R++ est un logiciel d’analyse statistique haute performance. Simple, rapide, efficace. Pour mettre les statistiques à la portée de tous.

Logiciel d'analyse R++ tests statistiques

Tests statistiques en 2 clics

Qui triche le plus, les hommes ou les femmes ?

(Et vive les tests statistiques…)

Les données sont prêtes, nettoyées et on commence à les connaître un peu. Il est temps de passer à l’analyse bivariée. Pour cela, il suffit de cliquer sur la troisième étape du chemin de fer.

 

 

La première chose à faire en bivarié est de choisir une colonne de référence. Pour cela, il suffit de cliquer sur le titre d’une colonne. La colonne disparaît alors de la base et vient se mettre à gauche, dans un espace réservé “Référence”. Dans notre cas, nous choisissons ScoreTriche. Si plus tard, on veut changer de référence, il suffira de cliquer sur le bouton “Choisir la variable de référence” la variable de référence actuelle retournera dans la base de données et on pourra en choisir une autre simplement en cliquant sur un autre titre de colonne.

 

 

Quand une référence est choisie, il devient possible d’activer les options bivariées. Par exemple, le summary fait un résumé colonne par colonne relativement à la variable de référence. De même, le bouton “graphes bivariés” propose une représentation graphique de chaque variable relativement à ScoreTriche.

 

 

Retour à notre question initiale : on veut savoir qui des hommes ou des femmes trichent le plus. Pour le savoir, cliquez sur le bouton “Tests statistiques”.

 

 

Pour chaque colonne, cela fait apparaître le test relativement à la variable de référence. Dans R++, on vous propose des tests paramétriques et non paramétriques, ainsi que les densités qui permettent de vérifier la normalité. A noter, si votre variable de référence est une variable nominale, vous aurez en 2 clics tous les tableaux croisés dynamiques correspondant qui prennent tellement de temps à faire sous Excel !!!

Pour voir les tests statistiques en vidéo, cliquez ici

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2 Commentaires
  • Avatar
    Amin
    25 novembre 2019 at 12 h 49 min

    Bonjour,
    Je voulais savoir à quoi est lié la couleur du test (blanc, jaune, orange) , s’il vous plait ?

    • Christophe Genolini
      Christophe Genolini
      4 décembre 2019 at 17 h 46 min

      Bonjour Amin,
      Les couleurs donnent une indication sur la valeur du petit p :
      – Blanc, le petit p n’est pas significatif
      – Jaune, il est inférieur a 5%, mais supérieur a 1%
      – Orange clair, il est inférieur a 1%, mais supérieur a 0.1%
      – Orange foncé, il est inférieur a 0.1%
      Dans R, ces informations correspondent au nombre d’étoiles *, ** et *** dans les modèles de régression par exemple.
      Christophe

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