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.
Son étude contribue à renseigner sur le(s) thème(s) d'un texte. Exemple : Le champ lexical de l'école : -des synonymes : école, lycée, institut...
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.
L'analyse peut être une simple addition des chiffres et un calcul de la moyenne, ou alors une comparaison des renseignements afin d'examiner les relations qui peuvent exister entre les différents éléments. L'analyse peut aussi permettre de déceler certaines similitudes.
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.
L'objectif de l'analyse des données est d'extraire une information statistique qui permet de cerner plus précisément le profil de la donnée. Les résultats obtenus permettent ensuite d'optimiser la stratégie de la société en question en ajustant certains points.
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 quatre types d'analyse de données sont :
Analyse descriptive. Analyse diagnostique. Analyse prédictive. Analyse prescriptive.
Les méthodes quantitatives sont des méthodes de recherche, utilisant des outils d'analyse mathématiques et statistiques, en vue de décrire, d'expliquer et prédire des phénomènes par le biais de données historiques sous forme de variables mesurables.
L'objectif de SPSS est d'offrir un logiciel intégré pour réaliser la totalité des tests statistiques habituellement utilisés en sciences sociales et en psychologie. De fait, SPSS est un logiciel très complet.
Étude minutieuse, précise faite pour dégager les éléments qui constituent un ensemble, pour l'expliquer, l'éclairer : Faire l'analyse de la situation. 4. Action de résumer un texte en le décomposant en ses éléments essentiels ; résultat de cette action.
Analyser des données est un processus consistant à rechercher des régularités dans les données recueillies au cours d'une enquête et à comprendre ce que ces régularités signifient. Interpréter les données est un processus cherchant à expliquer les régularités découvertes.
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.
Pour cette analyse des données quantitatives, il faut d'abord présenter la description pure, puis faire apparaître les hypothèses d'analyse et de compréhension des réponses.
Nettoyage, exploration et préparation des données. Présentation des données (Statistiques descriptives) Élaboration, validation et interprétation des modèles prédictifs (statistiques inférentielles, datamining, machine learning) Présentation des résultats.
1. Faire l'analyse d'une matière, d'un produit, en déterminer les éléments constituants : Analyser l'eau d'une source. 2. Faire une étude approfondie d'un ensemble abstrait pour en dégager les éléments principaux : Analyser un phénomène social.
Pour faire simple, les données quantitatives fournissent les chiffres qui valident les points généraux de votre étude alors que les données qualitatives apportent les détails et le contexte pour en comprendre toutes les implications.
Les données qualitatives sont des données auxquelles on ne peut pas attribuer une valeur ou une caractéristique. Exemples de propriétés physiques qualitatives : La couleur, la texture, le goût, l'odeur, l'état et la ductilité.
L'étude qualitative : est descriptive et se concentre sur des interprétations. Les résultats sont exprimés avec des mots. L'étude quantitative : permet de prouver ou démontrer des faits. Les résultats sont exprimés en chiffres (statistiques).
Techniques principales : l'observation, l'entretien et le focus group. Recueil d'informations présentes (émotions, ton, hexis, silences, hésitations…). Entretiens entre interviewer et interviewé. Observation des interactions entre participants.