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De nos jours, les banques de données pullulent et une grande partie de cette information, qui coûte très cher à colliger pour les gouvernements et les entreprises, n'est pas correctement traitée. Tant l'étudiant, qui doit réaliser une enquête pour un travail de session ou réunir des données pour une thèse, que le chercheur et le praticien, dont la connaissance de l'analyse des données n'est pas la formation première, trouvent cet exercice difficile.

Les auteurs leur proposent donc une approche pratique et empirique qui allie l'analyse statistique à l'utilisation d'un logiciel facile d'accès : SPSS. En décrivant les diverses méthodes de l'analyse multivariée, ils présentent les interrelations entre plusieurs variables d'une base de données et en généralisent les conclusions par inférence statistique du traitement informatique des données jusqu'à l'interprétation des résultats.

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L'analyse multivariée avec SPSS

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De nos jours, les banques de données pullulent et une grande partie de cette information, qui coûte très cher à colliger pour les gouvernements et les entreprises, n'est pas correctement traitée. Tant l'étudiant, qui doit réaliser une enqu&e

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Auteur(s): Stafford, JeanBodson, Paul

Editeur: Presses de l'Université du Québec

Année de Publication: 2006

pages: 258

Langue: Français

ISBN: 978-2-7605-1392-1

eISBN: 978-2-7605-1873-5

De nos jours, les banques de données pullulent et une grande partie de cette information, qui coûte très cher à colliger pour les gouvernements et les entreprises, n'est pas correctement traitée. Tant l'étudiant, qui doit réaliser une enqu&e

De nos jours, les banques de données pullulent et une grande partie de cette information, qui coûte très cher à colliger pour les gouvernements et les entreprises, n'est pas correctement traitée. Tant l'étudiant, qui doit réaliser une enquête pour un travail de session ou réunir des données pour une thèse, que le chercheur et le praticien, dont la connaissance de l'analyse des données n'est pas la formation première, trouvent cet exercice difficile.

Les auteurs leur proposent donc une approche pratique et empirique qui allie l'analyse statistique à l'utilisation d'un logiciel facile d'accès : SPSS. En décrivant les diverses méthodes de l'analyse multivariée, ils présentent les interrelations entre plusieurs variables d'une base de données et en généralisent les conclusions par inférence statistique du traitement informatique des données jusqu'à l'interprétation des résultats.

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