Analyse de données avec SPSS et Stata
Apprenez à analyser des données d'enquête avec SPSS et Stata, les deux logiciels les plus utilisés par les instituts de statistique, les ONG et les chercheurs. Chaque notion est montrée côte à côte dans les deux logiciels : importer des fichiers Excel et des exports KoboToolbox, nettoyer une base, produire des tableaux et des graphiques prêts pour un rapport, réaliser des tests (khi-deux, test t, ANOVA), des régressions linéaires et logistiques, puis analyser correctement des données pondérées. Une base d'enquête ménage fictive inspirée du Burkina Faso, des do-files et des syntaxes à reproduire, et un projet final de la base brute au rapport.
Programme
Ouvrez un module pour en lire les leçons. Chaque module se termine par un test, et l’examen final délivre l’attestation.
- Module 1Prise en main de SPSS et Stata
Comprendre à quoi servent SPSS et Stata, installer et se repérer dans les deux interfaces, travailler avec la syntaxe SPSS et les do-files Stata, et organiser un projet d'analyse reproductible.
- SPSS et Stata : à quoi servent-ils ?Aperçu gratuit
- Installer SPSS et découvrir son interfaceAperçu gratuit
- Installer Stata et découvrir son interfaceAperçu gratuit
- Menus, syntaxe SPSS et do-files Stata
- Organiser un projet d'analyse
- Télécharger les données d'exercice (fichier Excel)xlsx
- Module 2Importer et structurer les données
Importer des fichiers Excel, CSV et des exports KoboToolbox, déclarer les types et les étiquettes de variables, gérer les valeurs manquantes, fusionner des bases et passer du format large au format long.
- Importer un fichier Excel ou CSV
- Importer un export KoboToolbox
- Types de variables et étiquettes
- Gérer les valeurs manquantes
- Fusionner des bases : merge et append
- Passer du format large au format long
- Module 3Nettoyer et transformer les données
Recoder et créer des variables, repérer les doublons et les incohérences, traiter les valeurs aberrantes, construire des indicateurs (tranches d'âge, quintiles, dépense par tête) et documenter le nettoyage.
- Recoder des variables
- Créer et modifier des variables
- Repérer les doublons et les incohérences
- Traiter les valeurs aberrantes
- Construire des indicateurs
- Documenter le nettoyage et sauvegarder la base propre
- Module 4Statistiques descriptives et tableaux
Décrire des variables qualitatives et quantitatives, produire des tableaux croisés et des tableaux personnalisés, les exporter proprement vers Word ou Excel et savoir les commenter dans un rapport.
- Tableaux de fréquences
- Moyenne, médiane, dispersion et statistiques par groupe
- Tableaux croisés
- Tableaux personnalisés
- Exporter les tableaux vers Word et Excel
- Lire et commenter un tableau dans un rapport
- Module 5Graphiques
Réaliser les graphiques courants (barres, secteurs, histogrammes, boîtes à moustaches, nuages de points), les personnaliser, les exporter et choisir le bon graphique selon le type de variable.
- Diagrammes en barres, secteurs et histogrammes
- Boîtes à moustaches et nuages de points
- Personnaliser et exporter les graphiques
- Choisir le bon graphique
- Module 6Tests statistiques
Comprendre la logique des tests d'hypothèse et réaliser dans les deux logiciels les tests courants : khi-deux, test t, ANOVA, corrélations et tests non paramétriques.
- La logique des tests statistiques
- Le test du khi-deux
- Le test t de comparaison de moyennes
- L'analyse de variance (ANOVA)
- Les corrélations
- Les tests non paramétriques
- Module 7Régression linéaire et logistique
Estimer et interpréter une régression linéaire multiple, vérifier ses hypothèses, estimer une régression logistique, calculer odds ratios et effets marginaux, et présenter les résultats.
- La régression linéaire simple et multiple
- Interpréter les coefficients et le R²
- Vérifier les hypothèses du modèle
- La régression logistique binaire
- Odds ratios et effets marginaux
- Présenter les résultats de régression
- Module 8Données d'enquête pondérées
Comprendre le plan de sondage (strates, grappes, poids), le déclarer dans Stata et SPSS, produire des estimations pondérées avec intervalles de confiance correctes et des régressions sur données d'enquête.
- Pourquoi pondérer : le plan de sondage
- Déclarer le plan de sondage
- Proportions et moyennes pondérées avec intervalles de confiance
- Régressions sur données d'enquête
- Cas pratique : un tableau d'indicateurs d'enquête
- Module 9Automatiser et rendre reproductible
Utiliser boucles, macros et programmes réutilisables, organiser un projet autour d'un do-file maître ou d'une syntaxe principale, et appliquer les bonnes pratiques de travail reproductible.
- Boucles et macros dans Stata
- Automatiser dans SPSS
- Le do-file maître et la syntaxe principale
- Bonnes pratiques de travail reproductible
- Module 10Projet final : de la base brute au rapport
Mener seul une analyse complète sur la base d'exercice : nettoyage, indicateurs, tableaux, graphiques, tests, régressions pondérées, puis rédaction des résultats.
- Présentation du cas et consignes
- Étape 1 : préparer les données
- Étape 2 : analyser
- Étape 3 : rédiger le rapport