »

Puis sélectionner vos variables, comme indiqué dans la figure ci-dessous et cliquez sur « Summary » ou « Summary T-test » pour obtenir le tableau de résultats.

Selon que le plan d’expérience est inter ou intra, le tableau de résultats que vous donne Statistica n’a pas la même forme. Cependant, les informations contenues sont les mêmes, elles sont disposées différemment.


2 – Corrélation Pour obtenir une matrice de corrélation1, c'est-à-dire un indice qui indique de quelle façon « covarient » vos variables, il existe plusieurs possibilités. La possibilité la plus simple est de cliquer sur « Statistics » ; « Basic Statistics/Tables » ; « Correlation Matrix ». La fenêtre suivante apparaît :

1 La corrélation est un indice indépendant de la moyenne, elle permet de déterminer s’il existe une relation (i.e. une relation de linéarité) entre deux variables (deux mesures par exemple). Par exemple, si l’on fait passer 2 épreuves à 10 individus et que l’on regarde si les deux épreuves corrèlent, cela signifie que ces deux épreuves classent les individus de la même façon, c'est-à-dire qu’un individu qui réussit l’épreuve 1 réussira aussi l’épreuve 2. L’indice de corrélation le plus connu est le r de Bravais Pearson, il peut prendre toutes les valeurs entre -1 et 1.

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A partir de cette fenêtre, sélectionnez vos variables (vous pouvez demander les corrélations entre toutes vos variables = « One variable list » ou deux groupes de variables = « Two lists ». Puis cliquez sur « Summary » ou « Summary : Correlation matrix ».

Le tableau de résultats ci-dessous apparaît. Par convention, Statistica colore en rouge les résultats significatifs (en l’occurrence ici les corrélations). Vous remarquerez que la diagonale est remplie de 1, ça signifie tout simplement qu’une condition (par exemple DA_DISS_Signe) corrèle parfaitement avec elle-même…ce qui n’a rien d’étonnant !! Vous remarquerez aussi, que les corrélations qui se trouvent au-dessus et au-dessous de la diagonale sont identiques, vous pouvez donc vous passer d’une partie des corrélations !Enfin, vous noterez que les corrélations sont données significatives à un seuil p de .05


Une seconde façon d’obtenir exactement la même matrice de corrélation est de cliquer dans le menu « Statistics » sur « Non Parametrics », puis « Correlations (Spearman, Kendal tau, gamma) » ; la fenêtre suivante apparaît. Elle permet de sélectionner les variables (notez que comme précédemment, vous pouvez demander les corrélations entre toutes les variables « Square matrix » ou pour 2 listes « Matrix of two lists » ou un rapport détaillé « Detailed report »). Cliquez sur « Spearman R » ou « Spearman rank R » pour obtenir le tableau de résultats.

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7) Glossaire

Termes anglais Statistica (version 5)*2D graphs Graphiques 2DAdvanced linear/non linear models Modèles linéaires/non linéaires avancésAll effects/Graphs Tous les effets/graphiquesAll files Tous les fichiers

Categorical predictors (factors) Variables indépendantes (prédicteurs catégoriels ou facteurs)

Correlation Matrix Matrice des corrélationsData files Fichier de donnéesDependant variable list Variables dépendantesDescriptive cell statistics Statistiques descriptivesFactor codes Codes des facteurs intraFactor name Nom du facteurFactorial ANOVA ANOVA factorielleGeneral linea model Modèle linéaire général Get variable names from first rowe Prendre les noms des variables de la première ligneGraphs GraphiquesHistograms HistogrammesImport all sheets to a workbook Importer toutes les feuillesImport cell formating Importer avec formatage des cellulesImport selected sheet to a Spreadsheet Sélectionner une feuille à importerMain effects ANOVA ANOVA effets principauxMean MoyenneMore results Plus de résultatsNo of levels Nombre de niveauxNon Parametrics Non paramétriques (statistiques non paramétriques)One variable list Liste de variablesOne-way ANOVA Anova à un facteurRepeated measures ANOVA ANOVA à mesures répétéesStatistics StatistiquesStd. Dev Ecart-types Summary RésuméTest all effects Tous les effetsTwo lists Deux listesWithin effects Effets intra* Ces traductions sont tirées de la version 5 de Statistica, il se peut que certaines traductions aient été changées dans la version 6.

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