Il vous suffit de sélectionner une cellule dans une plage de données > et de choisir le bouton Analyser des données dans l'onglet Accueil. Analyser des données dans Excel va analyser vos données et renvoyer des visuels intéressants à leur sujet dans un volet des tâches.
Les principales étapes du processus d'analyse consistent à cerner les sujets d'analyse, à déterminer la disponibilité de données appropriées, à décider des méthodes qu'il y a lieu d'utiliser pour répondre aux questions d'intérêt, à appliquer les méthodes et à évaluer, résumer et communiquer les résultats.
Il faut en repérer la source, l'auteur, la date de publication, le champ (population étudiée, date des données, lieu concernant les données). Il s'agit ensuite de comprendre les données. Pour cela, il peut être utile de repérer le total en lignes ou en colonnes. Enfin, il faut analyser les données du tableau.
Cliquez sur le menu Outils, puis sur Modules excel. Dans la zone Macros complémentaires disponibles, activez la case à cocher Analysis ToolPak, puis cliquez sur OK.
Ouvrir XLSTAT. Sélectionner la commande XLSTAT / Modélisation / Analyse de la Variance (ANOVA). Une fois le bouton cliqué, la boîte de dialogue correspondant à l'ANOVA apparaît. Sélectionner les données sur la feuille Excel.
L'analyse des données consiste à identifier parmi la variété de données présentées celles qui sont significatives, à la lumière des objectifs de la recherche, et à établir des relations entre elles. Cette analyse est à la base de l'interprétation ou de la discussion des résultats.
Sélectionner Données > Analyse > Utilitaire d'analyse, puis Statistiques descriptives (figure1) Pour la plage d'entrée, sélectionner la ou les colonnes correspondant aux variables quantitatives à étudier. Cocher « Intitulés en première ligne » et « Rapport détaillé » (figure 2)
Les plus connus sont par exemple Statistica, Stata ou encore SPSS. Ces logiciels permettent également de travailler sur des données textuelles, mais d'autres outils ont été spécifiquement développés en sciences humaines et sociales pour le traitement statistique de corpus de texte.
Le plus simple : ouvrir une feuille de calcul dans votre tableur. Une fois les données collectées, et leur traitement effectué grâce à la création d'un tableau de recueil des données, l'analyse des statistiques peut commencer. Le décryptage de ces réponses doit mettre en exergue des chiffres clés, des indicateurs.
Comment est structuré le tableau de recueil de données ? LIGNES: On trouve les unités statistiques qui sont les plus petits éléments décris par une enquète. COLONNE: On trouve les variables . AU CENTRE: On trouve les valeurs différentes que prennent les variables pour chacune des unités statistiques.
L'analyse statistique est une composante de l'analyse des données. Dans le contexte de l'informatique décisionnelle (BI, Business Intelligence), l'analyse statistique implique la collecte et l'examen de tous les échantillons de données tirés d'un jeu de données.
Le traitement des données a consisté d'abord à faire le dépouillement des questionnaires ; L'opération a permis d'extraire les données et les regrouper par centre d'intérêts. L'analyse des données s'est faite sur la base des résultats obtenus du traitement des données.
Il existe deux manières très simples d'analyser l'information: les fiches de pointage et les fiches récapitulatives. Les fiches de pointage servent à résumer des données telles que la production, les statistiques de survie, les ventes des pépinières.
ANOVA teste l'homogénéité de la moyenne de la variable quantitative étudiée sur les différentes valeurs de la variable qualitative. L'analyse de la variance, si elle aboutit à un résultat éloigné de zéro, permet de rejeter l'hypothèse nulle : la variable qualitative influe effectivement sur la variable quantitative.
Pour calculer cette variance, nous devons calculer à quelle distance chaque observation est de sa moyenne de groupe pour les 40 observations. Techniquement, c'est la somme des écarts au carré de chaque observation de la moyenne de son groupe divisé par le degré de liberté de l'erreur.
La première étape d'une analyse de la variance consiste à écrire le modèle théorique en fonction de la problématique à étudier. Il est souvent possible d'écrire plusieurs modèles pour un même problème, en fonction des éléments que l'on souhaite intégrer dans l'étude.