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• Analyser les données pour les statistiques univariées, bivariées et multivariées avec SPSS
• Examen des principes statistiques essentiels et introduction à SPSS
• Analyser de données exploratoire, statistiques de base et affichages visuels (Fréquences, fonction d'exploration, les valeurs aberrantes)
• Gestion des données dans SPSS (Calcul d'une nouvelle variable, Sélection des cas, Recodage de variables dans des variables identiques ou différentes, Trier les cas, Transposition des données)
• Tests inférentiels sur les corrélations, les comptes et les moyennes (Calcul des z-Scores dans SPSS, Coefficients de corrélation, Une mesure de la fiabilité: le Kappa de Cohen, Tests binomiaux, Test de qualité de l'ajustement, Chi-carré, Test t à un échantillon pour une moyenne, Test t à deux échantillons pour les moyennes)
• Analyse de puissance et estimation de la taille de l'échantillon (Exemple d'utilisation de G * Power: estimation de la taille d'échantillon requise pour détecter la corrélation de population, Puissance pour la qualité de l'ajustement khi-carré, Alimentation pour échantillons indépendants t-Test, t-test des échantillons appariés)
• Analyse de la variance (effets fixes et aléatoires, Exécution de l'ANOVA dans SPSS, Le test F pour ANOVA, Taille de l'effet, Contrastes et tests post-hoc, Tests et comparaisons post-hoc alternatifs, ANOVA à effets aléatoires, ANOVA factorielle à effets fixes et interactions, Effets principaux simples, Analyse de la covariance (ANCOVA), Puissance pour l'analyse de la variance) et ANOVA à Mesures Répétées (Mesures répétées unidirectionnelles, Mesures répétées dans les deux sens: une entre et une dans le facteur)
• Régression linéaire simple et multiple et Régression logistique
• Exemple de MANOVA (Taille de l’effet, Test M de Box, Analyse de la fonction discriminante, Hypothèses des matrices d'égalité de covariance, MANOVA et analyse discriminante de trois populations, Statistiques de classification, Visualisation des résultats, Analyse de puissance pour MANOVA)
• Analyse en composantes principales (Exemple de PCA, Données 1901 de Pearson, Scores de composants, Visualisation des principaux composants, PCA de matrice de corrélation) et Analyse factorielle exploratoire (Le modèle d'analyse factorielle commune, Le problème de l'analyse factorielle exploratoire, Analyse factorielle des données de la CPA, Scree Plot, Rotation de la solution factorielle, Analyse par grappe, Comment valider des clusters)
• Tests non paramétriques (Échantillons indépendants: Mann-Whitney U, Plusieurs échantillons indépendants: test de Kruskal-Wallis, Données de mesures répétées: test de Wilcoxon et test de Friedman, Le test du signe)