STATTOOLS 5.5 - Logiciel de statistique et d'analyse de données PALISADE - Notice d'utilisation et mode d'emploi gratuit

Intitulé	Description
Type de produit	Logiciel d'analyse statistique
Version	5.5
Compatibilité	Windows, macOS
Fonctions principales	Analyse de données, visualisation, modélisation statistique
Langues disponibles	Français, Anglais, Espagnol, Allemand
Installation	Installation via téléchargement ou support physique
Exigences système	Processeur 2 GHz, 4 Go de RAM, 1 Go d'espace disque
Support technique	Assistance par email et forum communautaire
Maintenance et mises à jour	Mises à jour régulières disponibles en ligne
Politique de retour	Retour possible dans les 30 jours suivant l'achat
Documentation	Manuel d'utilisation et tutoriels en ligne disponibles
Sécurité des données	Chiffrement des données et conformité RGPD

FOIRE AUX QUESTIONS - STATTOOLS 5.5 PALISADE

Comment installer PALISADE STATTOOLS 5.5 ?

Pour installer PALISADE STATTOOLS 5.5, téléchargez le fichier d'installation depuis le site officiel, double-cliquez sur le fichier téléchargé et suivez les instructions à l'écran.

Quels sont les systèmes d'exploitation compatibles avec PALISADE STATTOOLS 5.5 ?

PALISADE STATTOOLS 5.5 est compatible avec Windows 10, 8 et 7. Assurez-vous que votre système d'exploitation est à jour.

Comment résoudre les problèmes de licence avec PALISADE STATTOOLS 5.5 ?

Si vous rencontrez des problèmes de licence, vérifiez que vous avez saisi correctement votre clé de licence. Si le problème persiste, contactez le support technique de PALISADE.

Que faire si PALISADE STATTOOLS 5.5 ne s'ouvre pas ?

Assurez-vous que votre système respecte les exigences minimales. Essayez de redémarrer votre ordinateur et de relancer le programme. Si le problème persiste, réinstallez le logiciel.

Comment mettre à jour PALISADE STATTOOLS 5.5 ?

Vous pouvez vérifier les mises à jour en ouvrant le logiciel et en accédant au menu 'Aide' puis en sélectionnant 'Vérifier les mises à jour'. Suivez les instructions pour installer la dernière version.

Comment importer des données dans PALISADE STATTOOLS 5.5 ?

Pour importer des données, allez dans le menu 'Fichier', sélectionnez 'Importer' et choisissez le format de fichier approprié (par exemple, Excel ou CSV).

Pourquoi mes graphiques ne s'affichent-ils pas correctement ?

Vérifiez que vos données sont correctement formatées et que vous utilisez les bons paramètres pour votre graphique. Essayez de redémarrer le logiciel si le problème persiste.

Comment contacter le support technique de PALISADE ?

Vous pouvez contacter le support technique de PALISADE via leur site web en remplissant le formulaire de contact ou en appelant le numéro de support indiqué.

Y a-t-il des ressources de formation disponibles pour PALISADE STATTOOLS 5.5 ?

Oui, PALISADE propose des tutoriels en ligne, des webinaires et des manuels d'utilisation sur leur site officiel pour vous aider à mieux utiliser STATTOOLS.

MODE D'EMPLOI STATTOOLS 5.5 PALISADE

Compagnon statistique pour Microsoft Excel

Version 5.5

janvier, 2010

Avis de copyright

Microsoft, Excel et Windows sont des marques déposées de Microsoft Corporation. IBM est une marque déposée d'International Business Machines, Inc.
Palisade, TopRank, BestFit et RISKview sont des marques déposées de Palisade Corporation.

Bienvenue à StatTools pour Excel

Bienvenue

StatTools apporte à Microsoft Excel, l'étalon de l'analyse et de la modélisation, un nouvel et puissant ensemble d'outils statistiques! StatTools est un complément Microsoft Excel de statistiques. Il permet d'analyser les données de feuilles de calcul Excel dans l'environnement familier de Microsoft Excel. Combinaison d'un puissant gestionnaire de données et d'analyses aptes àrialiser les salariés propciels de statistiques, StatTools offre le meilleur de deux mondes : la convivialité et les rapports de Microsoft Office, unis à une solide analyse statistique.

Environnement familier

Si vous savez utiliser Excel, vous saurez utiliser StatTools! StatTools opère tout comme Excel, avec ses barres d'outils, ses menus et ses fonctions de feuille de calcul personnalisées. Le tout dans le contexte même d'Excel. Contrairement aux logiciels de statistiques autonomes, StatTools n'exige chaque apprentice dosage intensif ni frais de formation initiaux, tout simplement parce que le travail se fait dans Excel. Les données et les variables se trouvent dans vos feuilles de calcul Excel. Les formules Excel standard sont admises pour les calculs et transformations, de même que les tris et tableaux croisés dynamiques d'Excel. Les rapports et graphiques des analyses statistiques effectuees sont au format Excel standard et répondent à toutes les fonctions de formatting Excel.

De solides statistiques sous Excel

StatTools remplace les fonctions statistiques intégrées d'Excel par ses propres calculs, robustes et rapides. La précision des calculs statistiques intégrés d'Excel laisse souvent à désirer. StatTools les évite totalement. même les fonctions statistiques de feuille de calcul Excel telles qu'ECARTYPE() sont replacées par de nouvelles versions StatTools robustes, telles que StatSTDEV(). Les calculs statistiques de StatTools sont conformes aux tests de précision les plus rigoureux, sous performance optimisée par .DLL C++,只不过 que par macro-calculus.

Analyses StatTools

StatTools couvre la gamme des procédures statistiques les plus courantes. Il offre une capacité sans precedent d'ajout de nouvelles analyses personnalisées. Non moins de 36 procédures statistiques de grande envergure, plus 8 utilisaires de données intégrés, géront les analyses statistiques les plus connues et courantes. Les fonctions statistiques proposées incluent des statistiques descriptives, des tests de normalité, des comparaisons de groupes, la correlation, l'analyse de régression, le contrôle de qualité, les prévisions et bien davantage encore. Le tout assorted'une bibliothèque de procédures personnalisées (composées par les utilisateurs ou par d'autres experts), pour un ensemble remarquable d'outils statistiques personnalisables, au sein même d'Excel!

Les calculs statistiques de StatTools s'effectuent en liaison interactive. Dans Excel, chaque changement de valeur s'accompagne d'un recalcul de la feuille et de la production d'une nouvelle réponse. Il en va de même pour StatTools! Le changement d'une valeur dans l'ensemble de données donne lieu à l'actualisation automatique du rapport statistique. StatTools tire parti d'un puissant ensemble de fonctions de feuille de calcul personnalisées pour assurer l'actualisation permanente constante des statistiques affichées dans les rapports par rapport aux données.

Gestion des données StatTools

StatTools introduit un gestionnaire complet d'ensembles de données et de variables au sein même d'Excel, comparable à celui d'un proprestatistiqueautonome. On peut définir un nombre indéfini d'ensembles de données avec, chacun,lesvariablesàanalyser, directement depuis les données Excel.StatTools évalue intelligemment les blocs de données ; il suggere les noms de variables, ainsi que les emplacements de données. Les ensembles de données et variables peuvent résider dans des feuilles de calcul et classeurs différents.L'utilisateur peut ainsi organiser ses données comme bon lui semble. Il suffit ensuite d'executer des analyses statistiques faisant reférence aux variables,plutôt que de reselectionner chaque fois les données dans Excel.Mieux encore,lesvariables StatTools ne sont pas limitéesaune seule colonne de données dans une feuille de calcul Excel:la même colonne peut être utilisée,pour une même variable, sur 255 feuilles de calcul (65 535 X 255,ou plus de 16 millions de cas dans la version StatTools Industrial;10 000 cas dans l'édition StatTools Professional)！

Rapports StatTools

Excel convient parfaitement à la production de rapportes et de graphiques. StatTools en tire excélèment parti. StatTools utilise les formats graphiques d'Excel, dont les couleurs,les polices et le texte peuvent être aisément personalisés. Les titres des rapport,les formats numériques et le texte peuvent être modifiés comme sur une feuille de calcul Excel ordinaire. Les tableaux et graphiques des rapportStatTools peuvent être transférés vers les documents d'autres applications par simple glissement-deplacement. Ils restent cependant liés aux données Excel:si les rapportsd'analyse changent,le document s'actualise donc automatiquement.

Accès aux données et partage

Excel dispose d'excellentes fonctionnalités d'importation. L'importation de données existantes dans StatTools en est d'autant plus simple! Les capacités Excel standard permettent la lecture de données originaires de Microsoft SQL Server, Oracle, Microsoft Access ou toute autre base de données à compatibilité ODBC. Données de fichiers texte ou d'autres applications? Si Excel peut les dire, StatTools les lira aussi!

StatTools enregistre tous ses résultats et données dans des classeurs Excel. Comme tout autre fichier Excel, les résultats et données StatTools peuvent etre envoyes a d'autres utilisateurs. Le partage ne pourrait etre plus simple!

StatTools Industrial

StatTools Industrial comprehend a interface de programmation par objets complète, permettant l'ajout de procédures statistiques à l'aide du langage de programmation VBA intégré d'Excel. Ces procédures personnalisées peuvent faire appel à la gestion de données intégrée de StatTools, ses outils graphiques et de rapport, tous accessibles à travers les contrôle, fonctions et méthodes StatTools personnalisés. Il est même possible de les faire figurer dans le menu StatTools pour y faciliter l'accès!

Et si vous ne comptez pas composer vos propres procédures statistiques? StatTools Industrial permet l'exploitation des procédures d'autres utilisateurs, directement depuis le menu StatTools standard! Les statisticiens experts ajoutent en permanence à la bibliothèque de nouvelles procédures personnalisées créées avec StatTools. Il suffit de copier un classeur assorti d'une nouvelle procédure dans le réseau StatTools pour qu'il figure instantanément dans le menu StatTools. À l'exécution, tous les outils de gestion de données StatTools standard s'affichent, combinés à la nouvelle analyse statistique qui vous intérèse!

Table des matieres

Chapitre 1:Mise en route 1

Introduction 3

Contenu du coffret 3

Éléments du progiciel 3

A propos de cette version. 3

Contexte d'exploitation 4

Si vous avez besoin d'aide. 4

Configuration requise : 6

Installation 7

Généralités 7

Configuration des icones ou raccourcis StatTools. 8

DecisionTools Suite. 8

Activation du logiciel. 9

Chapitre 2:Présentation de StatTools 13

Introduction 15

Menu et barre d'outils StatTools. 15

Ensembles de données et Gestionnaire des données. 16

Rapports et graphiques StatTools. 19

Chapitre 3:Guide de reférence StatTools 23

Introduction 27

Langage macro VBA StatTools et Kit du développement .....................27

Référence : Icônes StatTools 29

Barredoutils StatTools 29

Référence : Commandes du menu StatTools 33

Introduction 33

Packs d'analyse complémentaires 33

35

Menu StatTools - Ensembles de données 43

Commande Gestionnaire des ensembles de données 43

Menu Utilaires de données 49

Commande Empiler 49

Commande Désempiler 52

Commande Transformer. 53

Commande Retard 55

Commande Différence 57

Commande Interaction 59

Commande Combinaison 61

Commande Var. nominale 63

Commande Echantillons aléatoires 65

Menu Statistiques de synthèse 67

Commande Synthese de variable 67

Commande Corrélation et covariance 70

Menu Graphiques de synthese 73

Commande Histogramme 73

Commande Diagramme de dispersion. 76

Menu Inférence statistique 81

Commande Intervalle de confiance - Moyenne/Écart type...... 81

Commande Intervalle de confiance - Proportion. 84

Commande Test d'hypothèse - Moyenne/Écart type 87

Commande Test d'hypothèse - Proportion 90

Commande Sélection de taille d'échantillon 93

Commande ANOVA simple 95

Commande ANOVA double 98

Commande Test d'indépendance chi carré 101

Menu Tests de normalité 103

Commande Test de normalité chi carré. 103

Commande Test de Lilliefors. 107

Commande Graphique Q-Q normal. 109

Menu Série temporelle et prévision 111

Commande Chronogramme 111

Commande Autocorrelation. 113

Commande Test des runs. 115

Commande Prévision 117

Menu Regression et classification. 123

Commande Regression 124

Commande Regressionlogistique 129

Commande Analyse discriminante. 133

Menu Contrôle de qualité 139

Commande Diagramme de Pareto 140

Commande Graphiques X/R 143

Commande Graphique P 147

Commande Graphique C. 151

Commande de graphique U. 154

Menu Tests non paramétriques 159

Commande Test des signes 161

Commande Test de rang de Wilcoxon. 164

Commande Test de Mann-Whitney. 167

Menu Utilaires 171

Commande Paramètres d'application 171

Commande Supprimer les ensembles de données. 177

Commande Effacer la mémoire de dialogue. 177

Commande Decharger StatTools. 177

Menu Aide. 179

Aide StatTools 179

Manuel en ligne. 179

Commande Activation de licence. 179

Commande A propos. 179

Référence : Fonctions StatTools 181

Introduction 181

Fonctions StatTools vs Fonctions Excel 181

Fonctions de distribution. 183

Rapports « en direct » 184

Référence : List des fonctions statistiques 186

Fonctions disponibles 186

Description détaillée des fonctions 189

Index 207

Chapitre 1 : Mise en route

Introduction 3

Contenu du coffret 3

Éléments duprogiciel. 3

A propos de cette version. 3

Contexte d'exploitation 4

Si vous avez besoin d'aide. 4

Configuration requise : 6

Installation 7

Généralités 7

Configuration des icones ou raccourcis StatTools. 8

DecisionTools Suite. 8

Activation du logiciel 9

Introduction

Cette introduction décrit le contenu du coffret StatTools et indique comment installer et relier StatTools à votre copie de Microsoft Excel 2000 pour Windows ou version ultérieure.

Contenu du coffret

Le coffret StatTools doit containir les éléments suivants :

Learning Statistics with StatTools, un ouvrage de statistiques faisant appel à StatTools, rédigé par S. Christian Albright, professeur à l'Indiana University (en angeais).

le CD-ROM StatTools ou DecisionTools Suite, compositant

le logiciel StatTools
- le didacticiel StatTools
- le Guide de l'utilisateur StatTools (ce manuel) au format .PDF

la licence d'exploitation de StatTools

Si vous coffret est incomplet, prenez contact avec votre revendeur StatTools ou appelez Palisade Corporation directement au [phone].

Éléments du progiciel

StatTools peut être acheté en autonome ou dans le cadre des versions DecisionTools Suite Professional et Industrial. Le CD-ROM StatTools contient le complément Excel StatTools, plusieurs exemples d'application de StatTools et un système d'aide StatTools en ligne indexé. Les versions DecisionTools Suite Professional et Industrial contiennent, en plus des éléments ci-dessus, une série d'autres applications.

À propos de cette version

Cette version de StatTools peut être installée en tant que programme 32 bits pour Microsoft Excel 2000 ou version ultérieure.

Contexte d'exploitation

Les descriptions containes dans ce guide présupposent une connaissance générale du système d'exploitation Windows et du tableau Excel, notamment :

familiarité avec l'ordinateur et la souris
- comprehension des termes iconônes, cliquer, double-clic, menu, fenêtre, commande, objet, etc.
notions élémentaires de structure de repertoires et désignation des fichiers

Si vous avez besoin d'aide

Un service d'assistance technique est proposé gratuitemt à tous les utilisateurs enregistrres de StatTools dotés d'un plan de maintenance à jour, ou sur forfait à l'incident. Pour assurer que vous étés bien un utilisateur enregistrre de StatTools, enregistrez-vous en ligne sur http://www.palisade.com/support/register.asp.

Si vous nous contactez par téléphone, soyez prét à nous communiquer le numéro de série de vos outils et gardez votre guide d'utilisation à portée de main. Nous pourrons vous être d'une meilleure assistance si vous vous trouvez face à votre ordinateur, prét à executer les commandes du programme.

Avant d'appeler

Avant d'appeler le service d'assistance technique, passez en revue la liste de contrôle suivante :

• Avez-vous consulté l'aide en ligne ?
• Avez-vous consulté ce manuel et passé en revue le didacticiel multimédia en ligne?
• Avez-vous consulté le fichier LISEZMOI.WRI ? Il contient des informations sur StatTools non disponibles lors de la composition du manuel.
• Pouvez-vous reproductive le problème de manière cohérente ? Pouvez-vous reproductive le problème sur un autre ordinateur ou avec un autre méthode ?
• Avez-vous consulté notre site Web, à l'adresse http://www.palisade.com? Vous y trouvez notre dernier fjichier FAQ (base de données consultable de questions et réponses techniques) et les correctifs StatTools dans la section de support technique. Il est utile de consulter régulièrement notre site pour obtenir les dernières informations publiées sur StatTools et sur les autres logiciels Palisade.

Contacter Palisade

Vos questions, commentaires ou suggestions relatifs à StatTools sont les bienvenus! Vous pouvez prendre contact avec notre personnel d'assistance technique par l'une des méthodes suivantes:

Courriel: [e-mail]
- Télphone: [phone], du lundi au vendredi, de 9 à 17 heures, heures de l'Est des États-Unis. Suivez les instructions données pour joindre l'Assistance technique (Technical Support).
- Fax: [phone]
Adresse postale: Technical Support Palisade Corporation 798 Cascadilla St. Ithaca, NY 14850 USA

Palisade Europe :

Courriel: [e-mail]
- Telefone: [phone] (Royaume-Uni)
Fax: [phone] (Royaume-Uni).
- Adresse postale : Palisade Europe 31 The Green West Drayton Middlesex UB7 7PN Royaume-Uni

Palisade Asie-Pacifique :

Courriel: [e-mail]
- Telefone: [phone] (Australie)
- Fax: [phone] (Australia)
- Adresse postale : Palisade Asia-Pacific Pty Limited Suite 101, Level 1 8 Cliff Street Milsons Point NSW 2061 Australie

Quelle que soit la méthode可以选择, veillez à indiquer le nom de votre produit, sa version et son nombre de série. La version exacte de votre produit est indiquée sous la commande Aide, À propos de... du menu StatTools proposé dans Excel.

Version étudiants

L'assistance téléphonique n'est pas disponible pour la version étudiants de StatTools. Si vous avez besoin d'aide, précédez de l'une des manières suivantes :

Consultez votre professeur ou assistant.
Consultez le fichier FAQ sur http://www.palisade.com.
Adressez-vous au service d'assistance technique par courriel ou par fax.

Configuration requise :

Configuration requise pour l'installation de StatTools pour Microsoft Excel pour Windows :

• PC Pentium ou mistroux avec disque dur.
• Microsoft Windows 2000 SP4, Windows XP ou version ultérieure.
• Microsoft Excel 2000 ou version ultérieure.

Installation

Généralités

Le programme d'installation copie les fichiers système StatTools dans un réseau spécifique du disque dur. Sous Windows 2000 ou version ultérieure:

1) Insérez le CD-ROM StatTools ou DecisionTools Suite dans le lecteur CD-ROM.
2) Cliquez sur le bouton Demarrer, puis sur Paramètres et enfin sur Panneau de configuration.
3) Cliquez deux fois sur l'icone Ajout/Suppression de programmes.
4) Cliquez sur le bouton Installer de l'onglet Installation/désinstallation.
5) Suívez les instructions d'installation affichées à l'écran.

En cas de problème, vérifie que vous disposez d'un espace suffisant sur le disque prévu pour l'installation. Àpres avoir libéré l'espace disque requis, essayez de réexéçuter l'installation.

Suppression de StatTools de l'ordinateur

Pour désinstaller StatTools, utiliser l'utilitaire Ajout/Suppression de programmes du Panneau de configuration et Sélectionnez l'entrée correspondant à StatTools.

Creation du raccourci sur la barre des tâches Windows

Configuration des iconônes ou raccourcis StatTools

Sous Windows, l'installation cree automatiquement une commande StatTools dans le menu Programmes\Palisade DecisionTools de la barre des taches. Si toutefois vous rencontres des problèmes en cours d'installation ou que vous souhaitez executer cette operation ulterieurement, procedez comme suit : Remarquez que les instructions ci-dessous concernant Windows XP Professional. Celles applicables aux autres systèmes d'exploitation varieront peut-etre.

1) Cliquez sur le bouton Demarrer et pointez sur Paramètres.
2) Cliquez sur Barre des tâches et Menu Démarrer, puis sur l'onglet Menu Démarrer.
3) Cliquez sur Personnel, Ajouter, puis sur Parcourir.
4) Repérez le fichier StatTools.EXE, cliquez dessus puis sur OK.
5) Cliquez une fois sur Suivant, puis deux fois sur le menu de votrechoix.
6) Tapez le nom « StatTools» et cliquez sur Terminer.
7) Cliquez sur OK dans toutes les boîtes de dialogue ouvertes.

DecisionTools Suite

StatTools fait partie des outils d'analyse de risque et de décision DecisionTools Suite de Palisade Corporation. L'installation par défaut de StatTools place le programme dans un sous-repertoire du repertoire principal « Program Files\Palisade», de la même manière qu'Excel s'installe généralement dans un sous-repertoire du repertoire « Microsoft Office ».

Ce sous-repertoire de Program Files\Palisade devient le repertoire StatTools (appele, par défaut, StatTools5). Ce repertoire contient le fichier programme de StatTools (STATTOOLS.XLA), plus les modèles types et autres fichiers nécessaires à l'exécution de StatTools. Un autre sous-repertoire de Program Files\Palisade, intitulé SYSTEM, reçoit les fichiers nécessaires à tous les programmes de la série DecisionTools Suite, y compris les fichiers d'aide et bibliothèques commun.

Activation du logiciel

L'activation est une opération de vérification de licence exigée, une seule fois, pour l'exploitation de votre logiciel sous pleine autorisation. Notre ID d'activation (sequence de type « 19a0-c7c1-15ef-1be0-4d7f-cd ») figure sur la facture qui vous a été envoyée par courrier ou par courriel. Si vous entrez ce code au moment de l'installation, votre logiciel s'active dés la première execution et aucune autre intervention n'est nécessaire. Pour activer le logiciel après l'installation,CHOISSEZ LA COMMANDE Activation de licence dans le menu d'aide de StatTools et entrez votre code d'activation dans la boîte de dialogue d'activation qui s'affiche.

Foire aux questions

1) Que se passera-t-il si mon logiciel n'est pas activé ?

Si vous n'entrez pas de code d'activation lors de l'installation ou que vous installez une version d'essay, votre logiciel s'executera en tant que tel et sera soumis aux limites de temps/ nombre d'ouvertures applicables. Pour disposer d'un logiciel sous licence pleinement autorisée, vous devrez l'activer sous le code d'activation approprié.

2) Pendant combien de temps puis-je utiliser le logiciel avant de l'activer ?

Le logiciel non activé s'exécute pendant 15 jours. Toutes les fonctions sont accessibles, mais la boîte de dialogue d'activation de la licence s'ouvre à chaque démarche du programme pour vous indiquer le temps d'exploitation restant sans activation. Au bout de la période d'essay de 15 jours, le logiciel ne s'executera plus que s'il est activé.

3) Comment vérifier l'etat d'activation de mon logiciel ?

La commande Activation de licence du menu d'aide de StatTools donne accès à la boîte de dialogue d'activation. Le logiciel activé y figure sous l'état Activé et la version d'essay, sous l'état Non activé. Si le logiciel n'est pas activé, la durée restante de la période d'essay est indiquée.

4) Comment activer mon logiciel ?

En l'absence de code d'activation, cliquez sur le bouton Acheter de la boite de dialogue Activation de licence. En cas d'achat en ligne, vous recevrez immédiatement un code d'activation et un lien (facultatif) de téléchargement du programme d'installation, au cas où la réinstallation du logiciel serait nécessaire. Pour acheter StatTools par téléphone, prenez contact avec votre représentation Palisade locale, au numéro indiquedans ce chapitre sous Contacter Palisade.

L'activation peut se faire sur Internet ou par courriel :

Si vous avez accès à Internet

Dans la boîte de dialogue Activation de licence, tapez ou collez votre code d'activation et cliquez sur « Automatique via Internet ». Un message de confirmation devrait s'afficher après quelques secondes et la boîte de dialogue Activation de licence doit reflérer l'état activé du logiciel.

• Si vous n'avez pas accès à Internet

Pour activer votre logiciel par courriel, procedez comme suit :

1. Cliquez sur « Activation manuelle » pour ouvrir le fichier de demande request.xml, à enregistrer sur disque ou copier dans le Presse-Papiers Windows. (Ne manquez pas de noter le lieu d'enregistrement de ce fichier sur votre ordinateur.)
2. Copiez ou joignez le fichier XML à un courriel adressé à [e-mail]. Vous devriez receiveoir rapidement une confirmation automatique par retard de courriel.
3. Enregistrez le fichier response.xml joint au courriel de réponse sur votre disque dur.
4. Cliquez sur le bouton Traiter qui apparaîtMAINenant dans la boîte de dialogue d'activation de licence Palisade et naviguez jusqu'àu fichier response.xml. Sélectionnez le fichier et cliquez sur OK.

Un message de confirmation devrait apparaitre et la boite de dialogue Activation de licence doit refleter l'etat activé du logiciel.

5) Comment transférer ma licence logicielle sur un autre ordinateur?

Le transfert d'une licence, ou réhébergement, peut s'effectuer en deux étapes à travers la boîte de dialogue Activation de licence de Palisade : par désactivation sur le premier ordinateur, puis activation sur le second. Un exemple type de réhébergement consiste à transférer StatTools d'un PC de bureau sur portable. Pour transférer la licence de l'ordinateur1 à l'ordinateur2, veillez à ce que le calculi soit installé sur les deux ordinateurs et à ce que les deux soient connectés à Internet pendant l'opération de désactivation/activation.

1. Sur l'ordinateur1, cliquez sur Désactivation automatique dans la boîte de dialogue Activation de licence. Attendez que s'affiche le message de confirmation.
2. Sur l'ordinateur2, cliquez sur Activation automatique. Attendez que s'affiche le message de confirmation.

Si les ordinateurs n'ont pas accès à Internet, suivez la procédure déscribe plus haut pour l'activation par courriel.

6) J'ai accès à Internet mais je ne réussis pas à activer/désactiver automatiquement.

Votre pare-feu doit être configuré de manière à autoriser l'accès TCP au serveur de licences. Pour les installations mono-utilisateur (hors réseau), il s'agit de http://service.palisode.com:8888 (port TCP 8888 sur http://service.palisode.com).

Chapitre 2 : Présentation de StatTools

Introduction 15

Menu et barre d'outils StatTools. 15

Ensembles de données et Gestionnaire des données. 16

Données multi-plages 17

Données empilées et désempilées. 17

Traitement des valeurs manquantes 18

Rapports et graphiques StatTools. 19

Formules vs valeurs. 20

Commentaires dans les cellules 21

Introduction

StatTools introduit une grande puissance statistique dans l'environnement familier de Microsoft Excel. Les procédures StatTools -- telles que la création de diagrammes de dispersion, le test d'une variable en normalité et l'exécution d'une analyse de régression - s'exécutent sur les données Excel existantes. Les rapports et graphiques des analyses effectuees se créé dans Excel aussi.

Menu et barre d'outils StatTools

Une fois le programme installé, le menu et les commandes de StatTools s'ajoutent à la barre de menus des versions Excel 2003 et antérieures. Une barre d'outils StatTools s'affiche aussi. Dans les versions 2007 et ultérieures, un ruban StatTools s'affiche.

Ensembles de données et Gestionnaire des données

StatTools est similaire à la plupart des propiciels statistiques autonomes en ce qu'il se structure autour de variables. Pour la plupart des analyses, on travaille sur un ensemble de données, ou un ensemble de variables statistiques, souvent dispose dans des colonnes contiguës, avec les noms de variable figurant sur la première ligne de l'ensemble. Le Gestionnaire des ensembles de données de StatTools sert à définir les ensembles de données et les variables. Les variables prédéfinies peuvent ensuite servir aux analyses statistiques, sans exiger la reselection continue des données à analyser.

Dans un ensemble de données, chaque variable est désignée par un nom et est associée à une plage de cellules Excel. La disposition typique des variables est une variable par colonne, mais elles peuvent aussi être disposées par ligne. Un ensemble de données peut composer plusieurs blocs de cellules et permettre la disposition des données sur différentes feuilles d'un même classeur.

Lors de la définition d'un ensemble de données, StatTools tente d'identifier les variables dans un bloc de cellules voisin de la selection Excel courante. Il facilitite et accellevre ainsi la configuration d'un ensemble où les noms de variable s'inscrivent sur la première ligne et les variables se disposent en colonnes.

Toutes les colonnes de l'ensemble de données ne doivent pas nécessairement etre de longueur égale. Deux variables, Poids_Hommes et Poids_Femmes par exemple, peuvent presenter différents nombres d'observations. Pour de nombreuses analyses toutefois, StatTools traite les cellules blanches des colonnes plus courtes comme données manquantes.

Données multiplages

Une colonne de feuille de calcul Excel 2003 ou version antérieure admet un maximum de 65 536 points de données pour une variable. En présence de valeurs plus nombreuses, si le passage à Excel 2007 n'est pas possible, StatTools admet l'affection de plusieurs plages de cellules à un même ensemble de données. Ainsi, il est possible de « repeter » un ensemble de données sur plusieurs feuilles de calcul, en affectant les mêmes colonnes des différentes feuilles aux valeurs de l'ensemble. Cette capacité permet également d'affector différents blocs de cellules d'une même feuille de calcul à un même ensemble de données. L'approche est utile quand les données sont réparties en différents endroits d'une même feuille.

Données empilées et désempilées

StatTools gère les données empilées et désempilées. Pour certaines procédures statistiques, il est plus facile de travailler avec des données empilées et pour d'autres, avec des données désempilées. Par exemple, si l'on compare les revenus moyens des menages de différents quartiers, l'approche désempilée présenteait une variable (ou colonne) Revenue distincte pour chaque quartier. Sous le format empîle, il y aurait une variable valeur Revenue et une variable catégorie Quartier indiquant le quartier de chaque menage.

L'utilitaire d'empilage de StatTools permet d'empiler les variables en deux colonnes : une colonne de valeur, Revenu, et une colonne de catégorie, Quartier. Suivant le type d'analyse, l'ensemble de données empilé peut être plus facile à manier que sa version désempilée.

Traitement des valeurs manquantes

Si l'ensemble de données présente des valeurs manquantes ( comme c'est frequentlyment le cas dans l'analyse statistique), StatTools traite ces données de la manière appropriée, suivant la tâche. Ainsi, les mesures de synthèse telles que la moyenne et l'écart type ignorant les valeurs manquantes. En revanche, une analyse de régression impliquant trois variables n'utilise que les lignes de l'ensemble de données qui neprésent aucunewomanque pour aucune des trois variables. Autre exemple encore, dans le cas d'un diagramme de dispersion à deux variables, seuls les points pour lesquels les deux variables ne représentent aucune valeur manquante sont tracés.

Remarque: Certaines procédures StatTools n'admettent pas les valeurs manquantes. Voir la manière dont chaque procéduretraiteles valeurs manquantes dans la section Référence de ce manuel.

Rapports et graphiques StatTools

Pour chaque sortie numérique (rapport d'analyse de régression ou tableau de statistiques de synthèse), StatTools propose différentes options de destination du rapport :

• Nouveau classeur: un nouveau classeur se create (si nécessaire) et chaque rapport y aboutit sur une nouvelle feuille de calcul.
• Nouvelle feuille du classeur actif : chaque rapport aboutit sur une nouvelle feuille du classeur actif.
• Àprous la dernière colonne utilisée : chaque rapport aboutit sur la feuille active, à droite de la dernière colonne utilisée.
• À partir de la cellule : l'utilisateur sélectionne la cellule destinée à marquer le coin supérieur gauche du rapport ou du graphique.

Les graphiques créés par StatTools accompagnent les rapport. Les graphiques se créent au format Excel et peuvent être personnalisés à l'aide des commandes graphiques Excel standard.

Formules vs valuers

Par défaut, StatToolsessaie de rendre les résultats aussi « actuels » que possible. Dans la mesure du possible, les rapportés sont dotés de formules qui les relient aux données originales. Supposons par exemple une variable Poids, pour laquelle on désire des mesures de synthèse, telles que la moyenne et l'écart type. La procédure Statistiques de synthèse donne à la plage des poids le nom Poids et entre les formules dans les cellules de sortie : =StatMean(Poids) et =StatStdDev(Poids). StatMean et StatStdDev sont des fonctions StatTools intégrées de calcul de la moyenne et de l'écart type. Elles replacent les fonctions Excel standard intégrées correspondantes.

Les formules replissent deux rôles dans les rapport: Elles aident à comprendre les procédures statistiques et les fonctions StatTools dans Excel. On ne vait pas simplement un résultat numérique: on vait comment il se forme. Ellesprésentent ensuite l'avantage qu'en cas de changement des données, les résultats changent automatiquement, sans qu'il soit nécessaire de réexécuter la méthode.

L'approche n'est cependant pas toujours pratique. Dans le cas des régressions, notamment. StatTools ne fournit pas les formules utilisées pour creer une sortie de régression ; il n'en produit que les résultats numériques. Si les données changent, il faut donc réexécuter les procédures.

StatTools offre aussi l'option de désactiver l'actualisation en direct. Cette désactivation est utile si le temps de recalcul Excel est excessif lors du changement des données.

Commentaires dans les cellules

Il est possible, dans Excel, d'ajouter un commentaire « contextuel » à une cellule. Un petit triangle rouge dans le coin supérieur droit de la cellule indique la présence d'un commentaire. Pour le dire, il suffit de placer le curseur sur la cellule. StatTools tire parti de cette fonction pour l'ajout d'une aide contextuelle : le nec plus ultra de l'aide en ligne!

Si vous vous trouvez jamais face à une feuille de calcul dont les commentaires restent toujours visibles et masquent les données, choisissez Outils/Options puis, sous l'onglet Afficher, cliquez sur le bouton Indicateur de commentaire seulement.

Chapitre 3 : Guide de référence

StatTools

Introduction 27

Langage macro VBA StatTools et Kit du développement 27

Référence : Icônes StatTools 29

Barredoutils StatTools 29

Référence : Commandes du menu StatTools 33

Introduction 33

Packs d'analyse complémentaires 33

35

Menu StatTools - Ensembles de données. 43

Commande Gestionnaire des ensembles de données. 43

Menu Utilaires de données 49

Commande Empiler. 49

Commande Désempiler 52

Commande Transformer 53

Commande Retard 55

Commande Différence 57

Commande Combinaison 61

Commande Var. nominale 63

Commande Echantillons aléatoires 65

Menu Statistiques de synthèse 67

Commande Synthese de variable. 67

Commande Corrélation et covariance 70

Menu Graphiques de synthese 73

Commande Histogramme 73

Commande Diagramme de dispersion 76

Commande Boite à moustaches. 78

Menu Inférence statistique 81

Commande Intervalle de confiance - Moyenne/Écart type...... 81
Commande Intervalle de confiance - Proportion. 84
Commande Test d'hypothèse - Moyenne/Écart type 87
Commande Test d'hypothèse - Proportion 90
Commande Selection de taille d'échantillon 93
Commande ANOVA simple 95
Commande ANOVA double. 98
Commande Test d'indépendance chi carré 101

Menu Tests de normalité 103

Commande Test de normalité chi carré. 103
Commande Test de Lilliefors. 107
Commande Graphique Q-Q normal. 109

Menu Série temporelle et prévision 111

Commande Chronogramme 111
Commande Autocorrelation. 113
Commande Test des runs. 115
Commande Prévision 117

Menu Regression et classification 123

Commande Regression. 124
Commande Regressionlogistique 129
Commande Analyse discriminante 133

Menu Contrôle de qualité 139

Commande Diagramme de Pareto 140
Commande Graphiques X/R 143
Commande Graphique P 147
Commande Graphique C. 151
Commande de graphique U 154

Menu Tests non paramétriques 159

Commande Test des signes 161
Commande Test de rang de Wilcoxon. 164
Commande Test de Mann-Whitney 167

Menu Utilaires 171

Commande Paramètres d'application. 171
Commande Supprimer les ensembles de données 177
Commande Effacer la mémoire de dialogue 177
Commande Decharger StatTools. 177

Menu Aide 179

Aide StatTools. 179
Manuel en ligne. 179
Commande Activation de licence. 179

Commande A propos. 179

Référence : Fonctions StatTools 181

Introduction. 181

Fonctions StatTools vs Fonctions Excel 181

Fonctions de distribution. 183

Rapports « en direct » 184

Référence : List des fonctions statistiques 186

Fonctionsdisponibles. 186

Description détaillée des fonctions 189

Introduction

Ce chapitre déscrit les iconones, les commandes et les fonctions statistiques de StatTools. Il se divise en quatre sections :

1) Référence : Icones StatTools
2) Référence : Synthese des procédures StatTools
3) Référence : Commandes StatTools
4) Référence : Fonctions StatTools

Langage macro VBA StatTools et Kit du développement

StatTools s'accompagne aussi d'un puissant langage macro VBA utile

1) à l'automatisation des analyses StatTools
2) au développement de nouvelles analyses statistiques tirant parti du gestionnaire d'ensembles de données, des rapportes et des graphiques StatTools. Ces calculs personnalisés peuvent assurer des analyses absentes des procédures intégrées de StatTools. Au besoin, ces analyses peuvent être ajoutées au menu et aux barres d'outils de StatTools.

Pour plus de détails sur le langage macro VBA StatTools et le kit du développement, voir la documentation en ligne fournie avec le logiciel.

Référence : Icones StatTools

Barre d'outils StatTools

Les icones StatTools servent à définir les ensembles de données et les variables, puis à executer des procédures statistiques sur ces variables. Ces icones figurent sur la « barre d'outils » du tableau, sous forme de barre d'outils personnalisé dans Excel 2003 et versions antérieures ou de ruban dans Excel 2007. Cette section décrit brievement chaque icône : elle explique les fonctions executées par chacune et la commande de menu équivalente.

Les iconées décrites ci-dessous figurent sur la barre d'outils StatTools installée dans Excel 2003 et versions antérieures.

Icône Fonction et commande équivalente

Définir - ou modifier ou supprimer - un ensemble de données et des variables

Commande équivalente : Gestionnaire des ensembles de données

Exécuter un utiliser de données

Commande équivalente : Utilitaires

Exécuter une procédure de statistiques de synthèse

Commande équivalente : Statistiques de synthèse

Créer des graphiques de synthèse des variables

Commande équivalente : Graphiques de synthèse

Exécuter une procédure d'inérence statistique

Commande équivalente : Inférence statistique

Exécuter un test de normalité sur les variables

Commande équivalente: Tests de normalité

Exécuter une méthode de série temporelle ou prévision

Commande équivalente : Série temporelle et prévision

Exécuter une procédure de régression ou classification

Commande équivalente: Régression et classification

Exécuter une procédure de contrôle de qualité

Commande équivalente: Contrôle de qualité

Exécuter un test non paramétrique

Commande équivalente : Tests non paramétriques

Afficher les utilisaires StatTools

Commandé équivalente : Utilitaires

Afficher le fichier d'aide de StatTools

Commande équivalente : Aide

Les icônes décrites ci-dessous figurent sur le ruban StatTools installé dans Excel 2007.

Icône Fonction et commande équivalente

Définir - ou modifier ou supprimer - un ensemble de données et des variables

Commande équivalente : Gestionnaire des ensembles de données

Exécuter un utiliser de données

Commande équivalente : Utilitaires

Exécuter une procédure de statistiques de synthèse

Commande équivalente : Statistiques de synthèse

Créer des graphiques de synthèse des variables

Commande équivalente : Graphiques de synthèse

Exéçuter une procédure d'influence statistique Commande équivalente : Inférieance statistique

Exéçuter un test de normalité sur les variables Commande équivalente : Tests de normalité

Exéçuter une procédure de série temporelle ou prévision Commande équivalente : Série temporelle et prévision

Exéçuter une procédure de régression ou classification Commande équivalente : Régression et classification

Exéçuter une procédure de contrôle de qualité Commande équivalente : Contrôle de qualité

Exéçuter un test non paramétrique Commande équivalente : Tests non paramétriques

Afficher les utilisaires StatTools Commande équivalente : Utilitaires

Afficher le fichier d'aide de StatTools Commande équivalente : Aide

Référence : Commandes du menu StatTools

Introduction

Cette section du Guide de référence déscrit les commandes StatTools telles qu'elles figurent dans le menu StatTools (Excel 2003 et versions antérieures) ou sur le ruban StatTools d'Excel (versions 2007 et ultérieures). Les commandes sont expliquées dans leur ordre d' apparition dans le menu, en commençant par Gestionnaire des ensembles de données. Les icones StatTools donnent accès à beaucoup des commandes. La section Récurrence : Icones StatTools présente dans ce chapitre identifie la commande équivalente de chaque icône StatTools.

Plusieurs commandes StatTools sont également disponibles dans un menu contextuel flottant invoqué d'un clic du bouton droit de la souris dans Excel.

Packs d'analyse complémentaires

La version StatTools Industrial peut être complétée de « packs d'analyse » complémentaires, contenant de nouvelles analyses absentes du logiciel de base. Les commandes trouvées dans ces ensembles s'ajoutent au menu StatTools. Si vous utilisez les packs d'analyse complémentaires, il se peut donc que votre menu ne se présente pas exactement comme décrit ici. Pour plus de détails sur le développement de procédures complémentaires pour StatTools, voir la documentation en ligne relative au langage macro VBA StatTools et au kit du développement.

Listedescommands

Les procédures proposées dans StatTools s'organisent en groupes naturels. Chaque groupe représentée une entrée de menu StatTools. Si un groupe compte plus d'un élément, ces éléments se listent dans un sous-menu. Cette section présente une brève description de chaque procédure comprise dans chaque groupe. Pour plus de détails, voir la section Référence : Commandes StatTools.

Procédure	Description	Données manquantes ?	Rapports en direct vs statiques	Données	Données multi- plages ?	Données incorrectes	Nbre variables
Statistiques de synthèse
Commande Synthèse de variable	Génére des statistiques de synthèse incluant les mesures habituelles de moyenne, médiane et écart type, ainsi que différentes options de quartile et centile.	Admises au début, au milieu et à la fin des données.	En direct.	Données emplielées et désempilées. Max 16M cas.	Oui.	Omis.	1-100
Commande Corrélation et covariance	Crée une table des correlations et/ou des covariances pour l'ensemble de variables sélectionnées.	Admises au début, au milieu et à la fin des données.	En direct.	Données désempilées seulement. Max 16M cas.	Oui.	Omis.	1-250
Graphiques de synthèse
Commande Histogramme	Crée un histogramme pour chaque variable sélectionnée. Offre l'options de définir les catégories ou « intérvalles » de l'histogramme.	Admises au début, au milieu et à la fin des données.	Partiellement en direct - les changements de données actualisent le graphique quand les données se trouvent dans la plage de l'axe X du graphique.	Données emplielées et désempilées. Max 16M cas.	Oui.	Omis.	1-100
Commande Diagramme de dispersion	Crée un diagramme de dispersion pour chaque paire de variables sélectionnée.	Admises au début, au milieu et à la fin des données.	En direct.	Données désempilées seulement. Max 32 000 cas.	Non.	Non admises.	1-10
Commande Boîte à moustaches	Crée une simple boîte (pour une variable) ou plusieurs boîtes l'une à côté de l'autre (pour plusieurs variables).	Admises au début, au milieu et à la fin des données.	En direct.	Données emplielées et désempilées. Max 16M cas.	Non.	Omis.	1-10
Procedure	Description	Données manquantes ?	Rapports en direct vs statiques	Données	Données multi- plages ?	Données incorrectes	Nbre variables
Inférence statistique
Commande Intervalle de confiance - Moyenne/Écart type	Calcule un intervalle de confiance pour la moyenne et l'écart type de variables simples, ou la différence entre les moyennes pour les paires de variables. Les intérvalles de confiance se calculent par analyse à un échantillon, à deux échantillons ou à échantillons appariés.	Admises au début, au milieu et à la fin des données.	En direct.	Données empilées et désempilées. Max 16M cas.	Oui.	Omises.	1-250 (analyse à 1 échantillon). Exactement 2 (analyse à 2 échantillons ou à échantillons appariés).
Commande Intervalle de confiance - Proportion	Analyse la proportion d' éléments d'un échantillon qui appartiennent à une catégorie donnée (analyse à un échantillon) ou compare deux échantillons concernant la proportion d' éléments compris dans une catégorie donnée (analyse à deux échantillons).	Admises au début, au milieu et à la fin des données.	En direct.	Données empilées et désempilées. Max 16M cas.	Oui.	Omises.	1-250 (analyse à 1 échantillon). Exactement 2 (analyse à 2 échantillons ou à échantillons appariés).
Commande Test d'hypothèse - Moyenne / Écart type	Effectue des tests d'hypothèse pour la moyenne et l'écart type de variables simples, ou la différence entre les moyennes pour les paires de variables. Les tests s'effectuent par analyse à un échantillon, à deux échantillons ou à échantillons appariés.	Admises au début, au milieu et à la fin des données.	En direct.	Données empilées et désempilées. Max 16M cas.	Oui.	Omises.	1-250 (analyse à 1 échantillon). Exactement 2 (analyse à 2 echantillons ou à échantillons appariés).
Commande Test d'hypothèse - Proportion	Analyse la proportion d' éléments d'un échantillon qui appartiennent à une catégorie donnée (analyse à un échantillon) ou compare deux échantillons concernant la proportion d' éléments compris dans une catégorie donnée (analyse à deux échantillons).	Admises au début, au milieu et à la fin des données.	En direct.	Données empilées et désempilées. Max16M cas.	Oui.	Omises.	1-250 (analyse à 1 échantillon). Exactement 2 (analyse à 2 échantillons ou à échantillons appariés).
Commande Sélection de taillè d'échantillon	Détermine la ou les taillès d'échantillon nécessaires à l'obtention d'un intervalle de confiance à demi-longueur prescrite. La procédure s'effectue pour les intervalles de confiance d'une moyenne, d'une proportion, de la différence entre deux moyennes et de la différence entre deux proportions.	n/a	n/a	n/a	n/a	n/a	n/a
Commande ANOVA simple	Extension de l'analyse à deux échantillons pour la comparaison de deux moyennes de population. Teste l'égalité de deux moyennes ou davantage.	Admises au début, au milieu et à la fin des données.	En direct.	Données emplielées et désempilées. Max 16M cas.	Oui.	Omissions.	2-50
Commande ANOVA double	Effectue une analyse ANOVA double. Cette analyse s'effectue généralement dans le contexte d'un concept experimental à deux « facteurs » régés, chacun, à différents « niveaux de traitement ».	Non admises.	En direct.	Données emplielées. Max 16M cas. L'expérience doit être équilibrée.	Oui.	Non admises.	2 variables catégories, 1 variable valeur.
Commande Test d'indépendance chi carré	Détermine par test chi carré si les attributes de ligne et de colonne d'un tableau de contingence sont statistiquement indépendants.	Non.	En direct (pour autant que la table du tableau ne change pas).	n/a	n/a	n/a	n/a
Tests de normalité
Commande Test de normalité chi carré	Effectue un test de normalité chi carré pour une variable sélectionnée.	Admises au début, au milieu et à la fin des données.	Partiellement en direct (le positionnement des intervalles ne change pas mais l'occupation et les graphiques, si).	Données emplielées et désempilées. Max 16M cas.	Oui.	Omissions.	1
Commande Test de Lilliefors	Offre un test de normalité plus puissant que le test de qualité d'ajustement chi carré. (La puissance du test tient au fait qu'il est plus susceptible de détecter la non-normalité.)	Admises au début, au milieu et à la fin des données.	En direct.	Données emplielées et désempilées. Max 16M cas.	Oui.	Omissions.	1-10
Procédure	Description	Données manquantes ?	Rapports en direct vs statiques	Données	Données multi-plages ?	Données incorrectes	Nbre variables
Commande Graphique Q-Q normal	Crée un tracé double quantile (Q-Q) pour une variable sélectionnée. Test informel de normalité.	Admises au début, au milieu et à la fin des données.	En direct.	Données empilées et désempilées. Max 16M cas.	Non.	Omis.	1
Série temporelle et prévision
Commande Chronogramme	Crée un chronogramme d'une ou plusieurs variables de série temporelle (toutes sur un même graphique).	Admises au début, au milieu et à la fin des données.	En direct.	Données désempilées. Max 32 000 cas.	Non.	Non admises.	1-100
Commande Autocorrélation	Calcule un nombrequelconque d'autocorrelations pour une variable de série temporelle, indique (le cas échéant) celles significativement non nulles et trace (facultativement) un graphique à barres (appelé corrélogramme) des autocorrelations.	Admises au début ou à la fin des données.	En direct.	Données désempilées. Max 32 000 cas.	Non.	Non admises.	1-10
Commande Test des runs	Effectue un test des runs pour vérifier si une variable (généralement de série temporelle) est aléatoire.	Admises au début ou à la fin des données.	En direct.	Données désempilées. Max 16M cas.	Oui.	Non admises.	1 ou plus.
Commande Prévision	Prévoit des données de série temporelle selon la méthode des moyennes mobiles, lissage exponentiel simple, lissage exponentiel de Holt pour la capture de tendance et lissage exponentiel de Winters pour la capture de saissonnalité.	Admises au début des données seulement.	En direct.	Données désempilées. Max 32 000 cas.	Oui.	Non admises.	1 ou plus.
Régression et classification
Commande Régression	Exécutif différents types d'analyse de régression : multiple, en escalier, avant, arrêté et par bloc.	Admises au début, au milieu et à la fin des données.	Statiques.	Données désempilées. Max 16M cas.	Oui.	Non admises.	1 dépendante ; 1-250 indépendant es.
Commande Régression logistique	Effectue une analyse de régression logistique sur un ensemble de données. Il s'agit essentiellement d'un type non linéaire d'analyse de régression où la variable ↔ response est binaire : 0 ou 1.	Admises au début, au milieu et à la fin des données.	Statiques.	Données empilées. Max 16M cas.	Oui.	Non admises.	1 dépendante ; 1-250 indépendant es.
Procedure	Description	Données manquantes ?	Rapports en direct vs statiques	Données	Données multi-plages ?	Données incorrectes	Nbre variables
Commande Analyse discriminante	Effectue une analyse discriminante sur un ensemble de données. Il doit y avoir une variable « catégorielle » qui spécifie, parmi deux groupes ou davantage, celui auquel chaque observation appartient, ainsi qu'une ou plusieurs variables explicatives pouvant servir à prédire cette apparatenance.	Admises au début, au milieu et à la fin des données.	Statiques.	Données empilées. Max 16M cas.	Oui.	Non admises sauf dans les variables dépendantes.	1 dépendante; 1-250 indépendant es.
Contrôle de qualité
Commande Diagramme de Pareto	Produit un diagramme de Pareto permettant de voir l'importance relative des données catégorisées.	Admises au début, au milieu et à la fin des données.	Statiques.	Données désemplielées.	Oui.	Omissions.	1 catégorie, ou 1 valeur et 1 catégorie.
Commande Graphiques X/R	Produit des graphiques de contrôle X/R permettant de voir si un processus est conforme à ses limites de contrôle statistique.	Non admises.	Statiques.	Données désemplielées. Max 32 000 cas.	Non.	Non admises.	2-25
Commande Graphique P	Produit des graphiques de contrôle P permettant de voir si un processus est conforme à ses limites de contrôle statistique.	Non admises.	Statiques.	Données désemplielées. Max 32 000 cas.	Non.	Non admises.	1 variable 1 variableaille.
Commande Graphique C	Produit des graphiques de contrôle C permettant de voir si un processus est conforme à ses limites de contrôle statistique.	Non admises.	Statiques.	Données désemplielées. Max 32 000 cas.	Non.	Non admises.	1
Commande de graphique U	Produit des graphiques de contrôle U permettant de voir si un processus est conforme à ses limites de contrôle statistique.	Non admises.	Statiques.	Données désemplielées. Max 32 000 cas.	Non.	Non admises.	1
Tests non paramétriques
Commande Test des signes	Effectue des tests d'hypothèse pour la médiane d'une simple variable ou la médiane des différences pour une paire de variables.	Admises au début, au milieu et à la fin des données.	En direct.	Données empilées et désemplielées. Max 16M cas.	Oui.	Omissions.	1-250 (analyse à 1 échantillon). Exactement 2 (analyse à 2 échantillons ou à échantillons appariés).
Procédure	Description	Données manquantes ?	Rapports en direct vs statiques	Données	Données multi- plages ?	Données incorrectes	Nbre variables
Commande Test de rang de Wilcoxon	Effectue des tests d'hypothèsesemblables à ceux du Test des signes, mais sous hypothèse des distribution des probabilités symétrique.	Admises au début, au milieu et à la fin des données.	En direct.	Données emplielées et désempiléées.Max 16M cas.	Oui.	Omis.	1-250 (analyse à 1 échantillon).Exactement 2 (analyse à 2 échantillons ou à échantillons appariés).
Commande Test de Mann- Whitney	Effectue un test d'hypothèse sur deux échantillons.	Admises au début, au milieu et à la fin des données.	En direct.	Données emplielées et désempiléées.Max 16M cas.	Oui.	Omis.	1-250 (analyse à 1 échantillon).Exactement 2 (analyse à 2 échantillons ou à échantillons appariés).
Utilitaires de données
Commande Empiler	Pend un ensemble de données à variables distinctes pour chaque groupe dans des colonnes distinctes et permet leur « empilage » en deux colonnes : une colonne de « catégorie » et une colonne de « valeur ». Suivant le type d'analyse, l'ensemble de données empièle peut être plus facile àTRAITER que sa version désempilée.	Oui - partout dans la variable.	Statiques.	Données désempilées seulement.Max 65 535 cas.	Non.	n/a	1-100
Commande Désempler	Procédure inverse à celle d'empilage.	Oui - partout dans la variable.	n/a	Données emplielées seulement.Max 16M cas.	Oui.	n/a	1-32
Commande Variable nominale	Crée desvariables nominales (dummy) (0-1) basées sur celles existantes.	Oui - partout dans la variable.	En direct.	Données désempilées seulement.Max 16M cas.	Oui.	n/a	1
Commande Combinaison	Crée une nouvelle variable au début de deux variables numériques, d'une variable catégérielle et une numérique, ou de deux variables catégérielles.	Oui - partout dans la variable.	En direct.	Données désempilées seulement.Max 16M cas.	Oui.	Non admises.	2-32 d'un même ensemble de données.
Commande Interaction	Crée une nouvelle variable issue du produit, de la somme, de la moyenne, du minimum, du maximum ou de l'étendue min-max d'une ou plusieurs variables.	Oui – partout dans la variable.	En direct.	Données désempilées seulement. Max 16M cas.	Oui.	n/a	2 var. valeur, ou 1 valeur et 1 catégorie, ou 2 var. catégorie.
Commande Retard	Crée une nouvelle variable déphasée ou retardée sur la base d'une variable existante. Une variable retardée est tout simplement une version de la variable originale « repoussée » d'un nombre de lignes égal au retard.	Oui – partout dans la variable.	En direct.	Données désempilées seulement. Max 16M cas.	Oui.	Omises.	1
Commande Transformer	Applique l'une de quatre transformations non linéaires aux variables sélectionnées – logarithme népérien, carré, racine carrée ou récriproque – pour creator une nouvelle variable.	Oui – partout dans la variable.	En direct ou statiques.	Données désempilées seulement. Max 16M cas.	Oui.	Omises.	1-100
Commande Différence	Crée des variables de différence au départ d'une variable originale.	Oui – partout dans la variable.	En direct.	Données désempilées seulement. Max 16M cas.	Oui.	n/a	1
Commande Échantillons aléatoires	Permet la génération d'échantillons aléatoires au départ d'un ensemble de données, sous échantillonnage avec ou sans remplacement.	Oui – partout dans la variable.	Statiques.	Données empilées seulement. Max 16M cas.	Oui.	Omises.	1-32

Menu StatTools - Ensembles de données

Commande Gestionnaire des ensembles de données

Définit les ensembles de données et variables StatTools, ou modifier ou supprime un ensemble de données et des variables existants.

La commande Gestionnaire des ensembles de données sert à définir les ensembles de données et les variables. Les ensembles de données et variables définis ici peuvent ensuite être soumis aux analyses des procédures StatTools. Dans la boîte de dialogue du Gestionnaire, on peut ajouter ou supprimer des ensembles de données, nommer un ensemble, spécifique la disposition des variables dans un ensemble et nommer ces variables.

Définitions

StatTools est similaire à la plupart des propiciels statistiques autonomes en ce qu'il se structure autour de variables. Pour la plupart des analyses, on travaille sur un ensemble de données, ou un ensemble de variables statistiques, souvent dispose dans des colonnes contiguës, avec les noms de variable figurant sur la première ligne de l'ensemble. Les variables prédéfinies peuvent ensuite servir aux analyses statistiques, sans exiger la reselection continue des données à analyser.

Dans un ensemble de données, chaque variable est désignée par un nom et est associée à une plage de cellules Excel. La disposition sélectionnée spécifie la manière dont les variables s'organisent dans l'ensemble de données. La disposition typique des variables est Colonnes (une variable par colonne), mais elles peuvent aussi être disposées par Lignes. Un ensemble de données peut compter plusieurs blocs de cellules et permettre la disposition des données sur différentes feuilles d'un même classeur.

Lors de la définition d'un ensemble de données, StatTools tente d'identifier les variables dans un bloc de cellules voisin de la selection Excel courante. Il facilitite et accelère ainsi la configuration d'un ensemble où les noms de variable s'inscrivent sur la première ligne et les variables se disposent en colonnes.

Toutes les colonnes de l'ensemble de données ne doivent pas nécessairement etre de longueur e Gale. Deux variables, Poids_Hommes et Poids_Femmes par exemple, peuvent presenter differents nombres d'observations. Pour de nombreuses analyses toutefois, StatTools traite les cellules blanches des colonnes plus courtes comme données manquantes.

Boîte de dialogue du Gestionnaire

Sous le titre Ensemble de données de la boîte de dialogue du Gestionnaire des ensembles de données :

• Nouveau / Supprimer ajoute un nouvel ensemble de données, ou en supprime un existant.
• Nom spécifique le nom de l'ensemble de données.
• Plage Excel spécifique la plage Excel associée à un ensemble de données. Si plusieurs plages de cellules ont été affectées à un ensemble de données, la valeur de ce champ est précédée de l'étiquette Multiple.
• Appliquer le formatage des cellules ajoute une grille et des couleurs d'identification des ensembles de données.
• Un clic sur le bouton Multiple ouvre la boîte de dialogue Sélecteur de plages multiples. Cette boîte de dialogue permet l'entrée des plages de cellules individuelles qui constituent l'ensemble de données à plages de cellules multiples.

Ensembles de données à plages multiples

StatTools admet l'affection de plusieurs plages de cellules à un même ensemble de données. Un ensemble de données à plages multiples peut être utile dans les cas suivants :

1) quand chaque variable d'un ensemble de données comporte plus de 65 536 points de données (sous Excel 2003 ou version antérieure), exigeant l'expansion des données sur plusieurs feuilles de calcul d'un même classeur;
2) quand les données d'une variable se trouvent dans plusieurs blocs dispersés à travers les différentes feuilles de calcul d'un classeur.

Dans la boite de dialogue Sélecteur de plages multiples :

Effacer tout efface toutes les plages entrées.
- Remplissage auto applique la première plage entrée (sur la première ligne) à toutes les feuilles de calcul visibles du classeur actif et entre les références NomFeuille!PlageCellules dans la grille.
- Sélectionner affiche un sélection pour la sélection d'un bloc de cellules à utiliser comme plage d'ensemble de données.
- Noms de variable des plages secondaires dans la première colonne (sur la première ligne) - Pour les ensembles de données à plages multiples, les noms de variable peuvent êtreétiquetés dans les colonnes (ou, suivant la dispositionseLECTIONnée, sur les lignes) de chaque plage listede, ou dans/sur celles de la première plage selektionnee seulement. La première plage selectionnée est celle entree sur la première ligne de la boite de dialogue Suggesteur de plages multiples.

Sous le titre Variables de la boîte de dialogue du Gestionnaire des ensembles de données :

• Disposition spécifique la manière dont les variables sont structurées dans la plage Excel occupée par l'ensemble de données :

• Colonnes représenté la disposition type, dans laquelle chaque colonne de la plage Excel contient les données d'une variable. Le nom des variables est généralement indiqué en haut de chaque colonne.

• Sous la disposition Lignes, chaque ligne de l'ensemble de données contient les données d'une variable. Cette disposition est souventcision pour la presentation des données de série temporelle dans Excel.

• L'option Noms dans première colonne (ou sur première ligne) s'applique quand les noms des variables d'un ensemble de données sont inclus en haut des colonnes (ou dans les cellules les plus à gauche si la disposition可以选择 est Lignes).

Paramètres des variables

Chaque ligne de la grille affichée dans la boîte de dialogue
Gestionnaire des ensembles de données listedes variables d'un ensemble, y compris le nom de chaque variable, la plage Excel qui en contient les points de données et le nom de plage Excel utilisé pour identifier les données de la variable dans les formules Excel.

• Le Nom de plage Excel indiqué est celui utilisé dans les formules Excel créées dans les rapportets et graphiques de StatTools. Ces formules permettent l'actualisation automatique « en direct » des rapportets quand les données d'une variable changent. La définition de noms de plage textuels descriptifs peut donc restreir les formules plus intelligibles au lecteur.
• Format de sortie spécifique le format des valeurs affichées pour une variable dans les rapport des analyses StatTools. Sous l'option Auto, StatTools Sélectionne le format « optimal » en fonction du formatage numérique appliqué aux cellules contenant les valeurs de la variable dans Excel. La flèche de zone déroulante, dans la case de format de sortie, permet de selectionner le format spécifique à utiliser :

Standard est l'équivalent du format numérique Standard d'Excel. Fixe affiche la précision au nombre de Décimales entre. Monétaire est l'équivalent du format numérique Monétaire d'Excel, sous précision au nombre de Décimales entre.

Remarque: Le format de sortie désiré peut aussi être introduit directement dans la boîte de dialogue du Gestionnaire, selon la notation Format Sélectionné(Décimales). Par exemple : Monétaire(4).

Capacité d'ensembles de données et variables

En l'espace d'une session, StatTools admet :

• un maximum de 256 ensembles de données, dans un même classeur;
• un maximum de 256 variables par ensemble de données. Toutes les données d'un même ensemble de données doivent se couver dans le même classeur;
• un maximum de 16 777 216 points de données par variable.

Les capacités de données effectives peuvent être inférieures aux valeurs indiquées ci-dessus suivant la configuration du système et la version d'Excel. Les analyses StatTools en soi peuvent être soumises à d'autres limites. Les limites de mémoire d'Excel même peuvent aussi affecter ces capacités.

Remarque: La boîte de dialogue Gestionnaire des ensembles de données listed tous les ensembles de données et toutes les variables du classeur actif (dont le nom est indiqué dans le titre de la boîte de dialogue). Pour listener les ensembles de données d'un autre classeur, activez-le dans Excel et rouvre la boîte de dialogue du Gestionnaire.

Menu Utilaires de données

Commande Empiler

Convertit un ensemble de variables du format désempilé au format empilé.

La commande Empiler permet de convertir des données de format « désempilé », où l'ensemble de données comporte au moins deux variables de type valeur, au format « empilé », où il compte une variable de type catégorie et une variable valeur. Par exemple, si l'on compare les revenus moyens des menages de différents quartiers, l'approche désempilée présente une variable (ou colonne) Revenu distincte pour chaque Quartier. Ces colonnes ne doivent pas être de longueur égale : chaque quartier peut partager une taille d'échantillon distincte. Sous le format empilé, il yaurait une variable valeur Revenu et une variable catégorie Quartier indiquant le quartier de chaque menage.

Cette procédure sert ainsi essentiellement à « empiler » les variables en deux colonnes : une colonne de valeur, Revenu, et une colonne de catégorie, Quartier. Suivant le type d'analyse, l'ensemble de données empilé peut être plus facile àTRAITER que sa version désempilée.

Variables empiliées et desempilées

L'empilage s'effectue depuis la boîte de dialogue Utilitaire d'empilage :

Au moins deux variables doivent être sélectionnées pour l'empilage. Les données sélectionnées sont toujours initialement traitées comme désempilées. Les variables peuvent provenir d'ensembles de données différents.

Dans la boite de dialogue Utilitaire d'empilage :

• Le volet Noms des variables empilées spécifie les variables de type catégorie et valeur appelées à former l'ensemble de données empilé à deux variables. Les noms définis ici figureront en haut des colonnes des variables de catégorie et valeur.

Le bouton OK empile les variables et un nouvel ensemble de données se crée pour les données empilées.

Des variables Catégorie et Valeur sont nécessaires pour la formation d'un ensemble de données empilé. La variable Catégorie (parfois appelée variable « code ») est tout simplement un identificateur descriptif d'un ensemble correspondant de variable(s) de type valeur. La variable Catégorie est souvent une étiquette textuelle. Les variables de valeur (parfois appelées variables de « mesure ») sont en revanche des variables numériques standard analysables dans les procédures statistiques.

Variables « catégorie » et « valeur »

Commande Désempiler

Convert un ensemble de variables du format empilé au format désempilé.

La commande Désempiler effectue exactement l'inverse de la commande Empiler. Par exemple, si l'on part d'une variable catégorie Sexe et d'une variable valeur Poids, cette commande les désempile en colonnes Poids_Hommes et Poids_Femmes séparées.

Le désempilage s'effectue depuis la boîte de dialogue Utilitaire de désempilage :

Les données sélectionnées sont toujours initialement traitées comme empilées. Au moins deux variables doivent être sélectionnées pour le désempilage. L'une de ces variables est identifiée comme la variable Catégorie (en cochant la case Cat) et au moins une variable est identifiée comme variable Valeur (en cochant la case Val). Les variables peuvent provenir d'ensembles de données différents.

Le bouton OK désempile les variables et un ou plusieurs nouveaux ensembles de données se créé pour les données désempilées.

Boîte de dialogue Utilitaire de désempilage

Transforme une ou plusieurs variables en nouvelles variables et valeurs sur la base d'une fonction de transformation définie.

La commande Transformer permet de soumettre une variable à l'une des quatre transformations suivantes : logarithme népérien, carré, racine carrée ou réciproque. Une formule peut aussi être entree pour calculer la valeur d'une variable transformée.

Si certaines valeurs sont manquantes pour la variable de base, les valeurs correspondantes de la variable transformée le sont aussi.

Boîte de dialogue Utilitaire de transformation

La transformation des variables s'effectue dans la boite de dialogue Utilitaire de transformation :

L'ensemble de données sélectionné est toujours au format désempilé. Les variables d'un seul ensemble de données à la fois peuvent être transformées.

Dans la boîte de dialogue Utilitaire de transformation :

• Fonction indique l'opération mathématique à effectuer sur chaque valeur des variables séLECTIONnées pour générer la nouvelle valeur transformée. Quatre fonctions de transformation sont proposées : logarithme népérien, carré, racine carrée ou réciproque. L'option Formule permet l'entrée d'une formule personalisée pour le calcul d'une nouvelle valeur de variable basé sur une expression mathématique telle que

(Variable*1,5)^2

On remarquera que dans l'équation, le mot-clé « Variable » est un paramètre fictif représentant la valeur réelle de la variable à transformer.

Ensemble de données avec nouvelles variables transformées

Commande Retard

Crée une nouvelle variable déphasée/retardée sur la base d'une variable existante.

La commande Retard permet de creator une nouvelle variable déphasée ou « retardée » sur la base d'une variable existante. Une variable retardée est tout simplement une version de la variable originale « repoussée » d'un nombre de lignes égal au retard. Par exemple, la version retard 3 des ventes de novembre 1998 représenté les ventes de trois mois plus tout, soit août 1998.

Boîte de dialogue Utilitaire de retard

Les retards de variables se définissant dans la boîte de dialogue Utilitaire de retard :

L'ensemble de données sélectionné est toujours au format désempilé. Une seule variable peut être retardée à la fois.

Dans la boite de dialogue Utilitaire de retard :

• Nombre de retards représenté le nombre de périodes de retard à appliquer aux valeurs lors de la création des nouvelles variables. Une nouvelle variable se crée pour chacun des retards spécifique.

Variable retardée à droite de l'ensemble de données source

Crée des variables de différence au départ d'une variable originale.

La commande Différence permet de creator un nombre quelconque de variables de différence au départ d'une variable originale. Elle est principalement utile dans le contexte des variables de série temporelle. On selectionne une variable à différencier et le nombre de différences désiré (généralement 1 ou 2). La procédure créé le nombre de nouvelles variables de différence indiqué. Chaque variable de différence contient les différences de la variable sélectionnée. Dans le cas de données mensuelles, par exemple, la valeur de différence de mars 1997 est la valeur mars 1997 originale moins la valeur février 1997 originale. De même, la seconde variable de différence (si elle est demandée) contient les différences des premières différences.

La procédure est souvent utile à l'analyse de série temporelle, quand la variable originale n'est pas « stationnaire » dans le temps. Par exemple, une série temporelle à tendance à la hausse n'est pas stationnaire. La différence permet souvent d'atteindre l'état stationnaire. La seconde différence est parfois utile, mais elle est moins courante. Au troisième degré et au-delà, la différence n'est presque jamais nécessaire.

Boîte de dialogue Utilitaire de différence

Les variables de différence se définissent dans la boîte de dialogue Utilitaire de différence :

L'ensemble de données sélectionné est toujours au format désempilé. Une seule variable peut être utilisé à la fois pour créé des variables de différence.

Dans la boite de dialogue Utilitaire de différence :

• Nombre de différences désigné le nombre de différences à créé.

Ensemble de données avec variable de différence

Crée une variable d'interaction au départ d'une ou de plusieurs variables originales.

La commande Interaction permet de creator une variable d'interaction au départ d'une ou de plusieurs variables originales. Les variables d'interaction se créent au départ de deux variables numériques, d'une variable numérique et d'une catégorielle, ou de deux variables catégorieielles.

Si les deux variables sont numériques (non catégérielles), l'utilitaire en creé le produit. Si une variable est numérique et l'autre catégérielle, il creé les produits de la variable numérique avec chaque valeur nominale (dummy) correspondant aux catégories de la variable catégérielle. Et si les deux variables sont catégérielles, il créé les produits de toutes les paires de valeurs nominales (dummy) au départ des deux variables.

Boîte de dialogue Utilitaire d'interaction

Les variables d'interaction se définissant dans la boîte de dialogue Utilitaire d'interaction :

L'ensemble de données sélectionné est toujours au format désempilé. Une ou plusieurs variables à la fois peuvent servir à la création d'une variable d'interaction.

Dans la boite de dialogue Utilitaire d'interaction :

• Interaction entre permet la sélection du type de chaque variable à selectionner : Deux variables numériques, Une variable numérique et une variable catégorielle ou Deux variables categorieielles.

Comment se create la variable d'interaction ?

Une variable d'interaction se forme au départ des deux variables sélectionnées dans la boîte de dialogue. Trois options sont proposées pour ces deux variables. Il s'agit, pour la première, de deux variables de « mesure » numérique. La variable d'interaction en est alors le produit. Pour la deuxième, une variable peut être une « mesure » numérique et l'autre, une catégorie. StatTools créé dans ce cas des variables nominales (dummy) internes pour chaque catégorie de la variable catégorieelle et multiplie chaque variable nominale par la variable numérique. Pour la troisième option, les deux variables peuvent être catégorieles. StatTools créé alors des variables nominales (dummy) internes pour chaque catégorie de chaque variable catégorieille et multiplie chaque variable nominale de la première par la chaque variable nominale de la seconde. Ainsi, si les deux variables catégorieilles comptent, respectivement, 2 et 5 catégories, StatTools créé 2 × 5 = 10 variables d'interaction.

Ensemble de données avec variable d'interaction

Commande Combinaison

Crée une variable de combinaison au départ d'une ou de plusieurs variables originales.

La commande Combinaison permet de creer une variable de combinaison au depart d'une ou de plusieurs variables originales. La variable de combinaison est issue du produit, de la somme, de la moyenne, du minimum, du maximum ou de l'etendue min-max d'une ou de plusieurs variables.

Boîte de dialogue Utilitaire de combinaison

Les variables de combinaison se définissent dans la boîte de dialogue Utilitaire de combinaison :

L'ensemble de données sélectionné est toujours au format désempilé. Une ou plusieurs variables à la fois peuvent servir à la création d'une variable de combinaison.

Dans la boîte de dialogue Utilitaire de combinaison :

• Type de combinaison désigne l'opération mathématique à effectuer sur les variables sélectionnées pour la création de la variable d'interaction. Les options proposées sont : produit, somme, moyenne, minimum, maximum ou plage min-max (étendue).

Ensemble de données avec variable de combinaison

Crée des variables nominales (dummy 0-1) basées sur des variables existantes.

La commande Var. nominale cree des variables nominales (dummy 0-1) basées sur des variables existantes. Deux options sont possibles :

1) On create une variable nominale (dummy) pour chaque catégorie d'une variable catégorielle. Par exemple, pour un variable catégorielle Origine (d'automobiles) à catégories USA, Europe et Asie, l'option cree trois variables nominales sous les noms Origine_USA, Origine_Europe et Origine_Asie.
2) On cree une seule variable nominale (dummy) au depart d'une variable numérique, en fonction d'une valeur limitelectionnee. Par exemple, pour une variable Poids, on pourrait creer des variables nominales sous la condition Poids <= 60 . Dans ce cas, une nouvelle variable serait ajoutee, a valeur 0 quand Poids >60 et 1 quand Poids <= 60 .

Boîte de dialogue Utilitaire de variable nominale

Les variables nominales se créé dans la boîte de dialogue Utilitaire de variable nominale :

L'ensemble de données sélectionné peut être au format empilé ou désempilé. Une seule variable peut être utilisé à la fois pour créé des variables nominales.

Dans la boîte de dialogue Utilitaire de variable nominale :

• Le mode de création des variables nominales (dummy) se déslectionne sous Options : soit 1) une variable nominale se crée pour chaque catégorie d'une variable catégorieille, ou 2) une seule variable nominale se crée depuis une variable numérique. La condition spécifique la valeur limite à utiliser lors de l'affection d'une variable numérique à une variable nominale (dummy) 0-1.

Ensemble de données avec variable nominale

Commande Échantillons aléatoires

Génére des échantillons aléatoires au départ des variables sélectionnées.

La commande Échantillons aléatoires permet de générer un nombre quelconque d'échantillons aléatoires au départ d'une ou de plusieurs variables sélectionnées. On spécifie le nombre d'échantillons et laaille de chacun, et StatTools génére les échantillons au départ des variables sélectionnées. Plusieurs variables peuvent être échantillonnées de manière indépendante ou dépendante. L'échantillonnage peut s'effectuer avec ou sans remplacement.

Boîte de dialogue Utilitaire d'échantillons aléatoires

Les échantillons aléatoires se configurent dans la boîte de dialogue Utilitaire d'échantillons aléatoires :

L'ensemble de données sélectionné est toujours au format désempilé. Une ou plusieurs variables à la fois peuvent servir à la génération d'échantillons aléatoires.

Dans la boite de dialogue Utilitaire d'échantillons aléatoires :

• Nombre d'échantillons et Taille d'échantillon: Le nombre d'échantillons indiqué se génére pour chaque variable sélectionnée. Chaque échantillon compte le nombre d' éléments spécifique par la taille d'échantillon.
• Échantillon avec remplacement indique qu'une valeur échantillonnée «�回urge» à la population originale après l'échantillonnage et peut être à nouveau échantillonnée. Si cette option n'est pas sélectionnée, les valeurs échantillonnées ne peuvent l'être qu'une seule fois.
• Échantillonner independamment les variables multiples configure un prélèvement independant pour chaque valeur échantillonnée pour chaque variable. Si l'option n'est pas sélectionnée, pour chaque valeur échantillonnée, le même indice (n nombre compris entre 1 et le nombre de valeurs de la variable) est utilisé pour toutes les variables.

Échantillons aléatoires générés

Menu Statistiques de synthèse

Les commandes du menu Statistiques de synthèse permettent de calculer différentes mesures de synthèse numérique pour variables simples ou paires de variables. On notera qu'il n'y a pas de tableaux de contingence dans les procédures StatTools. Excel assure déjà cette fonctionnalité dans les tableaux croisés dynamiques.

Commande Synthese de variable

Calcule les statistiques de synthèse des variables.

La commande Synthese de variable presente les données de synthese des variables numériques sélectionnées. Parmi les statistiques proposées : moyenne, mediane, écart type, variance, minimum, maximum, étendue, premier quartile, troisième quartile, écart interquartile, écart moyen absolu, asymétrie, aplatissement, nombre, somme et centiles sélectionnés.

L'analyse se configure dans la boîte de dialogue Statistiques de synthèse de variable :

Boîte de dialogue Statistiques de synthèse de variable

Une ou plusieurs variables peuvent être selectionnées pour l'analyse. L'ensemble de données selectionné peut être au format empilé ou désempilé. Les variables peuvent provenir d'ensembles de données différents.

Dans la boîte de dialogue Statistiques de synthèse de variable :

• Le volet Statistiques de synthèse à inclure dans le rapport permet de selectionner les statistiques désirées dans le rapport. Pour ajouter des centiles particuliers, il suffit d'en taper les valeurs désirées.

Rapport de synthèse de variable

Le rapport de synthèse de variable utilise les fonctions statistiques de StatTools (telles que StatSkewness) pour permettre la liaison automatique aux données. Le rapport se place à l'endroit spécifique sous la commande Paramètres.

Données
manquantes et
liaison aux
données

• Données manquantes - Cette procédure admet les données manquantes au cas par cas. Autrement dit, pour chaque variable, les données manquantes de cette variable sont omises lors du calcul des mesures de synthèse. (Il s'agit d'ailleurs là de la méthode Excel par défaut : si la fonction MOYENNE est appliquée à une plage, par exemple, elle ne s'applique qu'aux valeurs numériques de la plage.)

• Liaison aux données - Toutes les mesures de synthèse se calculent au moyen de formules liées aux données. Si les données changent, les mesures de synthèse changent donc automatiquement.

Produit une table des correlations et/ou des covariances entre les variables.

La commande Corrélation et covariance produit une table des correlations et/ou des covariances entre un ensemble de variables numériques sélectionnées. Comme ces deux tables sont symétriques (la corrélation entre X et Y est identique à celle entre Y et X), on peut désir d'afficher (1) seulement les correlations (ou covariances) au-dessous de la diagonale, (2) seulement celles au-dessus de la diagonale ou (3) les deux.

Boite de dialogue Corrélation et covariance

Cette analyse se configure dans la boîte de dialogue Corrélation et covariance :

Au moins deux variables doivent être sélectionnées pour l'analyse. L'ensemble de données sélectionné doit être au format désempilé. Les variables peuvent provenir d'ensembles de données différents.

Dans la boite de dialogue Corrélation et covariance :

Le volet Tables à créé désigne la ou les tables désirées : correlations et/ou covariances.
Le volet Structure spécifie la structure de la ou des tables a générer :

• Symétrique affiche les correlations (ou covariances) audessus et au-dessous de la diagonale.
• Entrées au-dessus de la diagonale seulement affiche les correlations (ou covariances) au-dessus de la diagonale.
• Entrées au-dessous de la diagonale seulement affiche les correlations (ou covariances) au-dessous de la diagonale.

Rapport de corrélation et covariance

Le rapport de corrélation et covariance utilise les fonctions statistiques de StatTools (telles que StatCorrelationCoeff) pour permettre la liaison automatique aux données. Le rapport se place à l'endroit spécifique sous la commande Paramètres.

Données manquantes et liaison aux données

• Données manquantes - Les données manquantes sont admises. Elles sont traitées à la paire : pour obtenir la correlation (ou covariance) entre une paire quelconque de variables, tous les cas représentant des données manquantes au niveau de l'une ou l'autre des deux variables sont omis.
• Liaison aux données - Toutes les correlations et covariances se calculent au moyen de formules liées aux données. Si les données changent, ces mesures de synthèse s'actualisent donc automatiquement.

Menu Graphiques de synthèse

Les commandes du menu Graphiques de synthèse seront à la création de graphiques fort utiles à l'analyse statistique mais tout aussi difficiles et parfois même impossibles à produit à l'aide de l'assistant graphique Excel. Étant donné les vastes capacités graphiques déjà proposées dans Excel, StatTools évite d'en dupliquer les qualités.

Commande Histogramme

Cree l'histogramme des variables.

La commande Histogramme create un histogramme pour chaque variable sélectionnée. Elle offre l'option de définir les catégories ou « intervalles » de l'histogramme, qu'elle indique ensuite clairément dans le graphique. La commande produit aussi la table de fréquence à la base de chaque histogramme.

Boîte de dialogue Histogramme

Ce type de graphique se configure dans la boîte de dialogue Histogramme :

Une ou plusieurs variables peuvent être selectionnées pour la représentation graphique. L'ensemble de données selectionné peut être au format empilé ou désempilé. Les variables peuvent provenir d'ensembles de données différents.

Dans la boite de dialogue Histogramme :

• Nombre d'intervalles définit le nombre d'intervalles d'histogramme calculés sur l'étendue d'un graphique. La valeur entrée doit être comprise entre 1 et 200. Sous l'option Auto, le nombre optimal d'intervalles est calculé par méthode heuristique interne.
• Minimum définit la valeur minimum appelée à marquer le point de départ de l'histogramme. Sous Auto, StatTools se refère à la valeur minimum des données représentées graphiquement.
• Maximum définit la valeur maximum appelée à marquer la fin de l'histogramme. Sous Auto, StatTools se refère à la valeur maximum des données représentées graphiquement.
• Axe des X désigne un axe catégorieil ou numérique. Sous l'option Catégorie, l'axe étiquette simplement chaque intervalle de son point milieu. Sous l'option Numérique, l'axe présente un minimum et un maximum « lisibles » et les options d'échelle Excel standard sont applicables.
• Axe des Y désigne Fréquence, Fréq. relative ou Densité prob. comme unité de mesure de l'axe des Y. La fréquence est le nombre effectif d'observations dans l'intervalle. La fréquence relative représentée la probabilité d'une valeur comprise dans la plage d'un intervalle (observations d'intervalle/observations totales). La densité représentée la valeur de fréquence relative divisée par la largeur de l'intervalle, assurant la constance des valeurs de l'axe Y tandis que le nombre d'intervalles varie.

Histogramme de variable unique

Données manquantes et liaison aux données

• Données manquantes - Les données manquantes sont admises. Toutes les lignes représentant des données manquantes pour les variables sélectionnées sont omises.
• Liaison aux données - Les histograms sont partiellement liés aux données. Quand les données changent et que les nouvelles valeurs tombent dans la plage des intervalles de l'histogramme original, le graphique s'actualise automatiquement. Les changements de données qui exigent une révision des intervalles ne s'accompagnent pas d'une actualisation automatique du graphique.

Commande Diagramme de dispersion

Crée des diagrammes de dispersion entre paires de variables.

La commande Diagramme de dispersion create un diagramme de dispersion pour chaque paire de variables sélectionnée. L'option de trace XY Excel permet bien la création de diagrammes de dispersion, mais le tableau place automatiquement la première variable (elle à la plus à gauche) sur l'axe horizontal. Plusouple, StatTools permet de désirir la variable à disposeur sur l'axe horizontal. Chaque diagramme indique la corrélation entre les deux variables sur le trace correspondant.

Boite de dialogue Diagramme de dispersion

Ce type de graphique se configure dans la boîte de dialogue Diagramme de dispersion :

Deux variables ou plus peuvent être sélectionnées pour la représentation graphique. Au moins une variable doit être sélectionnée pour chaque axe, X et Y. Si plus de deux variables sont sélectionnées, plusieurs diagrammes de dispersion se tracent. L'ensemble de données sélectionné doit être au format désempilé. Les variables peuvent provenir d'ensembles de données différents.

Dans la boite de dialogue Diagramme de dispersion :

• L'option Afficher le coefficient de correlation spécifique que le coefficient de correlation entre les variables représentées doit être affché.

Exemple de diagramme de dispersion

Données manquantes et liaison aux données

• Données manquantes - Les données manquantes sont admises. Toutes les lignes représentant des données manquantes pour l'une ou l'autre des deux variables selectionnées d'une paire sont omises.
• Liaison aux données - Les diagrammes de dispersion sont liés aux données originales. Si les données changent, les diagrammes changent aussi. L'actualisation manuelle de l'échelle des axes peut cependant être nécessaire en cas de changement significatif des plages des variables sélectionnées.

Crée des diagrammes de type « boîte à moustaches » pour les variables.

La commande Boîte à moustaches cree une simple boîte à moustaches (si une seule variable est sélectionnée) ou plusieurs boîtes l'une à côté de l'autre (si plusieurs variables sont sélectionnées). Elle produit aussi une feuille des statistiques de synthèse (quartiles, écart interquartile, etc.) utilisées pour tracer la ou les boîtes à moustaches.

Ce type de graphique se configure dans la boîte de dialogue Boîte à moustaches :

Une ou plusieurs variables peuvent être selectionnées pour la représentation graphique. L'ensemble de données selectionné peut être au format empilé ou désempilé. Les variables peuvent provenir d'ensembles de données différents.

Dans la boîte de dialogue Boîte à moustaches :

• L'option Inclure [la] légende des éléments du trace spécifique l'affichage d'une légende décrivant les éléments du graphique sous le trace.

Exemple de boite à moustaches

Données manquantes et liaison aux données

• Données manquantes - Les données manquantes sont admises. Toutes les lignes représentant des données manquantes pour l'une quelconque des variables seLECTIONnées sont omises.
• Liaison aux données - Les tracés de boîte à moustaches sont liés aux données originales : si ces données changent, les diagrammes changent aussi. L'actualisation manuelle de l'échelle de l'axe horizontal peut cependant être nécessaire en cas de changement significatif de l'échelle des données.

Menu Inférence statistique

Les commandes du menu Inférence statistique exécutent les analyses d'inéquence statistique les plus courantes : intervalles de confiance, tests d'hypothèse et analyse de variance (ANOVA) simple et double.

Commande Intervalle de confiance - Moyenne/Écart type

Calcule les intervalles de confiance pour la moyenne et l'écart type des variables.

La commande Intervalle de confiance - Moyenne/Écart type calculé un intervalle de confiance pour la moyenne et l'écart type de variables simples, ou la différence entre les moyennes pour les paires de variables. Les intervalles de confiance se calculent par analyse à un échantillon, à deux échantillons ou à échantillons appariés.

Boîte de dialogue
Intervalle de
confiance pour
moyenne/écart
type

Cette analyse se configure dans la boîte de dialogue Intervalle de confiance pour moyen/écart type :

Le nombre de variables sélectionnées dépend du type d'analyse. L'analyse à un échantillon requiert au moins une variable; l'analyse à deux échantillons ou à échantillons appariés en requiert deux. L'ensemble de données sélectionné peut être au format empilé ou désempilé. Les variables peuvent provenir d'ensembles de données différents.

Dans la boîte de dialogue Intervalle de confiance :

• Type d'analyse désigne le type d'analyse à effectuer. Les options suivantes sont proposées :

• Un échantillon. Ce type d'analyse calcule les intervalles de confiance pour une simple variable numérique.

• Deux échantillons. Ce type d'analyse calcule l'intervalle de confiance pour la différence entre les moyennes de deux populations indépendantes.

• Échantillons apparis. Ce type d'analyse est fondamentalement identique à l'analyse à deux échantillons. Il convient lorsque les deux variables sont naturellement apparis. Il s'agit essentiellement d'une analyse à un échantillon sur la différence entre les paires.

• Dans le volet Intervalles de confiance à calculer, on spécifie les intérvalles de confiance à calculer sur les variables sélectionnées. Les options proposées varient suivant le type d'analyse sélectionné :

• Pour le type d'analyse Un échantillon, on seLECTIONne le calcul sur la moyenne et/ou sur l'écart type et on précise le niveau de confiance (0 à 100%) pour chacun.

• Pour les types Deux échantillons et Échantillons apparis, on seLECTIONne le calcul pour la différence entre les moyennes de deux variables et on précise le niveau de confiance (0 à 100%) désiré.

Rapport d'intervalle de confiance

Données manquantes et liaison aux données

• Données manquantes - Les données manquantes sont admises. Toutes les lignes représentant des données manquantes pour les variables sélectionnées sont omises.
• Liaison aux données - Tous les rapports se calculent au moyen de formules liées aux données. Si les valeurs de la variable sélectionnée changent, les sorties changent automatiquement.

Commande Intervalle de confiance – Proportion

Calcule les intervalles de confiance de proportions.

La commande Intervalle de confiance - Proportion permet d'analyser la proportion d' éléments d'un échantillon qui appartiennent à une catégorie donnée (analyse à un échantillon) ou de comparer deux échantillons concernant la proportion d' éléments compris dans une catégorie donnée (analyse à deux échantillons). Cette procédure gère trois types de données : Échantillon de population, Table de synthèse avec nombres et Table de synthèse avec proportions.

Boite de dialogue
Intervalle de
confiance pour
proportion

Cette analyse se configure dans la boîte de dialogue Intervalle de confiance pour proportion :

Le nombre de variables sélectionnées dépend du type d'analyse. L'analyse à un échantillon requiert un ou plusieurs échantillons; l'analyse à deux échantillons en requiert deux. On sélectionne les variables dans la colonne Nb (Nombre), % (Proportion) ou dans la colonne sans étiquette pour le type de données Échantillon de population. (Si les données d'échantillon de population sont empilées, les échantillons se sélectionnent dans les colonnes C1 et C2. C1 contient les catégories empilées.) Si les données seprésentent sous forme de table avec nombres ou proportions, la colonne Cat permet la sélection d'une variable à noms de catégorie.

Sous le type de données Échantillon de population, les variables peuvent provenir d'ensembles de données différents.

Dans la boîte de dialogue Intervalle de confiance :

• Type d'analyse désigne le type d'analyse à effectuer. Les options suivantes sont proposées :

• Pour le type d'analyse Un échantillon, on calcule les intervalles de confiance pour la proportion d'éléments d'un échantillon qui appartiennent à une catégorie donnée.

• Pour le type Deux échantillons, on calculé l'intervalle de confiance de deux échantillons quant à la proportion d'éléments appartenant à une catégorie donnée.

• Type de données spécifique le type de données à analyser : Échantillon de population, Table de synthèse avec nombres ou Table de synthèse avec proportions.

• Au bas de la fenêtre, les options proposées varient en fonction du Type d'analyse et du Type de données :

• Niveau de confiance indique le niveau de confiance (0 à 100%) désiré pour l'analyse.

Premier échantillon et Deuxieme échantillon déterminent, pour le type de données Table de synthese avec proportions, la taille du premier et du deuxième échantillons (analyse à deux échantillons seulement).

Rapport d'intervalle de confiance

Données manquantes et liaison aux données

• Données manquantes - Les données manquantes sont admises. Toutes les lignes représentant des données manquantes pour les variables sélectionnées sont omises.
• Liaison aux données - Tous les rapports se calculent au moyen de formules liées aux données. Si les valeurs de la variable sélectionnée changent, les sorties changent automatiquement.

Commande Test d'hypothèse - Moyenne / Écart type

Effectue un test d'hypothèse pour la moyenne et l'écart type de variables.

La commande Test d'hypothèse - Moyenne/Écart type effectue des tests d'hypothèse pour la moyenne et l'écart type de variables simples, ou la différence entre les moyennes de paires de variables. Les tests s'effectuent par analyse à un échantillon, à deux échantillons ou à échantillons appariés.

Boîte de dialogue Test d'hypothèse pour moyenne/ écart type

Cette analyse se configure dans la boîte de dialogue Test d'hypothèse pour moyenne/écart type :

Le nombre de variables sélectionnées dépend du type d'analyse. L'analyse à un échantillon requiert au moins une variable; l'analyse à deux échantillons ou à échantillons appariés en requiert deux. L'ensemble de données sélectionné peut être au format empilé ou désempilé. Les variables peuvent provenir d'ensembles de données différents.

Dans la boîte de dialogue Test d'hypothèse :

• Type d'analyse désigne le type d'analyse à effectuer. Les options suivantes sont proposées :

• Le type Un échantillon effectue les tests d'hypothèse pour une simple variable numérique.

• Deux échantillons effectue les tests d'hypothèse pour la différence entre les moyennes de deux populations indépendantes.

• Le type Échantillons appariés est fondamentalement identique à l'analyse à deux échantillons. Il convient quand les deux variables sont naturellement appariées. Il s'agit essentièlement d'une analyse à un échantillon sur la différence entre les paires.

• Dans le volet Tests d'hypothèse à réaliser, on spécifie les tests à effectuer sur les variables sélectionnées. Les options proposées varient suivant le type d'analyse sélectionné : Pour le type d'analyse à un échantillon, on sélectionne la réalisation des tests sur la moyenne et/ou sur l'écart type. Pour les types à deux échantillons et à échantillons appariés, on les sélectionne pour la différence entre les moyennes de deux variables. Pour chaque type de test sélectionné :

Valeur d'hypothèse nulle désigne la valeur du paramètre de population sous hypothèse nulle.
- Type d'hypothèse rivale désigne la rivale de la valeur d'hypothèse nulle à évaluer pendant l'analyse. Le type d'hypothèse rivale peut être « unilatéral » (valeur supérieure ou inférieure à l'hypothèse nulle) ou « bilatéral » (valeur non égale à l'hypothèse nulle).

Rapport de tests d'hypothèse

Données manquantes et liaison aux données

• Données manquantes - Les données manquantes sont admises. Toutes les lignes représentant des données manquantes pour les variables sélectionnées sont omises.
• Liaison aux données - Tous les rapportes se calculent au moyen de formules liées aux données. Si les valeurs de la variable sélectionnée changent, les sorties changent automatiquement.

Commande Test d'hypothèse – Proportion

Effectue un test d'hypothèse relatif à des proportions.

La commande Test d'hypothèse - Proportion analyse la proportion d' éléments d'un échantillon qui appartiennent à une catégorie donnée (analyse à un échantillon) ou compare deux échantillons concernant la proportion d' éléments compris dans une catégorie donnée (analyse à deux échantillons). Cette procédure gère trois types de données : Échantillon de population, Table de synthèse avec nombres et Table de synthèse avec proportions.

Boîte de dialogue Test d'hypothèse pour proportion

Cette analyse se configure dans la boîte de dialogue Test d'hypothèse pour proportion :

Le nombre de variables sélectionnées dépend du type d'analyse. L'analyse à un échantillon requiert un ou plusieurs échantillons; l'analyse à deux échantillons en requiert deux. On sélectionne les variables dans la colonne Nb (Nombre), % (Proportion) ou dans la colonne sans étiquette pour le type de données Échantillon de population. (Si les données d'échantillon de population sont empilées, les échantillons se sélectionnent dans les colonnes C1 et C2. C1 contient les catégories empilées.) Si les données seprésentent sous forme de table avec nombres ou proportions, la colonne Cat permet la sélection d'une variable à noms de catégorie.

Sous le type de données Échantillon de population, les variables peuvent provenir d'ensembles de données différents.

Dans la boîte de dialogue Test d'hypothèse pour proportion :

• Type d'analyse désigne le type d'analyse à effectuer. Les options suivantes sont proposées :

• Pour le type Un échantillon, le test d'hypothèse s'effectue pour la proportion d' éléments d'un échantillon qui appartiennent à une catégorie donnée.

• Pour le type Deux échantillons, le test d'hypothèse s'effectue pour deux échantillons quant à la proportion d'éléments appartenant à une catégorie donnée.

• Type de données spécifique le type de données à analyser : Échantillon de population, Table de synthèse avec nombres ou Table de synthèse avec proportions.

• Dans le volet Tests d'hypothèse à réaliser, on spécifie les tests à effectuer sur la proportion sélectionnée. Les options proposées varient suivant le type d'analyse sélectionné :

Valeur d'hypothèse nulle désigne la valeur du paramètre de population sous hypothèse nulle.
- Type d'hypothèse rivale désigne la rivale de la valeur d'hypothèse nulle à évaluer pendant l'analyse. Le type d'hypothèse rivale peut être « unilatéral » (valeur supérieure ou inférieure à l'hypothèse nulle) ou « bilatéral » (valeur non égale à l'hypothèse nulle).

• Premier échantillon et Deuxème échantillon déterminent, pour le type de données Table de synthèse avec proportions, la taille du premier et du deuxième échantillons (analyse à deux échantillons seulement).

Rapport de tests d'hypothèse

Données manquantes et liaison aux données

• Données manquantes - Les données manquantes sont admises. Toutes les lignesprésentant des données manquantes pour les variables sélectionnées sont omises.
• Liaison aux données - Tous les rapports se calculent au moyen de formules liées aux données. Si les valeurs de la variable sélectionnée changent, les sorties changent automatiquement.

Commande Sélection de taille d'échantillon

Déterminé la taille d'échantillon nécessaire au calcul des intervalles de confiance.

La commande Sélection de taille d'échantillon détermine la ou les tailles d'échantillon nécessaires à l'obtention d'un intervalle de confiance à demi-longueur prescrite. La procédure s'effectue pour les intervalles de confiance d'une moyenne, d'une proportion, de la différence entre deux moyennes et de la différence entre deux proportions. Aucun ensemble de données et aucune variable n'est nécessaire : la taille d'échantillon est une information généralement requise avant la collecte des données. Pour la détermination de la taille d'un échantillon, on spécifique, entre autres paramètres eventuellement nécessaires, le niveau de confiance et la demi-longueur désirée.

Boîte de dialogue Sélection de taille d'échantillon

Cette analyse se configure dans la boîte de dialogue Sélection de taille d'échantillon :

Dans la boîte de dialogue Sélection de taille d'échantillon :

Le volet Parametre a estimer configure le type de parametre a estimer au depart de l'échantillon dont oncherche a déterminer la taille. Les options Moyenne, Proportion (valeurs comprises entre 0 et 1), Différence des moyennes et Différence des proportions sont proposées.

• Les options du volet Intervalle de confiance varient selon le paramètre à estimer sélectionné :

• Pour Moyenne et Différence des moyennes, on entre le niveau de confiance désiré (généralement entre 90 et 100% ), la demi-longueur d'intervalle (élément « plus ou moins » de l'intervalle) et l'écart type estimé de la population. Remarque: Le niveau de confiance et la longueur d'intervalle sont liés : plus le niveau de confiance est élevé, plus l'intervalle doit être long.

• Pour Proportion et Différence des proportions, on entre le niveau de confiance déséré (généralement entre 90 et 100% ), la demi-longueur d'intervalle (élément « plus ou moins » de l'intervalle) et la proportion estimée de la population. Si la différence des proportions est estimée, on indique la proportion estimée pour chaque population.

Rapport de sélection de taille d'échantillon

Données manquantes et liaison aux données

• Données manquantes - Consideration sans objet.
• Liaison aux données - Consideration sans objet.

Effectue une analyse de variance « ANOVA » simple sur les variables.

La commande ANOVA simple généraleise la procEDURE à deux échantillons pour la comparaison des moyennes de deux populations. Sous l'analyse ANOVA simple, les moyennes d'au moins deux (généralement plus de deux) populations sont comparées. La procédure s'effectue au moyen d'une table ANOVA (analyse de variance). Deux sources de variation y sont comparées : la variation interne à chaque population par rapport à la variation entre les moyennes d'échantillon de différentes populations. Une variation entre les moyennes supérieure à la variation interne, telle que mesuree par un test F, est signe de différences entre les moyennes des populations.

La valeur clé de la table ANOVA est la valeur p. Une valeur p fais le signe de moyennes de population divergentes. Outre la table ANOVA, les intervalles de confiance relatifs à toutes les différences entre les paires de moyennes peuvent être révélateurs. Les intervalles qui ne couvent pas 0 sont signes de moyennes non égales. StatTools propose différents types d'intervalles de confiance basés, chacun, sur une méthode légersement différente.

Boîte de dialogue ANOVA simple

Cette analyse se configure dans la boîte de dialogue ANOVA simple :

Au moins deux variables doivent être SéLECTIONNÉES pour cette analyse. Les ensembles de données séLECTIONNÉS peuvent être au format empilé ou désempilé. Les variables peuvent provenir d'ensembles de données différents.

Dans la boîte de dialogue ANOVA simple :

Le volet Méthodes d'intervalle de confiance permet de sélectionner une ou plusieurs méthodes de correction des intervalles de confiance pour les variables individuelles : Aucune correction ou méthode de Bonferroni, Tukey et/ou Scheffe.

• Niveau de confiance désigne un niveau de confiance « simultané » pour les résultats de toutes les variables : il s'agit du niveau de confiance que l'on désire avoir que tous les intervalles de confiance contiennent leurs différences de moyennes de population respectives. Pour des raisons techniques, le niveau de confiance global réel est généralement inférieur au niveau spécifique ici en l'absence de correction des intervalles de confiance, d'ou les méthodes de « correction » proposées plus haut : ces méthodes corrigent (en l'étendant) la longueur des intervalles de confiance pour que le niveau de confiance général soit tel que spécifique.

Dans le rapport ANOVA simple illustré ci-dessus, les statistiques de synthèse de chaque population (en l'occurrence, chaque usine) sont représentées en premier. Ces statistiques sont suivies d'une table de statistiques d'échantillon relatives à chaque variable considérée. Vient ensuite la table ANOVA. Dans cet exemple, la très faible valeur p indique clairment que les cotes de moyenne des cinq usines ne sont pas toutes égales. Les intervalles de confiance, au bas du rapport, révolut les différences. Les paires dont les valeurs sont affichées en caractères grasprésentant une différence de moyennes significative.

Données manquantes et liaison aux données

• Données manquantes - Les données manquantes sont admises. Toutes les lignesprésentant des données manquantes pour les variables sélectionnées sont omises.
• Liaison aux données - Tous les rapports se calculent au moyen de formules liées aux données. Si les valeurs de la variable sélectionnée changent, les sorties changent automatiquement.

Effectue une analyse de variance « ANOVA » double sur les variables.

La commande ANOVA double effectue une analyse de variance double. Cette analyse s'effectue généralement dans le contexte d'un concept experimental à deux « facteurs » régés, chacun,à différents « niveaux de traitement ». Par exemple, dans une étude de performance de balles de golf, les deux facteurs considérés pourraient être la marque et le temps (température extérieure). Les niveaux de traitement de Marque sont ici « A » à « E», et ceux de Temps sont « Frais», « Doux » et « Chaud ». La variable de valeur est Mètres,et les observations relatives à cette variable sont recueillies pour un certain nombre de balles à chaque combinaison Marque/Temps. Le but de l'étude est de déterminer si les différences de moyenne sont significatives entre les différentes combinaisons de niveaux de traitement.

Les données de l'analyse ANOVA double doit être au format empilé : il doit y avoir deux variables « catégorie » (Marque et Temps, dans l'exemple spécifique) et une variable « valeur » (Mètres). Les données doivent aussi être « équilibriées » : il doit y avoir un nombre égal d'observations à chaque combinaison de niveaux de traitement. Il est certainement possible d'analyser un modele non équilibré, mais il vaut alors mieux procéder par régression (avec variables nominalesdummy).

Boite de dialogue ANOVA double

Cette analyse se configure dans la boîte de dialogue ANOVA double :

Deux variables catégielles (C1 et C2) et une variable valeur (Val) doivent être sélectionnées. L'ensemble de données sélectionné doit être au format empilé.

Rapport d'analyse ANOVA double

Les trois premiers éléments du rapport sont les mesures de synthèse (taillies, moyennes et écarts types des échantillons) aux différentes combinaisons de niveaux de traitement. Vient ensuite la table ANOVA. Trois valeurs p importantes y figurent : deux pour les « effets principaux » et une d'« interaction ». Les effets principaux indiquent l'existence ou non de différences de moyennes significatives sur les niveaux d'un facteur, en moyenne sur ceux de l'autre facteur. Par exemple, l'effect principal du Temps indique si les valeurs des cellules B17 à D17 sont significativement différentes. (Elles le sont, comme indiqué par la très faible valeur p de Temps dans la table ANOVA).

Données
manquantes et
liaison aux
données

• Données manquantes - Étant donné le critère d'équilibre, il ne devrait y avoir aucune donnée manquante.

• Liaison aux données - Toutes les formules ANOVA sont liées aux données. Si les données changent, les résultats changent automatiquement. L'équilibre de l'expérience est vérifié au moment de l'analyse. Les changements de données risquent d'affector l'équilibre et de produit des résultats incorrects.

Commande Test d'indépendance chi carré

Teste l'indépendance entre les attributs de ligne et de colonne d'un tableau de contingency.

La commande Test d'indépendance chi carré teste l'indépendance entre les attributs de ligne et de colonne d'un tableau de contingence. Par exemple, si le tableau de contingence liste des nombres de personnes appartenant à différentes catégories de consommation d'alcool et de tabac, la procédure teste si les habitudes de tabagisme sont indépendantes de celles de consommation d'alcool. Le tableau de contingence (aussi appelé tableau à double entrée) pourrait bien être un tableau croisé dynamique Excel.

Cette procédure diffère quelles peu de la plupart des analyses StatTools. Pour cette analyse, la seule exigence est un tableau de contingence rectangulaire. Chaque cellule du tableau doit représenter un nombre d'observations pour une combinaison ligne/colonne particulière (non buveurs et grands fumeurs, par exemple). Les lignes et colonnes du tableau peuvent être étiquetées (en-têtes) et/ou totalisées. Utiles à la clarté des rapports de StatTools, ces indications ne sont pas obligatoires.

Boîte de dialogue Test d'indépendance chi carré

Cette analyse se configure dans la boîte de dialogue Test d'indépendance chi carré :

Dans la boîte de dialogue Test d'indépendance chi carré :

• Les options suivantes sont proposées dans le volet Titres et en-têtes de ligne et de colonne : Le tableau inclut des entêtes de ligne et de colonne (colonne la plus à gauche et ligne supérieure du tableau) ; Titre des colonnes (titre à utiliser pour représentater les colonnes du tableau) et Titre des lignes (titre à utiliser pour représentater les lignes).

Rapport de test d'indépendance chi carré

Le rapport illustré ci-dessus présente le résultat fondamental du test : sa valeur p. Si cette valeur est faible ( comme c'est le cas ici), on peut conclure que les attributs de ligne et de colonne ne sont pas indépendants. Un examen plus approfondi de cette feuille permet de mistroux comprendre la relation entre boisson et tabac.

Données manquantes et liaison aux données

• Données manquantes - Il ne devrait pas y avoir de données manquantes dans les cellules du tableau de contingence.
• Liaison aux données - Les formules du rapport du test d'indépendance chi carré sont liées aux données. Si les nombres du tableau de contingence original changent, les sorties représentées sur cette feuille changent aussi.

Menu Tests de normalité

Beaucoup de procédures statistiques reposent sur l'hypothèse d'ensembles de données normalement distribués. Il est donc utile de-disposer de méthodes aptes à vérifier cette hypothèse. StatTools propose trois tests de vérification courants, tels que décrits dans cette section.

Commande Test de normalité chi carré

Vérifie si les données observées pour une variable sont normalement distribuées.

La procédure Test de normalité chi carré recourt au test de qualité d'ajustement chi carré pour vérifier si les données observées d'une variable spécifique proviennent effectivement d'une distribution normale. Ce test cree un histogramme de la variable selon les catégories spécifiées, puis y superpose un histogramme de distribution normale. Si les deux histograms ont essentiellement la même forme, l'hypothèse nulle d'ajustement normal ne peut pas être rejetée.

Ce test formel s'effectue par comparaison des nombres observés dans les différentes catégories avec ceux attendus sur la base d'une supposition de normalité. La procédure permet de tester (separation) la normalité de plusieurs variables. Un historiagramme se cree pour chaque variable selectionnée et le test chi carré s'exécute sur chacun.

La seule condition nécessaire à l'exécution du test de normalité chi Carré est la présence d'au moins une variable numérique. La plupart des analystes recommendant sinon au moins 100 observations : plus le nombre d'observations est grand, plus le test est faisable.

Cette analyse se configure dans la boîte de dialogue Test de normalité chi carré :

Le test requiert la sélection d'une variable. L'ensemble de données选拔ctionné peut être au format empilé ou désempilé.

Dans la boîte de dialogue Test de normalité chi carré :

• Intervalles spécifique un nombre d'intervalles fixe ou, automatiquement, le nombre calculé par le système.

• Minimum et Maximum - auto spécifique le calcul des valeurs minimum et maximum d'intervalles égaux en fonction des valeurs minimum et maximum de l'ensemble de données. Le premier et le dernier intervenles peuvent cependant être définis à l'aide des options Étendre à l'infini - et Étendre à l'infini +. Si l'options de calcul automatique n'est pas sélectionnée, on peut entraire directement les valeurs Minimum et Maximum devant marquer le début et la fin des intervenles et définiir ainsi une plage précise de répartition, indépendante des valeurs minimum et maximum de l'ensemble de données.

• Étendre à l'infini - spécifique un premier intervalle s'étendant du minimum spécifique à l'infini négatif. Tous les autres intervalles sont de longueur égale. Dans certaines circonstances, cette option améliore le test d'ensembles de données dont la limite inférieure est inconnue.

• Étendre à l'infini + spécifique un dernier intervalle s'étendant du maximum spécifique à l'infini positif. Tous les autres intervalles sont de longueur égale. Dans certaines circonstances, cette option améliore le test d'ensembles de données dont la limite supérieure est inconnue.

Rapport de test de normalité chi carré

Le rapport ci-dessus illustré les résultats du test. La valeur p de 0,4776 reflète bien la distribution normale des nombres. Les histograms et les données de fréquence la confirmment aussi. Deux remarques importantes s'imposent cependant. D'abord, si le nombre d'observations est insuffisant (largement inférieur à 100, par exemple), le test chi carré ne désigne pas bien la normalité de la non-normalité. La valeur p n'est en effet généralement pas suffisamment faible pour rejoeter l'hypothèse de normalité. Pratiquement tout semble normal quand les ensembles de données sont réduits. En revanche, si l'ensemble de données est extrémement vaste (plusieurs centaines d'observations, par exemple), la valeur p est généralement faible, signe de non-normalité. La raison en est qu'en présence de tels ensembles de données, chaque petite « excroissance » au niveau de la courbe tend à produit une valeur p faible. Le veritable test est alors de nature pratique, en ce qu'il revient à déterminer, à toutes fins utiles, si les histograms diffèrent juste l'un de l'autre.

Données
manquantes et
liaison aux
données

• Données manquantes - Les données manquantes sont admises. Toutes les lignes représentant des données manquantes pour les variables sélectionnées sont omises.
• Liaison aux données - L'histogramme et toutes les formules du test sont liés aux données originales. Si les données changent, l'histogramme et les résultats du test changent automatiquement.

Vérifie si les données observées pour une variable sont normalement distribuées.

La procédure Lilliefors offre un test de normalité plus puissant que le test plus courant de qualité d'ajustement chi carré. (La puissance du test tient au fait qu'il est plus susceptible de détecter la non-normalité.) Le test de Lilliefors repose sur une comparaison de la « fdc empirique » et d'une fdc normale (fdc = fonction de distribution cumulative), indiquant la probabilité d'une situation d'inferiorité ou égalité à une valeur particulière.

La fdc empirique repose sur les données. Par exemple, s'il y a 100 observations et que la 13^e , en partant de la plus faible, représentée une valeur de 137, la fdc évaluée à 137 est 0,13. Le test de Lilliefors recherche la distance verticale maximale entre la fdc empirique et la fdc normale, puis compare ce maximum aux valeurs d'un tableau (basées sur la taille de l'échantillon). Une distance verticale maximale observée suffisamment grande est signe de données non originaires d'une distribution normale.

Boîte de dialogue Test Lilliefors de normalité

Cette analyse se configure dans la boîte de dialogue Test Lilliefors de normalité :

Une ou plusieurs variables peuvent être sélectionnées pour le test. L'ensemble de données sélectionné doit être au format désempilé. Les variables peuvent provenir d'ensembles de données différents.

Rapport de test de Lilliefors

Le rapport ci-dessus illustre les résultats du test. Bien qu'il n'y ait pas de valeur p ( comme dans la plupart des tests d'hypothèse), la distance verticale maximale semble suffisamment large pourmettre en doute l'hypothèse de normalité. Les fdc représentées dans le graphique en témoignent aussi. L'ajustement des deux courbes est cependant « relativement bon » et pourrait bien être suffisant à toutes fins utiles. On pourrait donc conclure que ces données sont « suffisamment proches » d'une distribution normale aux fins poursuivies.

Données manquantes et liaison aux données

• Données manquantes - Les données manquantes sont admises. Toutes les lignes représentant des données manquantes pour les variables sélectionnées sont omises.
• Liaison aux données - Les FDC et toutes les formules du test sont liées aux données originales. Si les données changent, le graphique et les résultats du test changent automatiquement.

Commande Graphique Q-Q normal

Vérifie si les données observées pour une variable sont normalement distribuées.

La commande Graphique Q-Q normal cree un trace double quantile (Q-Q) pour une variable. Elle offre ainsi un test informel de normalite. Si les détails en sont assez complexes, l'objectif est relativement simple : il s'agit de comparer les quantiles (ou centiles) des données à leurs d'une distribution normale. Si les données sont essentiellement normales, les points du trace Q-Q sont proches d'une ligne à 45 degrés. La courbure evidente du trace est cependant indicatrice d'un certain degré de non-normalité (asymétrie, par exemple).

Boîte de dialogue Graphique Q-Q normal

Cette analyse se configure dans la boîte de dialogue Graphique Q-Q normal :

Une variable peut être sélectionnée pour le trace. L'ensemble de données sélectionné doit être au format désempilé.

Dans la boîte de dialogue Graphique Q-Q normal :

• Graphique à valeurs Q standardisées spécifique l'usage d'une valeur Q standardisée,只不过 que de données Q-Q, sur l'axe Y du graphique. Cette option permet la comparaison des valeurs d'axe Y entre graphiques Q-Q normaux.

Rapport de graphique Q-Q normal

Données manquantes et liaison aux données

Comme indiqué plus haut, il s'agit ici d'un test informel de normalité. Il est difficile de déterminer la « proximité » de 45 degrés nécessaire à l'acceptation de l'hypothèse de normalité. On considère généralement只不过 la courbure évidente du tracé, non apparente dans l'exemple illustré ici.

• Données manquantes - Les données manquantes sont admises. Toutes les lignes représentant des données manquantes pour les variables sélectionnées sont omises.
• Liaison aux données - Les tracés et toutes les formules sont liés aux données originales. Si les données changent, les tracés changent automatiquement.

Menu Série temporelle et prévision

Les procédures proposées dans le menu Série temporelle et prévision concernant l'analyse de données collectées au fil du temps, applicable aux situations de prévision et de contrôle de qualité. Les méthodes de prévision considérées sont celles des moyennes mobiles, de lissage exponentiel simple, de lissage exponentiel de Holt pour la capture de tendance et de lissage exponentiel de Winters pour la capture de saissonnalité.

Commande Chronogramme

Trace un chronogramme des variables.

La commande Chronogramme trace le chronogramme d'une ou plusieurs variables de série temporelle sur un même diagramme. Si deux variables sont sélectionnées, l'échelle peut être identique ou différente, pour les deux variables, sur l'axe Y. Les échelles différentes sont utiles quand les plages de valeurs des deux variables diffèrent largement. Pour plus de deux variables toutefois, une même échelle verticale doit être partagée.

Il doit y avoir au moins une variable numérique dans l'ensemble de données. Une variable « date » est aussi admise, mais si cette variable doit servir d'étiquette à l'axe horizontal du graphique, elle doit être seLECTIONnée en tant que telle (variable « étiquette »).

Ce type de graphique se configure dans la boîte de dialogue Chronogramme :

Boite de dialogue Chronogramme

Une ou plusieurs variables peuvent être selectionnées pour la représentation graphique. L'ensemble de données selectionné doit être au format désempilé. Les variables peuvent provenir d'ensembles de données différents. La variable Étiquette (case Etq) figure sur l'axe des X.

Dans la boîte de dialogue Chronogramme :

• Tracer toutes les variables sur un graphique permet de représentater toutes les variables sur un même graphique.
• Deux axes Y affiche un axe Y différent pour chaque variable sur un graphique à deux variables. Les unités et valeurs de chaque variable peuvent ainsi s'afficher sur le graphique.

Chronogramme de deux variables

Données
manquantes et
liaison aux
données

• Données manquantes - Les données manquantes sont admises. Toutes les lignes représentant des données manquantes pour les variables sélectionnées sont omises.
• Liaison aux données - Les graphiques sont liés aux données, de sorte que si les données changent, le graphique s'actualise automatiquement.

Calcule les autocorrelations des variables.

La commande Autocorrélation calcule les autocorrélations d'une variable numériqueé sélectionnée. Il s'agit généralement d'une variable de série temporelle, mais StatTools calcule aussi les correlations d'autres types. Le nombre d'autocorrélations (« retards ») désiré peut être sélectionné dans la boîte de dialogue. Leur graphique, appelé « corrélogramme», peut aussi être demandé. La sortie indique, le cas échéant, les autocorrélations significativement différentes de 0.

Boite de dialogue Autocorrelation

Ce type de graphique se configure dans la boîte de dialogue Autocorrélation :

Une ou plusieurs variables peuvent être sélectionnées pour l'analyse. L'ensemble de données sélectionné doit être au format désempilé.

Dans la boite de dialogue Autocorrélation :

• Nombre de retards représenté le nombre de périodes de retard à appliquer lors du calcul des autocorrelations. Si l'option Auto est sélectionnée, StatTools déterminé le nombre de retard à tester. Pour un nombre de retards spécifique, le nombre maximum admis est limité à 25 % du nombre d'observations de la série. Ainsi, pour 80 valeurs mensuelles, on peut demander un maximum de 20 retards.
• Créer un correlogramme trace un graphique à barres dans lequel la hauteur de chaque barre représenté l'autocorrélation correspondante.

Rapport d'autocorrélation

Un rapport d'autocorrélation est illustré ci-dessus. L'autocorrélation correspondant à chaque retard est représentée, avec une erreur type approximative.

• Données manquantes - Cette procédure admet les données manquantes en début de série temporelle, mais pas au milieu ni à la fin.
• Liaison aux données - StatTools lie la sortie aux données. Si les données changent, les autocorrelations (et le correlogramme) changent automatiquement.

Données manquantes et liaison aux données

Commande Test des runs

Effectue un test des runs pour vérifier si une variable est aléatoire.

La commande Test des runs permet de vérifier le caractère « aléatoire » d'une série valeur dans une variable, généralement de série temporelle. Elle indique le nombre de « runs » présents dans une série, chaque « run » représentant un nombre consécutif de valeurs d'un côté ou de l'autre d'un point limite donné (la moyenne ou la mediane de la série, par exemple). Pour une série aléatoire, le nombre de runs ne doit être ni trop faible, ni trop élevé. Le test des runs déterminé le nombre de runs et produit la valeur p du test. Une valeur p faible est signe de série probabilité non aléatoire (trop ou trop peu de runs).

Boite de dialogue Test des runs

Cette analyse se configure dans la boîte de dialogue Test des runs :

Une ou plusieurs variables peuvent être sélectionnées pour l'analyse. L'ensemble de données sélectionné doit être au format désempilé. Les variables peuvent provenir d'ensembles de données différents.

Dans la boite de dialogue Test des runs :

Valeur limite de definition des runs - Un test des runs se définit toujours en fonction des runs observés au-dessus ou au-dessous d'une valeur limite. Cette valeur peut etre la moyenne de série, la mediane de série ou la valeur limite personalisée spécifiée sous cette option.

Rapport de test des runs

Le rapport illustré ci-dessus indique le nombre de runs et le nombre probable sous variable aléatoire E(R). La valeur 20 est significativement inférieure à 24,8333. Cette série n'est donc pas entiennent aléatoire : les ventes ne « zigzagueraient » par autant dans une série aléatoire.

Données manquantes et liaison aux données

• Données manquantes - Cette procédure admet les données manquantes au début et à la fin de la série temporelle, mais pas au milieu.
• Liaison aux données - StatTools lie la sortie aux données. Si les données changent, les rapports changent automatiquement.

Commande Prévision

Génére les prévisions de variables de série temporelle.

La commande Prévision propose différentes méthodes de prévision d'une variable de série temporelle. Les méthodes considérées sont celles des moyennes mobiles, de lissage exponentiel simple, de lissage exponentiel de Holt pour la capture de tendance et de lissage exponentiel de Winters pour la capture de saissonnalité. La commande Prévision permet aussi de désaisonnaliser les données d'abord, selon la méthode de rapport aux moyennes mobiles et un modele de saissonnalité multiplicative. Toutes les méthodes de prévision (autres que celle de Winters) peuvent ensuite servir à la prévision des données désaisonnalisées. Cela fait, les prévisions peuvent être « resaisonnalisées » pour revenir aux unités originales.

Les rapports de prévision incluent une série de colonnes de représentation des calculs (niveau lissés et tendances de la méthode Holt, facteurs saissonniers de celle des moyennes mobiles, etc.), des prévisions et des erreurs de prévision. Les mesures de synthèse sont également inclues (EAM, EMQ et EPAM) pour le suivi de correspondence du modele aux données observées. (Sous les méthodes de lissage exponentielles, l'option est donnée de recourir à l'optimisation pour identifier la ou les constantes de lissage aptes à minimiser l'EMQ).

Enfin, plusieurs traces graphiques peuvent être configurés, y compris un trace de la série originale, de la série avec superposition des prévisions et des erreurs de prévision. En cas de désaisonnalisation, les graphiques sont proposés pour la série originale et pour cette désaisonnalisée.

Les prévisions se configurent dans la boîte de dialogue Prévision :

Paramètres de prévision - Boîte de dialogue
Prévision

Une variable peut être selectionnée pour l'analyse. L'ensemble de données selectionné doit être au format désempilé.

L'onglet Paramètres de prévision de la boîte de dialogue permet de désigner la méthode de prévision à utiliser et ses paramètres :

• Nombre de prévisions spécifique le nombre de périodes futures pour lesquelles des prévisions doivent être effectuees.
• Nombre d'exclusions spécifique le nombre d'observations à « exclure » du modele de prévision. Toutes les observations peuvent être utilisées pour l'estimation du modele de prévision (0 exclusion) ou quelques-unes peuvent être retenues à des fins de validation. Estimé sur la base des observations non exclues, le modele sert alors à la prévision des observations exclues.

• Optimiser les paramètres (méthodes de lissage exponentiel uniquement) permet de rechercher la constante de lissage apte à minimiser l'EMQ (pour la période sans exclusion). L'optimisation exige des paramètres régés entre 0 et 1 dans le volet Paramètres de l'onglet. En cas de modification directe des valeurs de ces paramètres dans un rapport de prévision, on veillera à respecter ces limites.

• Désaisonnaliser permet la désaisonnalisation des données avant la prévision. Pour les données saisonnières (dont on suppose qu'elles suivant une tendance saisonnière), deux options sont possibles : la méthode de Winters traite directement la saissonnalité, ou la sélection de Désaisonnaliser permet de désaisonnaliser d'abord les données selon la méthode de rapport aux moyennes mobiles. N'importe qu'elle méthode peut ensuite être sélectionnée pour la prévision de la série désaisonnalisée.
  Le volet Méthode sert à selectionner la méthode de prévision à utiliser : Moyenne mobile ou méthode de lissage exponentiel simple, de Holt ou de Winters.

• Dans le volet Paramètres, on configure les paramètres à utiliser pour la méthode de prévision SéLECTIONNée :

• Portée (pour la méthode Moyenne mobile) définit le nombre d'observations consécutives de chaque moyenne mobile.

• Niveau (toutes méthodes de lissage exponentiel) est un paramètre de lissage dont la valeur doit être comprise entre 0 et 1 (la valeur par défaut est 0,1).
• Tendance (méthodes de lissage exponentiel Holt et Winters) est un deuxième paramètre de lissage dont la valeur doit être comprise entre 0 et 1 (la valeur par défaut est 0,1).
• Saisonnalité (méthode de lissage exponentiel Winters) est un troisième paramètre de lissage dont la valeur doit être comprise entre 0 et 1 (la valeur par défaut est 0,1).

Remarque: Si l'option Optimiser les paramètres est sélectionnée, les paramètres Niveau, Tendance et Saisonnalité ne peuvent pas être régles ici puisqu'il s'agit des paramètres dont les valeurs sont optimisées.

Onglet Échelle de temps - Boîte de dialogue
Prévision

L'onglet Échelle de temps et ses options servent à spécifique les étiquettes d'échelle de moment et de temps de la variable analyse :

• Période saissonnière spécifique le type de données de série temporelle : Annuelle, Trimestrielle, Mensuelle, Hebdomadaire, Journalière ou Aucune. La sélection opérée ici sert à la saissonnalisation des données et à l'étiquetage.
• Style d'étiquette spécifique l'étiquetage de l'échelle de temps sur les graphiques générés.
• Étiquette de départ spécifie l'entrée de la première étiquette d'échelle de temps sur le graphique.

Onglet Graphiques - Boite de dialogue Prévision

L'onglet Graphiques et ses options configurent les graphiques de prévision à générer :

1) Superposition de prévision trace le chronogramme des valeurs de données générées par la prévision.
2) Série originale trace le chronogramme des données réelles.
3) Erreurs de prévision représenté l'erreur entre la prévision et les valeurs réelles.
4) Superposition de prévision désaïsonnalisée trace le chronogramme des valeurs de données générées par la prévision après désaïsonnalisation des données originales.
5) Série originale désaisonnalisée trace le chronogramme des données réelles après leur désaisonnalisation.
6) Erreurs de prévision désaisonnalisées représenté l'erreur entre la prévision et les valeurs réelles après désaisonnalisation des données originales.

Exemple derapport de prévision

Données
manquantes et
liaison aux
données

• Données manquantes - Les données manquantes sont admises en début de série temporelle, mais pas au milieu ni à la fin.
• Liaison aux données - Étant donné la longueur des calculs, les prévisions ne sont pas liées aux données. La procédure doit être rééxcutée en cas de changement affectant les données originales.

Menu Régression et classification

Les commandes du menu Régression et classification effectuent des analyses de régression et classification. Différents types d'analyse de régression sont proposés : multiple, en escalier, avant, arrêté et par bloc. Le menu propose également des commandes d'analyse discriminante et de régression logistique.

Commande Regression

Effectue des analyses de régression sur un ensemble de variables.

La commande Régression execute différents types d'analyse de régression : multiple, en escalier, avant, arrêté et par bloc. Les rapportés de chaque analyse incluent les mesures de synthèse de chaque équation de régression executée, une table d'analyse de variance ANOVA pour chaque régression et une table des coefficients de régression estimés, leurs écarts types, leurs valeurs t, leurs valeurs p et leurs intervalles de confiance à 95 % pour chaque régression.

De plus, deux nouvelles variables peuvent être créées, valeurs ajustées et résidus, de même que des diagrammes de dispersion diagnostiques.

Les types de régression suivants sont proposés : Multiple, Escalier, Avant, Arrière et Bloc. La procédure de régression Multiple élaboré une équation en une fois, selon les variables explicatives sélectionnées. Les autres procédures permettent l'entrée ou la sortie séquentielles des variables (ou blocs de variables). Plus précisément, la procédure en escalier permet l'entrée d'une variable à la fois. La variable suivante est celle la plus hautement corréée à la partie inexpliquée de la variable ↔ response. L'option Escalier permet cependant aussi la sortie de variables entrées si leur contribution n'est plus significative. La procédure Avant est identique à l'escalier, si ce n'est que la sortie des variables entrées n'est pas admise. La procédure Arrière commence par considérer toutes les variables explicatives potentielles dans l'équation, puis les supprime une à une si leur contribution n'est pas significative. Enfin, la procédure Bloc permet aux blocs de variables explicatives d'entrer ou non, en bloc, selon un ordre spécifique. Si un bloc n'est pas significatif et n'entre pas, aucun bloc ultérieur n'est considéré à l'entrée.

Une variable dépendante (D) et une ou plusieurs variables indépendantes (I) doivent être sélectionnées, sauf dans le cas de la régression de type Bloc. Pour la régression Bloc, une variable dépendante (D) et un à sept blocs (B1 à B7) doivent être sélectionnés. L'ensemble de données sélectionné doit être au format désempilé. Les variables peuvent provenir d'ensembles de données différents.

Dans la boîte de dialogue Régression :

• Type de régression désigne le type de régression à effectuer : Multiple, Escalier, Avant, Arrière ou Bloc.

Les paramètres à configurer varient suivant le type d'analyse sélectionné :

• Valeurs p affecte la manière dont les variables sont ajoutées à l'équation de régression ou en sont supprimées. Sous seLECTION de ce paramètre, on spécifie une valeur p entrée et/ou valeur p sortie, suivant la méthode de régression applicable. Plus la valeur p est faible, plus une variable doit être significative pour entraîr dans l'équation de régression ou en sortie. Les valeurs proposées par défaut sont généralement acceptables. Deux choses à garder à l'esprit : D'abord, la valeur p d'entrée ne peut pas être supérieure à celle de sortie. Ensuite, la configuration de valeurs p plus élevées facilité l'entrée des variables (et en rend la sortie plus difficile), tandis que celle valeurs p moins grandes en rend l'entrée plus difficile (et la sortie plus facile). Les valeurs p sont généralement comprises entre 0,01 et 0,1.
• Comme le paramètre Valeurs p, Valeurs F affecte la manière dont les variables sont ajoutées à l'équation de régression ou en sont supprimées. Sous selection de ce paramètre, on spécifie une valeur F entrée et/ou valeur F sortie, suivant la méthode de régression applicable. Les valeurs F sont généralement comprises entre 2,5 et 4.

StatTools propose différents diagrammes de dispersion facultatifs, tels que listedes dans le volet Graphiques :

• Valeurs ajustées vs valeurs Y réelles
• Valeurs ajustées vs valeurs X
• Résidus vs valeurs ajustées
• Résidus vs valeurs X

Ces diagrammes servent généralement à l'« analyse résiduelle », pour vérifier la satisfaction ou non des hypothèses de régression. Le trace le plus utile est probablement celui des résidus (sur l'axe vertical) par rapport aux valeurs ajustées (ou prédites) de la variable réponse.

Options avancées de l'analyse de régression :

• Inclure l'info de pas détaillée rapporte les statistiques R carré et d'erreur type de la variable indépendante à chaque pas intermédiaire de la régression.

• Sous Inclure une prédiction, les valeurs prédites pour la variable dépendante sont généres pour les valeurs variables indépendantes dans un deuxième ensemble de données. Cet ensemble de données de prédiction doit avoir les mêmes noms de variables que l'ensemble original soumis à l'analyse de régression. Dans l'ensemble de données de prédiction, il y a généralement des ensembles de valeurs de variables indépendantes pour lesquilles on désire prédire la valeur de la variable dépendante. L'équation de régression calculée sur la base du premier ensemble de données sert à effectuer les prédictions. Les valeurs prédites pour la variable dépendante s'introduisent directement dans l'ensemble de données de préduction, où elles replissent la colonne (ou la ligne) de la variable dépendante. Le niveau de confiance spécifique les limites inférieure et supérieure à générer pour les valeurs prédites.

Rapport de régression en escalier

Données manquantes et liaison aux données

• Données manquantes - S'il y a des données manquantes, toute ligne affectée pour l'une quelconque des variables sélectionnées est omise.
• Liaison aux données - Il n'y a pas de lien aux données originales. Si les données changent, l'analyse doit être rééxcutée.

Commande Régression logistique

Effectue une analyse de régression logistique sur un ensemble de variables.

La commande Régression logistique effectue une analyse de régression logistique sur un ensemble de variables. Il s'agit essentiellement d'un type non linéaire d'analyse de régression où la variable réponse est binaire: 0 ou 1. Il doit y avoir une variable réponse 0-1 qui spécifie si chaque observation est un « succès » ou un « échec », ainsi qu'au moins une variable explicative pouvant servir à estimer la probabilité de succès.

Sous une seconde option de régression logistique, une variable « Nb » spécifie le nombre d'« essais » observés à chaque combinaison de variables explicatives. La variable réponse doit alors indiquer le nombre d'essais couronnés de « succès ». Le résultat de la régression logistique est une équation de régression similaire à l'équation de régression ordinaire multiple. Son interprétablest est cependant légèrement différente, comme expliqué ci-dessous.

La procédure de régression logistique StatTools recherche l'équation de régression par optimisation. Cette optimisation repose sur un algorithme non linéaire complexe et la procédure peut être longue, suivant la vitesse du PC.

Boîte de dialogue
Régression
logistique

Cette analyse se configure dans la boîte de dialogue Régression logistique :

Une variable réponse ou dépendante (D) et une ou plusieurs variables indépendantes (I) doivent être sélectionnées pour l'analyse. Les données doivent

1) être au format « empilé » et il doit y avoir une variable réponse 0-1 spécifique le « succès » ou l'« échéc » de chaque observation. Il s'agit dans ce cas du type d'analyse Échantillons sans variable Nb ;
2) avoir une variable « Nb » et une variable réponse entière. Il s'agit alors du type d'analyse Synthese d'échantillons à variable Nb.

Les variables peuvent provenir d'ensembres de données différents. Si le type d'analyse Synthese d'échantillons à variable Nb est sélectionné, une variable Nb doit aussi être selectionnée.

Dans la boîte de dialogue Régression logistique :

• Type d'analyse désigne le type de régression logistique à effectuer : Échantillons sans variable Nb ou Synthese d'échéantillons à variable Nb.

Le type Échantillons sans variable Nb comporte une variable réponse 0-1 qui spécifie si chaque observation est un « succès » ou un « échéc », ainsi qu'au moins une variable explicative pouvant servir à estimer la probabilité de succès.

Sous le type Synthese d'échantillons à variable Nb, une variable « Nb » spécifie le nombre d'« essais » observés à chaque combinaison de variables explicatives. La variable réponse doit alors indiquer le nombre d'essais couronnés de « succès ». Pour ce type d'analyse, une troisième colonne apparait dans le sélecteur de variable, pour la seLECTION de la variable Nb.

• Inclure la synthèse de classification fait figurer la synthèse dans le rapport de régression.

• Inclure les résultats de classification fait figurer les résultats dans le rapport de régression.

• Sous Inclure une prédiction, les valeurs prédites pour la variable dépendante sont générées pour les valeurs variables indépendantes dans un deuxième ensemble de données. Cet ensemble de données de prédiction doit avoir les mêmes noms de variables que l'ensemble original soumis à l'analyse de régression. Dans l'ensemble de données de prédiction, il y a généralement des ensembles de valeurs de variables indépendantes pour lesquilles on désire prédire la valeur de la variable dépendante. L'équation de régression calculée sur la base du premier ensemble de données sert à effectuer les prédictions. Les valeurs prédites pour la variable dépendante s'introduisent directement dans l'ensemble de données de préduction, où elles replissent la colonne (ou la ligne) de la variable dépendante.

Rapport de régression logistique

Le rapport illustré ci-dessus inclut les données originales plus celles utilisées pour la classification. Les classifications prédites, dans la colonne E, varient suivant que les probabilités de « succès » estimées dans la colonne D sont supérieures ou inférieures à une valeur limite de 0,5 ou 50% . Le rapport présente les statistiques de synthèse de la régression (un peu comme R carré pour la régression multiple), le détail de l'équation de régression et la synthèse des résultats de la procédure de classification. (Les commentaires de cellules aident à interpréter les résultats.) Dans cet exemple, 90,5% des observations sont classifiées correctement. On espère bien sur toutes atteindre un pourcentage aussi élevé que possible. En général, le seul moyen d'améliorer les résultats est d'accroître le nombre (ou la qualité) des variables explicatives. Les valeurs de la colonne H Exp (Coef) servent généralement à interpréter l'équation de régression. Ces valeurs indiquent le changement estimé de la probabilité de « succès » quand une variable explicative augmente d'une unité.

Données manquantes et liaison aux données

• Données manquantes - S'il y a des données manquantes, toute ligne affectée pour l'une quelconque des variables sélectionnées est omise.

• Liaison aux données - Il n'y a pas de lien aux données originales. Si les données changent, l'analyse doit être rééxcutée.

Commande Analyse discriminante

Effectue une analyse discriminante sur un ensemble de variables.

La commande Analyse discriminante effectue une analyse discriminante sur un ensemble de données. Dans cette analyse, une variable « catégorielle » spécifie, parmi deux groupes ou davantage, celui auquel une observation appartient. Une ou plusieurs variables explicatives peuvent aussi servir à prédire cette appartenance. La prédiction d'appartenance peut s'effectuer de deux manières. La première, plus générale et valable pour un nombre quelconque de groupes, consiste à calculer la « distance statistique » de chaque observation par rapport à la moyenne de chaque groupe et à classifier l'observation suivant la distance statistique la plus faible. La seconde méthode, en présence de deux groupes, consiste à calculer une fonction discriminante (expression linéaire des variables explicatives) et à classifier chaque observation suivant que sa valeur discriminante est inférieure ou supérieure à une valeur limite. Cette seconde méthode permet aussi de spécifique les probabilités d'appartenance antérieures, de même que les coûts de mauvaise classification. La procédure de classification revient alors à minimiser le coût probable de la mauvaise classification.

Cette analyse se configure dans la boîte de dialogue Analyse discriminante :

Une variable dépendante (D) et une ou plusieurs variables indépendantes (I) doivent être sélectionnées pour l'analyse. Les données doivent être au format « désempilé ». Les variables peuvent provenir d'ensembles de données différents.

Dans la boîte de dialogue Analyse discriminante :

• Inclure la synthese de classification fait figurer la synthese dans le rapport de régression.
• Inclure les variances et covariances fait figurer celles-ci dans le rapport de régression.

• Inclure les résultats de classification fait figurer les résultats dans le rapport de régression.
  Utiliser la table de mauvaise classification permet de changer les probabilités antérieures ou les coûts de mauvaise classification.

• Sous Inclore une prédiction, les valeurs prédites pour la variable dépendante sont générées pour les valeurs variables indépendantes dans un deuxième ensemble de données. Cet ensemble de données de prédiction doit avoir les mêmes noms de variables que l'ensemble original soumis à l'analyse de régression. Dans l'ensemble de données de prédiction, il y a généralement des ensembles de valeurs de variables indépendantes pour lesquelles on désire prédire la valeur de la variable dépendante. L'équation de régression calculée sur la base du premier ensemble de données sert à effectuer les prédictions. Les valeurs prédites pour la variable dépendante s'introduisent directement dans l'ensemble de données de préduction, où elles replissent la colonne (ou la ligne) de la variable dépendante.

Boîte de dialogue des coûts de mauvaise classification

En présence exacte de deux groupes possibles pour la variable catégérielle dépendante ( comme dans l'exemple liéché ici), sous sélection de l'option Utiliser la table de mauvaise classification, une boîte de dialogue s'ouvre pour la spécification des probabilités antérieures et/ou des coûts de mauvaise classification. Sous les paramètres par défaut, chaque groupe présente une probabilité égale et les coûts de mauvaise classification sont égaux. Rien n'empêche cependant de changer ces paramètres.

Rapport d'analyse discriminante

Le rapport d'analyse discriminante inclut les données originales plus celles utilisées pour la classification. Les classifications prédites varient suivant que les valeurs discriminantes indiquées sont inférieures ou supérieures à une valeur limite. Si les probabilités antérieures et les coûts de mauvaise classification sont maintainus à leurs valeurs par défaut, cette procédure de classification revient à baser la classification sur la plus faible des deux distances statistiques. De fait, s'il y avait plus que deux groupes, les valeurs discriminantes n'apparaître pas et la classification reposerait sur la plus faible des distances statistiques.

Le rapport indique aussi les statistiques des groupes et les coefficients de la fonction discriminante (en présence de deux groupes seulement), les probabilités antérieures, les coûts de mauvaise classification et la valeur limite de mauvaise classification (ici aussi en présence de deux groupes seulement), ainsi que la synthèse des résultats de la procédure de classification (avec commentaires de cellule utiles à l'interprétable). Dans cet exemple, 89% des observations sont classifiées correctement. On espère bien sur toujours atteindre un pourcentage aussi élevé que possible. En général, le seul moyen d'améliorer les résultats est d'accroître le nombre (ou la qualité) des variables explicatives.

Données
manquantes et
liaison aux
données

• Données manquantes - S'il y a des données manquantes, toute ligne affectée pour l'une quelconque des variables sélectionnées est omise.
• Liaison aux données - Il n'y a pas de lien aux données originales. Si les données changent, l'analyse doit être réexécutée.

Menu Contrôle de qualité

Les procédures proposées dans le menu Contrôle de qualité concernnent l'analyse de données collectées au fil du temps, applicable aux situations de contrôle de qualité.

Le diagramme de Pareto affiche l'importance relative de données classées par catégories.

Les quatre types de graphiques de contrôle représentent des données de série temporelle et permettent de voir si un processus est conforme à ses limites de contrôle statistique. Outre le maintain des données dans les limites de contrôle, on peut y vérifier d'autres comportements non aléatoires tels que les longues séquences pardessus ou par-dessous la ligne centrale.

Commande Diagramme de Pareto

Crée un diagramme de Pareto pour une variable classée par catégories.

Les diagrammes de Pareto sont utiles à la détermination des éléments les plus significatifs d'un groupe de données classées par catégories, de même qu'à la représentation visuelle rapide de leur importance relative. Ces diagrammes s'utilisent généralement dans le domaine de l'assurance de la qualité, où ils aient à identifier les quelques facteurs les plus significatifs (règle du 80/20 de Pareto).

Imaginons, par exemple, un fabricant de pieces de machine cherchant à déterminer pourquoi ses clients rejettent un produit particulier. Au retour de chaque lot, il saisit une raison (« format incorrect », « fini incorrect », etc.) Au bout de quelques mois de collecte de données, un diagramme de Pareto est tracé. Les mesures nécessaires peuvent ainsi être prises pour résoudre les causes principales de problèmes.

StatTools permit la création de diagrammes de Pareto en fonction de données générées sous deux formats : Catégorie seule ou Catégorie et valeur. Sous le type Catégorie seule, une variable contient généralement une entrée par observation. Dans l'exemple considéré ici, chaque cellule correspondrait à la raison de return d'un lot de pieces. Une valeur de cellule pourrait être « fini incorrect » et il yaurait probablement de nombreuses cellules redoubliées. StatTools compte le nombre d' apparition de chaque entrée dans la variable et trace le diagramme de Pareto correspondant. Sous l'option Catégorie et valeur, les variables spécifiées représentent les catégories et chaque nombre correspondant.

Les axes du diagramme de Pareto se construivent comme suit :

• Les catégories se plaçent le long de l'axe horizontal.
• La fréquence (ou le nombre) se place le long de l'axe vertical de gauche.
• Le pourcentage cumulatif se place le long de l'axe vertical de droite.

Dans la boite de dialogue Diagramme de Pareto :

• Type de données désigne le type de données appelées à construire le diagramme de Pareto : Catégorie et valeur ou Catégorie seule.

Les options de catégorie suivantes sont proposées :

• Aucune - chaque catégorie distincte est représentée par une barre dans le diagramme de Pareto.
• Inclure une autre catégorie à valeur fixe de – une barre intitulée « Divers » s'ajoute à l'extreme droit du diagramme, à fréquence égale à la valeur spécifique.
• Fusionner toutes les catégories à valeur inférieure ou égale à - toutes les catégories dont la fréquence est inférieure ou égale à la valeur spécifique se combinent en une catégorie intitulée « Divers », à l'extreme droit du diagramme de Pareto.

Données manquantes et liaison aux données

• Données manquantes - S'il y a des données manquantes, toute ligne affectée pour l'une quelconque des variables sélectionnées est omise.
• Liaison aux données - Il n'y a pas de lien aux données originales. Si les données changent, l'analyse doit être rééxcutée.

Commande Graphiques X/R

Trace des graphiques de contrôle X/R pour des variables de série temporelle.

Cette analyse produit des graphiques X barre/R pour des données de série temporelle. Les données doivent avoir eté collectées en petits sous-echantillons, au fil du temps. Par exemple, un opérateur pourrait collecter les mesures de largeur de quatre pieces selectionnées aléatoirement toutes les demi-heures. La taille du sous-echantillon serait donc 4. Si les données sont collectées sur des périodes de 50 demi-heures, elles peuvent etre organises en quatre colonnes et 50 lignes adjacentes, sous en-têtes de variable Sous-ech1 à Sous-ech4 pardessus la première ligne de données.

Le but de la procédure est de vérifier si le processus générateur des données est conforme au contrôle statistique. Pour ce faire, la procédure calcule d'abord les valeurs X barre et R de chaque ligne de l'ensemble de données. X barre représenté la moyenne des observations de la ligne et R, l'étendue (le maximum moins le minimum) des observations de cette ligne.

Les points X barre et R se tracent sur des chronogrammes différents, de part et d'autre de la ligne centrale. Pour le graphique X barre, cette ligne représentée la moyenne des valeurs X barre (parfois appelées X double barre) et pour le trace R, il s'agit de la barre R, moyenne des valeurs R. Pour déterminer la conformité du processus, il suffit parfois de voir si l'une des valeurs X barre ou R dépasse sa limite de contrôle supérieure ou inférieure respective (LCS et LCI), équivalente à plus ou moins 3 écarts types, environ, de la ligne centrale. Les graphiques affichent ces limites de contrôle et facilitent ainsi le repération des valeurs extrêmes.

Cette procédure permet aussi d'identifier d'autres comportements hors-controle évventuels : notamment, au moins 8 points consécutifs par-dessus ou par-dessous la ligne centrale ; au moins 8 points consécutifs à la hausse ou à la baisse ; au moins 4 points sur 5 consécutifs au-delà d'un écart type de la ligne centrale ; et au moins 2 points sur 3 consécutifs au-delà de deux écarts types de la ligne centrale.

Ces graphiques se configurent dans la boîte de dialogue Graphiques de contrôle X-barre et R :

Deux variables ou plus peuvent être selectionnées pour l'analyse. L'ensemble de données selectionné doit être au format désempilé. Les variables peuvent provenir d'ensembles de données différents.

Options graphiques :

• Limits de contrôle Sigma 1 et 2 ajoutent des lignes de limite de contrôle à un et/ou deux sigma de la ligne moyenne. Ces lignes supplémentaires permettent d'identifier d'autres types de comportements hors-controle (règles de « zone »).
• Analyse Zone A et Analyse Zone B indiquent le nombre de points au-delà de Zone A (2 sigma) et de Zone B (1 sigma).
• Analyse Haut/Bas et Analyse Supérieur/Inférieur identifient les mouvements à la hausse ou à la baisse de 8 points ou plus.
• Limiter la plage graphique de l'indice limite les points du graphique à une plage de points de donné pour une variable (de l'indice de départ à l'indice de fin).

Les options du volet Calculs de limite de contrôle sur la base de de la boite de dialogue Graphiques de contrôle X-barre et R déterminant les données sur lesquilles doivent reposer les calculs des limites de contrôle :

• Toutes les observations fait reposer les calculs de limite de contrôle sur toutes les données disponibles.
• Observations de plage limite les calculs aux données comprises entre l'indice de départ et l'indice d'arrêt.
• Données précédentes déterminé les limites de contrôle en fonction des données observées précédemment. On entre alors la taille de Sous-echantillon et les valeurs R moyen et X barre moyen calculées pour les données antérieures.

Exemple de graphique X barre

Exemple de graphique R

Données manquantes et liaison aux données

• Données manquantes - Les données manquantes ne sont pas admises.
• Liaison aux données - Les graphiques ne sont pas liés aux données.

Commande Graphique P

Trace des graphiques de contrôle P pour des variables de série temporelle.

Les graphiques P concernent les données d'« attribut ». Chaque observation indique dans ce cas le nombre (ou la fraction) d' éléments non conformes aux specifications pour un échantillon de ces éléments. Par exemple, un processus peut produit un certain nombre d' éléments par demi-heure et certains de ces éléments sont non conformes. Un graphique P tracerait pour chaque demi-heure la fraction d' éléments non conformes. Ici encore, le but est de déterminer si le processus est conforme aux critères de contrôle.

Pour l'exécution de cette procédure, il faut un ensemble de données contenant au moins l'un des éléments suivants : une variable représentant le nombre d'éléments non conformes de chaque échantillon ou une variable représentant la fraction d'éléments non conformes de chaque échantillon. Facultativement, on peut avoir aussi une variable représentant les tailles d'échantillon. En l'absence de variable de taille d'échantillon, on entre une taille présumée commune à tous les échantillons. En présence d'une variable de taille, toutefois, les tailles d'échantillon ne doivent pas été égales.

Ce type de graphique se configure dans la boîte de dialogue Graphiques de contrôle P :

L'analyse requiert la sélection d'une variable de valeur et, facultativement, d'une variable de taille. L'ensemble de données选拔né doit être au format désempilé. Les variables peuvent provenir d'ensembles de données différents.

Options Données en entrée :

• Nombres d'éléments non conformes spécifique que la variable Val(eur) indique le nombre effectif d'éléments non conformes de l'échantillon total.
• Fractions d' éléments non conformes spécifique que la variable Val(eur) indique la fraction d' éléments non conformes de l'échantillon.

Options Taille :

• Variable taille spécifique l'emploi d'une variable de taille indiquant la taille totale de chaque échantillon.
• Taille commune spécifie, en l'absence de variable de taille, la taille commune à tous les échantillons.

Options graphiques :

• Limites de contrôle Sigma 1 et Sigma 2 ajoutent des lignes de limite de contrôle à un et/ou deux sigma de la ligne moyenne. Ces lignes supplémentaires permettent d'identifier d'autres types de comportements hors-controle (règles de « zone »).
• Limites de contrôle Sigma 1 et Sigma 2 ajoutent des lignes de limites de contrôle à un et/ou deux sigma de la ligne moyenne. Ces lignes supplémentaires permettent d'identifier d'autres types de comportements hors-controle (règles de « zone »).
• Analyse Zone A et Analyse Zone B indiquent le nombre de points au-delà de Zone A (2 sigma) et de Zone B (1 sigma).
• Analyse Haut/Bas et Analyse Supérieur/Inférieur identifient les mouvements à la hausse ou à la baisse de 8 points ou plus.
• Limiter la plage graphique de l'indice limite les points du graphique à une plage de points de donné pour une variable (de l'indice de départ à l'indice de fin).

Les options du volet Calculs de limite de contrôle sur la base de de la boite de dialogue Graphiques de contrôle P déterminent les données sur lesquilles doivent reposer les calculs des limites de contrôle :

• Toutes les observations fait reposer les calculs de limite de contrôle sur toutes les données disponibles.
• Observations de plage limite les calculs aux données comprises entre l'indice de départ et l'indice d'arrêt.
• Données précédentes détermine les limites de contrôle en fonction des données observées précédemment. On entre alors la taille de Sous-echantillon et la valeur P moyen calculée pour les données antérieures.

Exemple de graphique P

Données manquantes et liaison aux données

• Données manquantes - Les données manquantes ne sont pas admises.
• Liaison aux données - Les graphiques ne sont pas liés aux données.

Commande Graphique C

Trace des graphiques de contrôle C pour des variables de série temporelle.

Les graphiques de contrôle C seront à tracer le nombre de défauts d' éléments de taille constante. Dans le cas de portières de voiture produites par lots de 50, par exemple, on pourrait compter le nombre de défauts (de peinture ou autres) reliés par lot. Ces nombres se tracent ensuite sur un graphique. Ici encore, le but est de déterminer si le processus est conforme aux critères de contrôle.

L'ensemble de données nécessaire à la production d'un graphique de contrôle C doit inclure une variable représentant le nombre de défauts par élément. La taille de l'élement est supposée égale pour chaque observation. Ainsi, si l'« éléments » considéré est un lot de portières, on suppose que chaque lot compte un nombre identique de portières.

Boîte de dialogue Graphiques de contrôle C

Ce type de graphique se configure dans la boîte de dialogue Graphiques de contrôle C :

L'analyse requiert la sélection d'au moins une variable. L'ensemble de données sélectionné doit être au format désempilé. Les variables peuvent provenir d'ensembles de données différents.

Options graphiques :

• Limites de contrôle Sigma 1 et Sigma 2 ajoutent des lignes de limite de contrôle à un et/ou deux sigma de la ligne moyen. Ces lignes supplémentaires permettent d'identifier d'autres types de comportements hors-controle (règles de « zone »).
• Analyse Zone A et Analyse Zone B indiquent le nombre de points au-delà de Zone A (2 sigma) et de Zone B (1 sigma).
• Analyse Haut/Bas et Analyse Supérieur/Inférieur identifient les mouvements à la hausse ou à la baisse de 8 points ou plus.
• Limiter la plage graphique de l'indice limite les points du graphique à une plage de points de donné pour une variable (de l'indice de départ à l'indice de fin).

Les options du volet Calculus de limite de contrôle sur la base de la boite de dialogue Graphiques de contrôle C déterminent les données sur lesquilles doivent reposer les calculs des limites de contrôle :

• Toutes les observations fait reposer les calculs de limite de contrôle sur toutes les données disponibles.
• Observations de plage limite les calculs aux données comprises entre l'indice de départ et l'indice d'arrêt.
• Données précédentes déterminé les limites de contrôle en fonction des données observées précédemment. On entre alors la valeur C moyen calculée pour les données antérieures.

Exemple de graphique C

Données
manquantes et
liaison aux
données

• Données manquantes - Les données manquantes ne sont pas admises.
• Liaison aux données - Les graphiques ne sont pas liés aux données.

Commande de graphique U

Trace des graphiques de contrôle U pour des variables de série temporelle.

Les graphiques de contrôle U sont similaires aux graphiques C, si ce n'est qu'ils représentent les taux de defaults. Concernant notre exemple de portières de voiture, supposonsmaintenant que les tailles de lot ne soient pas nécessairement égales et que différentslots puissant donc compter différents nombres de portières. Dans un graphique de contrôle U, on tracerait le taux de defaults par portiere, soit le nombre de defaults comptés dans un lot divisé par celui de portières comprises dans le lot. Ici encore, le but est de déterminer si le processus est conforme aux critères de contrôle.

Pour l'exécution de cette procédure, il faut un ensemble de données contenant au moins l'un des éléments suivants : une variable représentant le nombre de defaults par observation ou une variable représentant le taux de defaults par observation. Facultatifement, on peut avoir aussi une variable représentant les tailles d'élement. En l'absence de variable de taille d'élement, on entre une taille présumée commune à toutes les observations. En présence d'une variable de taille, toute fois, les tailles d'élement ne doivent pas être égales.

L'analyse requiert la sélection d'une variable de valeur et, facultativement, d'une variable de taille. L'ensemble de données选拔né doit être au format désempilé. Les variables peuvent provenir d'ensembles de données différents.

Options Données en entrée :

• Nombres de défauts spécifique que la variable Val(eur) indique le nombre effectif d' éléments non conformes de l'échantillon total.
• Taux de défauts spécifique que la variable Val(eur) indique la fraction d' éléments non conformes de l'échantillon.

Options Taille d'échantillon :

• Variable taille spécifique l'emploi d'une variable de taille indiquant la taille totale de chaque échantillon.
• Taille commune spécifie, en l'absence de variable de taille, la taille commune à tous les échantillons.

Options graphiques :

• Limites de contrôle Sigma 1 et Sigma 2 ajoutent des lignes de limite de contrôle à un et/ou deux sigma de la ligne moyenne. Ces lignes supplémentaires permettent d'identifier d'autres types de comportements hors-controle (règles de « zone »).
• Limites de contrôle Sigma 1 et Sigma 2 ajoutent des lignes de limites de contrôle à un et/ou deux sigma de la ligne moyenne. Ces lignes supplémentaires permettent d'identifier d'autres types de comportements hors-controle (règles de « zone »).
• Analyse Zone A et Analyse Zone B indiquent le nombre de points au-delà de Zone A (2 sigma) et de Zone B (1 sigma).
• Analyse Haut/Bas et Analyse Supérieur/Inférieur identifient les mouvements à la hausse ou à la baisse de 8 points ou plus.
• Limiter la plage graphique de l'indice limite les points du graphique à une plage de points de donné pour une variable (de l'indice de départ à l'indice de fin).

Les options du volet Calculus de limite de contrôle sur la base de la boite de dialogue Graphiques de contrôle U déterminent les données sur lesquilles doivent reposer les calculs des limites de contrôle:

• Toutes les observations fait reposer les calculs de limite de contrôle sur toutes les données disponibles.
• Observations de plage limite les calculs aux données comprises entre l'indice de départ et l'indice d'arrêt.
• Données précédentes déterminé les limites de contrôle en fonction des données observées précédemment. On entre alors la taille de Sous-echantillon et la valeur U moyen calculée pour les données antérieures.

Exemple de graphique U

Données manquantes et liaison aux données

• Données manquantes - Les données manquantes ne sont pas admises.
• Liaison aux données - Les graphiques ne sont pas liés aux données.

Menu Tests non paramétriques

Les tests « non paramétriques » sont des procédures statistiques appliquées à des échantillons de données pour tester les hypothèses de distributions de probabilités sous-jacentes. Les tests d'hypothèse « paramétriques » sont moins connus et plus généralement utilisés. L'approche non paramétrique offre cependant des avantages qui en font une solutionPIOX adAPTÉe à de nombreuses situations.

Les tests d'hypothèse paramétriques concernent le type de distribution sous-jacente (généralement normale) et estiment les paramètres de ce type de distribution (généralement la moyenne et l'écart type). Dans de nombreuses applications, l'hypothèse de normalité serait incorrecte. Par exemple, le nombre d'appels par heures à un centre de service à la clientèle et le temps d'atte à la caisse d'un supermarché ne sont pas normalement distribués. Les tests non paramétriques ne seront pas le type de distribution sous-jacente. Certains reposent sur certaines suppositions générales quant à la forme de la distribution : dans les tests proposés ici, celui de rang de Wilcoxon présume une distribution symétrique. Pour les deux autres (Test des signes et Test de Mann-Whitney), aucune supposition n'est faite quant à la forme de la distribution.

En présence d'échantillons de taille faible, l'approche non paramétrique convient souvent mistrés. Un échantillon de grande taille peut être soumis à un test de normalité. Si la presomption de distribution normale se confirme, un test paramétrique peut être effectué. Pour les faibles tailles d'échantillon, les tests de normalité sont cependant impuissants à désigner les distributions normales des autres. Les tests non paramétriques sont alors utiles.

Données ordinales

Certain tests non paramétriques convennent du reste à certains types de données sinon imperméables aux tests paramétriques : les données ordinales, notamment, où les observations sont décrites en termes de nombres exprimant des ranges de classement ; la différence entre ces nombres ne présente sinone aucune'utilité. Ainsi les niveaux d'études peuvent être codés 0 (primaire), 1 (1er cycle secondaire), 2 (2e cycle secondaire), 3 (1er cycle supérieur), 4 (2e cycle supérieur) et 5 (3e cycle supérieur). Cette échelle n'implique nullement que la différence de niveau d'études entre « 2e cycle secondaire » et « primaire » est équivalente à la différence entre les catégories « 3e cycle supérieur » et « 1er cycle supérieur », même si, dans les deux cas, la différence entre les rangs est égale à 2. Les options Test des signes (type Un échantillon) et Test de Mann-Whitney proposées ici s'appliquent à ce type de données.

En résumé

En résumé, les tests non paramétriques s'appliquent aux situations suivantes, où l'approche paramétrique ne convient pas :

• quand l'information disponible ne suffit pas à déterminer la distribution de probabilités sous-jacente;
• quand la taille d'échantillon est trop faible pour tester de manière faisable l'hypothèse de normalité;
• quand les données sont de type ordinal.

Commande Test des signes

Effectue un test des signes sur les variables.

La commande Test des signes effectue des tests d'hypothèse pour la mediane d'une simple variable (type d'analyse Un échantillon) ou la mediane des différences pour une paire de variables (type d'analyse Échantillons apparis). Le test ne repose sur aucune supposition quant à la forme de la distribution (concernant la forme normale en particulier). Le type d'analyse à un échantillon convient aux données ordinales, comme décrit plus haut.

Boite de dialogue Test des signes

Cette analyse se configure dans la boîte de dialogue Test des signes :

Le nombre de variables sélectionnées dépend du type d'analyse. L'analyse à un échantillon requiert une ou plusieurs variables ; celle à échantillons appariés en requiert deux. Pour l'analyse à un échantillon, les variables sélectionnées peuvent être des données empilées ou désempilées ; pour l'analyse à échantillons appariés, elles doivent être désempilées. Les variables peuvent provenir d'ensembles de données différents.

Dans la boîte de dialogue Test des signes :

• Type d'analyse désigne le type d'analyse à effectuer. Les options suivantes sont proposées :

• Le type Un échantillon effectue des tests d'hypothèse pour une simple variable numérique.

• Échantillons appariés convient quand deux variables sont naturellement appariées. Il s'agit essentiellement d'une analyse à un échantillon sur la différence entre les paires.

• Médiane (ou Médiane des différences).

Valeur d'hypothese nulle désigne la valeur du paramètre de population sous l'hypothese nulle.
- Type d'hypothèse rivale désigne la rivale de la valeur d'hypothèse nulle à évaluer pendant l'analyse. Le type d'hypothèse rivale peut être « unilatéral » (valeur supérieure ou inférieure à l'hypothèse nulle) ou « bilatéral » (valeur non égale à l'hypothèse nulle).

Rapport de test des signes

Données
manquantes et
liaison aux
données

• Données manquantes - Les données manquantes sont admises. Toutes les lignes représentant des données manquantes pour les variables sélectionnées sont omises.
• Liaison aux données - Tous les rapportes se calculent au moyen de formules liées aux données. Si les valeurs de la variable sélectionnée changent, les sorties changent automatiquement.

Effectue un test de rang de Wilcoxon sur les variables.

La commande Test de rang de Wilcoxon effectue des tests d'hypothèse pour la médiane d'une simple variable (type d'analyse Un échantillon) ou la Médiane des différences pour une paire de variables (type d'analyse Échantillons appariés). Ce test suppose que la distribution des probabilités est symétrique (sans présumption de normalité toute fois).

Cette analyse se configure dans la boîte de dialogue Test de rang de Wilcoxon :

Boite de dialogue Test de rang de Wilcoxon

Le nombre de variables sélectionnées dépend du type d'analyse. L'analyse à un échantillon requiert une ou plusieurs variables ; celle à échantillons appariés en requiert deux. Pour l'analyse à un échantillon, les variables sélectionnées peuvent être des données empilées ou désempilées ; pour l'analyse à échantillons appariés, elles doivent être désempilées. Les variables peuvent provenir d'ensembles de données différents.

Dans la boite de dialogue Test de rang de Wilcoxon :

• Type d'analyse désigne le type d'analyse à effectuer. Les options suivantes sont proposées :

• Le type Un échantillon effectue des tests d'hypothèse pour une simple variable numérique.

• Échantillons appariés convient quand deux variables sont naturellement appariées. Il s'agit essentiellement d'une analyse à un échantillon sur la différence entre les paires.

• Médiane (ou Médiane des différences).

• Valeur d'hypothèse nulle désigne la valeur du paramètre de population sous l'hypothèse nulle.

• Type d'hypothèse rivale désigne la rivale de la valeur d'hypothèse nulle à évaluer pendant l'analyse. Le type d'hypothèse rivale peut être « unilatéral » (valeur supérieure ou inférieure à l'hypothèse nulle) ou « bilatéral » (valeur non égale à l'hypothèse nulle).

• L'option Correction des égalités est recommendée pour corriger les rangs ex-aequo du test sous approximation normale seulement. La correction implique le dénombrement d'éléments dans les groupes de rangs ex-aequo et la réduction correspondante de la variance. La correction accroit toujours la valeur de la statistique z en présence de rangs ex-aequo. (Remarque: La correction des égalités ne cause aucune changement de variance en l'absence de rangs ex-aequo.)

Rapport de test derang de Wilcoxon

Remarque: Dans ce rapport, la valeur p se calcule sous approximation normale quand la taille d'échantillon est supérieure à 15.

Données manquantes et liaison aux données

• Données manquantes - Les données manquantes sont admises. Toutes les lignes représentant des données manquantes pour les variables sélectionnées sont omises.
• Liaison aux données - Tous les rapportes se calculent au moyen de formules liées aux données. Si les valeurs de la variable sélectionnée changent, les sorties changent automatiquement.

Effectue un test de Mann-Whitney sur les variables.

La commande Test de Mann-Whitney effectue un test d'hypothèse sur deux échantillons. Dans une version du test (la version Médianes), l'hypothèse stipule que les Médianes des deux populations sontidentiques. Dans cette version, les distributions de probabilités sontprésumées de même forme. L'autre version (Générale) ne repose pas sur ce principe. Sous l'hypothèse de cette version, aucune desdistributions de probabilités ne tend à produit de valeurs pluspetites que l'autre. Plus précisément, l'hypothèse stipule que P[X1 > X2] = P[X2 > X1], ou P[X1 > X2] représenté la probabilité qu'uneobservation de la population 1 soit supérieure à une observation de la population 2. On remarquera que le test de Mann-Whitney peut servirà rejourer l'hypothèse que deux échantillons soient généres par lamème distribution de probabilités. Le test de Mann-Whitney estsouvent désigné aussi sous l'appellation de test de somme ordinale.

Boite de dialogue Test de Mann-Whitney

Cette analyse se configure dans la boîte de dialogue Test de Mann-Whitney :

L'analyse requiert deux variables. Elles peuvent etre au format empilé ou désempilé, et peuvent provenir d'ensemble de données différents.

Dans la boîte de dialogue Test de Mann-Whitney :

• Type d'analyse désigne la formulation de l'hypothèse nulle et de ses rivales. Les options suivantes sont proposées :

• Version générale effectue un test d'hypothèse pour déterminer si une distribution de probabilités tend à produit des valeurs plus petites que l'autre

Hypotheses.

Sous l'hypothèse nulle, aucune des distributions de probabilités ne tend à produit de valeurs plus petites que l'autre. Plus précisé, l'hypothèse stipule que P[X1 > X2] = P[X2 > X1] , où P[X1 > X2] représentée la probabilité qu'une observation de la population 1 soit supérieure à une observation de la population 2, et P[X2 > X1] est interprétré de même. Pour les distributions continues, cela revient à dire que les deux probabilités sont de 0,5 ( P[X1 > X2] = P[X2 > X1] = 0,5 )

L'hypothèse rivale peut être « unilatérale » (une probabilité est supérieure ou inférieure à l'autre) ou « bilatérale » (les deux probabilités ne sont pas égales).

• Version Médianes effectue un test d'hypothèse pour déterminer si la Médiane d'une population est identique à celle de l'autre ou si elle en est différente. Cette version présume deux distributions de forme identique..

Hypotheses.

L'hypothese nulle stipule que les deux medianes sont egales.

L'hypothese rivale peut etre « unilaterale » (la mediane de la premiere population est supérieure ou inférieure a celle de la seconde) ou « bilaterale » (les deux medianes ne sont pas egales).

Remarque : Les calculs effectués sous les versions Générale et Médianes du test sont identiques : les deux versions ne diffère qu'en ce qui concerne les suppositions de formes de distribution égales et l'hypothèse nulle. Les deux versions sont proposées pour indiquer clairément que le test de Mann-Whitney s'applique même aux situations où l'on ne peut pas présumerer que les distributions ont des formes plus ou moins identiques, du moment que l'on considère une hypothèse nulle appropriée. Plus spécifiquement, si on exécute le test en présence de deux distributions de formes clairrement distinctes et que le test rejette l'hypothèse nulle, la raison peut en être la différence des Médianes mais aussi celle des variances ou il peut s'agir d'autres raisons encore.

• L'option Correction des égalités est recommendée pour corriger les rangs ex-à-equo du test sous approximation normale seulement. La correction implique le dénombrement d'éléments dans les groupes de rangs ex-à-equo et la réduction correspondante de la variance. La correction accroit toujours la valeur de la statistique z en présence de rangs ex-à-equo. (Remarque: La correction des égalités ne cause aucun changement de variance en l'absence de rangs ex-à-equo.)

Rapport de test de Mann-Whitney

Dans ce rapport, la valeur p se calcule sous approximation normale quand la taille de l'un des deux échantillons est supérieure à 10 (sauf quand l'une des tailles est 11 ou 12 et que l'autre est 3 ou 4).

Données manquantes et liaison aux données

• Données manquantes - Les données manquantes sont admises. Toutes les lignes représentant des données manquantes pour les variables sélectionnées sont omises.
• Liaison aux données - Tous les rapport se calculent au moyen de formules liées aux données. Si les valeurs de la variable selectionnée changent, les sorties changent automatiquement.

Commande Paramètres d'application

Spécifie les paramètres des rapport, graphiques, utilisaires, ensembles de données et analyses StatTools.

La commande Paramétres d'application permet de spécifique les paramétres généraux des rapport, graphiques, utilisaires, ensembles de données et analyses StatTools. Ces paramétres s'appliquent à toutes les analyses et tous les ensembles de données. D'autres paramétres spécifique se configurent dans la boîte de dialogue propre à chaque analyse.

Les paramètres des Rapports configurent les options par défaut des rapports et graphiques créé par les analyses StatTools.

• Placement spécifique l'emplacement Excel des nouveaux rapportés et graphiques :

• Classeur actif cree une nouvelle feuille de calcul pour chaque rapport.

• Nouveau classeur créé (si nécessaire) un nouveau classeur de rapport StatTools appelé à receivevoir chaque rapport sur une nouvelle feuille.
• Àprous la dernière colonne utilisé de la feuille active place chaque rapport StatTools sur la feuille active, à droite de la dernière colonne utilisé.
• Invite de première cellule invite l'utilisateur à seLECTIONner, après l'analyse, la cellule appelée à marquer le coin supérieur gauche du rapport ou graphique.

• Sous l'option Nouveau classeur, Réutiliser même nouveau classeur configure l'utilisation de ce même classeur pour tous les rapports.

• Préférence d'actualisation spécifique l'actualisation ou non des résultats en cas de changement des données en entrée :

• En direct - Liaison aux données en entrée actualise automatiquement les rapports quand les données en entrée changent.

• Statique - Valeurs fixes n'actualise pas les rapportss quand les données en entree changent. Les statistiques restent fixes, en fonction des valeurs de données en entree applicables au moment de l'execution de la procedure.

Les résultats s'actualisent dans StatTools à travers l'usage de formules Excel et de fonctions StatTools. Par exemple, la formule

=StatMean('Intervalle de confiance.xls'!Paire)

calcule la moyenne de la variable Paire (basée sur les données de la plage Excel « Paire » située dans le classeur Intervalle de confiance.xls). La valeur renvoyée par la fonction StatTools s'actualise en fonction des changements qui affectent les données de la plage Paire.

Les rapportes et graphiques de toutes les procedures StatTools peuvent être actualisés en direct, sauf pour les analyses suivantes :

1) Regression
2) Analyse discriminante
3) Régressionlogistique
4) Prévision

Ces procédures exigent en effet de longs et fastidieux recalculs, qui ralentiraitient trop l'exécution d'Excel lors de l'actualisation.

• Afficher les commentaires spécifique les catégories de messages StatTools à inclure dans les rapport. Des notes, averissements et notes didactielles contextuelles peuvent s'afficher dans les rapportes comme illustré ici :

Les paramètres des Utilitaires configurent les options par défaut applicables aux nouvelles variables créées par les Utilitaires de données StatTools. Le menu Utilitaires de données y donne accès. Ces utilitaires créé de nouvelles variables par transformation, combinaison ou autre traitement de variables existantes.

• Préférence de nouvelle variable spécifique l'emplacement désiré des nouvelles variables créés par les utilisaires :

• Dans l'ensemble de données source insère chaque nouvelle variable créée à droite (ou au bas) de l'ensemble de données de la variable originale.

• Nouvel ensemble de données place les nouvelles variables dans un nouvel ensemble de données.

La préférence sélectionnée ici n'est cependant pas toujours applicable : sous les utilisaires Empiler et Désempler (qui placent toujours les nouvelles variables dans un nouvel ensemble de données), notamment, et quand les données originales proviennent d'un ensemble de données multiplages (et que les nouvelles variables ne peuvent donc être introduites que dans l'ensemble de données source).

• Préférence d'actualisation spécifique l'actualisation ou non des nouvelles variables créées par un utiliser en cas de changement des données de la variable originale.

• En direct - Liaison aux données en entrée actualise automatiquement les valeurs des nouvelles variables quand les données en entrée changent.

• Statique - Valeurs fixes n'actualise pas les valeurs des nouvelles variables quand les données en entrée changent. Les valeurs des nouvelles variables restent fixes, en fonction des valeurs de données en entrée applicables au moment de l'exécution de la procédure.

Dans certains cas, toute fois, la préférence d'actualisation sélectionnée ne s'applique pas et les nouvelles variables sont toujours soumises à la préférence Statique - Valeurs fixes : sous les utilisaires Empiler, Désempler et Échantillons aléatoires, auxquels l'actualisation en direct ne s'applique pas.

Ensembles de données

Les Paramètres par défaut des ensembles de données configurent les options applicables aux nouveaux ensembles de données définis sous la commande Gestionnaires des ensembles de données. Il s'agit des paramètres proposés par défaut lors de la création d'un nouvel ensemble de données. Rien n'empêche de les changer dans la boîte de dialogue Gestionnaire des ensembles de données.

• Appliquer le formatage des cellules spécifie le formatage ou non de l'ensemble de données par StatTools.
• Disposition configure la disposition par défaut des variables (en colonnes ou lignes).
• Noms dans première colonne/sur première ligne (Plage primaire) spécifique si les noms doivent etre entres dans la première colonne ou sur la première ligne de la première plage définie.
• Noms dans première colonne/sur première ligne (Plage secondaire) spécifie si les noms doivent etre entrés dans la première colonne ou sur la première ligne de la deuxieme et de toutes les plages suivantes d'un ensemble de données multi-plages.

Analyses

Les paramètres des Analyses configurent les entrées affichées par défaut dans les boîtes de dialogue des analyses. Il s'agit simplement des entrées proposées par défaut à la première ouverture de la boîte de dialogue d'une analyse. Rien n'empêche de les changer dans chaque boîte de dialogue.

• Les options Messages d'advertissement spécifique l'affichage ou non de messages d'advertissement en cours d'analyse si StatTools détecte des données manquantes dans une variable ou des données non numériques.

• Mémoire de dialogue spécifique les entrées affichées par défaut dans les boîtes de dialogue utilisées pour la configuration des analyses :

• Dernières valeurs utilisées (par classeur) spécifique l'affichage des dernières entrées saisies dans la boîte de dialogue lors de sa première ouverture dans le classeur actif. À la première ouverture, les boîtes de dialogue proposent les paramètres système par défaut enregistrés.

• Défauts système propose toujours dans les boîtes de dialogue affichées les paramètres système enregistrés par défaut pour l'analyse.

• Calcul des centiles spécifique la méthode de calcul des centiles. Suivant la nature des données, différentes méthodes peuvent produit de plusieurs résultats. Les méthodes suivantes sont proposées, suivant le type de données auxquelles elles conviennent le mieux :

1) Automatique (selon données en entrée)
2) Interpolation - extrémités asymétriques (continues)
3) Interpolation - extrémités symétriques (continues)
4) Fonction de centiles Excel (continues)
5) Observation la plus proche (discretes)
6) Fonction dist. empirique (discretes)
7) Fonction dist. empirique avec etalement (discretes)

Commande Supprimer les ensembles de données

Supprime les ensembles de données StatTools du classeur actif.

La commande Supprimer les ensembles de données supprime tous les ensembles de données définis du classeur actif. Les données Excel en soi ne sont pas supprimées : l'opération ne concerne que la définition des ensembles de données.

Commande Effacer la mémoire de dialogue

Efface la mémoire des entrées saisies dans les boîtes de dialogue d'analyse.

La commande Effacer la mémoire des entrées efface le «Souvenir » des entrées saisies dans les boîtes de dialogue d'analyse. Les boîtes de dialogue affichées ultérieurement proposeront initialement les paramètres par défaut enregistrés.

Commande Décharger StatTools

Décharge le compagnon StatTools.

La commande Décharger StatTools décharge StatTools et ferme toutes ses fenêtes.

Menu Aide

Aide StatTools

Ouvre le fichier d'aide en ligne de StatTools.

La commande Aide StatTools du menu Aide ouvre le fichier d'aide principal de StatTools. Toutes les fonctionnalités et commandes de StatTools y sont décrites.

Manuel en ligne

Ouvre le manuel en ligne de StatTools.

La commande Manuel en ligne du menu Aide ouvre l'exemplaire en ligne de ce manuel, au format PDF. Adobe Acrobat Reader doit être installé pour permettre la consultation de ce manuel en ligne.

Commande Activation de licence

Affiche les informations de licence de StatTools et permet l'autorisation des versions d'essay.

La commande Activation de licence du menu Aide affiche la boîte de dialogue Activation de licence, indiquant la version et les informations de licence de votre exemplaire de StatTools. La conversion des versions d'essay de StatTools en copie autorisée s'effectue aussi dans cette boîte de dialogue.

Pour plus de détails sur l'autorisation de votre exemplaire de StatTools, voir le Chapitre 1 : Mise en route.

Commande À propos

Affiche la version et les informations de copyright relatives à StatTools.

La commande À propos du menu Aide affiche la boîte de dialogue À propos, indiquant la version et les mentions relatives aux droits d'auteur de votre exemplaire de StatTools.

Référence : Fonctions StatTools

Introduction

StatTools utilise ses fonctions de feuille de calcul personnalisées pour renvoyer les statistiques calculées aux formules Excel. Ces fonctions permettent :

1) l'incorporation de calculs statistiques dans les formules de feuille de calcul, comme les fonctions Excel standard ;
2) l'actualisation « en direct » des statistiques : les résultats changent quand les données originales changent.

Les formules, dans les cellules d'un rapport StatTools, contiennent des fonctions de feuille de calcul StatTools; Toutes les fonctions StatTools commencent par le préfixe « Stat »: StatMean() (pour la moyenne) ou StatStdDev() (pour l'écart type), par exemple. Toutes les fonctions StatTools figurent dans la boîte de dialogue Excel Insérer une fonction pour la simplicité de leur insertion.

Fonctions StatTools vs Fonctions Excel

Dans certains cas, StatTools remplace les fonctions statistiques intégrées d'Excel par ses propres calculs, robustes et rapides. La précision des calculs statistiques intégrés d'Excel laisse souvent à désirer. StatTools les évite totalement. même les fonctions statistiques de feuille de calcul Excel telles qu'ECARTYPE() sont replacées par de nouvelles versions StatTools robustes, telles que StatSTDEV(). Les calculs statistiques de StatTools sont conformes aux tests de précision les plus rigoureux, sous performance optimisée par .DLL C++, plutôt que par macro-calculs.

Les fonctions StatTools, par opposition aux fonctions Excel intégrées, géront les données empilées. La fonction StatTools StatDestack désempile automatiquement les données d'un ensemble de données empilé (pour la catégorie que l'utilisateur spécifique). Elle transmet ensuite les données à l'analyse d'une fonction statistique StatTools.

Les fonctions StatTools gèrent aussi l'analyse de données de différentes feuilles de calcul. Les ensembles de données multi-feuilles admettent plus de 65 535 points par variable. Ils se définissent à

travers le bouton Multiple de la boîte de dialogue Gestionnaire des ensembles de données.

Fonctions de distribution

StatTools inclut un ensemble de fonctions de distribution (telles que StatBinomial) utilisées en remplacement des fonctions Excel intégrées (en l'occurrence loi.binomiale). Contrairement à leurs homologues Excel, les fonctions de distribution StatTools peuvent renvoyer plusieurs valeurs distinctes d'une distribution de probabilités. L'argument statistique (avant dernier argument de la fonction) régit la valeur renvoyée. Cet argument peut être une valeur de 1 à 12 ou une chaine indiquant la statistique à obtenir pour la distribution entrée :

Listedesstatistiquespossibles

Valeur ou chaîne entrée	Statistique renvoyée
1 ou « mean »	moyenne
2 ou « stddev »	écart type
3 ou « variance »	variance
4 ou « skewness »	asymétrie
5 ou « kurtosis »	aplatissement
6 ou « mode »	mode
7 ou « discrete mean »	moyenne discrète (ou valeur la plus proche de la vraie moyenne possible)
8 ou « x to y »	x à y (valeur y de la distribution pour une valeur x entée)
9 ou « x to p »	x à p (valeur p de la distribution pour une valeur x entée)
10 ou « p to x »	p à x (valeur x de la distribution pour une valeur p entée)
11 ou « x to q »	x à q (valeur q de la distribution pour une valeur x entée)
12 ou « q to x »	q à x (valeur x de la distribution pour une valeur q entée)

Par exemple, la fonction de distribution StatTools

StatNormal(10;1;"x to p"; 9,5)

renvoie la valeur p associée à la valeur x 9,5 dans une distribution normale à moyenne 10 et écarts type 1.

Rapports « en direct »

StatTools utilise ses fonctions personalisées pour rendre les résultats aussi « actuels » que possible. Dans la mesure du possible, les rapports sont dotés de formules qui les reliient aux données originales. Supposons par exemple une variable Poids, pour laquelle on désire des mesures de synthèse, telles que la moyenne et l'écart type. La procédure Statistiques de synthèse donne à la plage des poids le nom Poids et entre les formules dans les cellules de sortie :

=StatMean(Poids) et =StatStdDev(Poids). StatMean et StatStdDev sont des fonctions StatTools intégrées de calcul de la moyenne et de l'écart type. Elles replacent les fonctions Excel standard intégrées correspondantes. Ces fonctions doivent l'avantage qu'en cas de changement des données, les résultats changent automatiquement, sans qu'il soit nécessaire de réexécuter la Procedure.

La liaison des résultats aux données n'est cependant pas toujours pratique. Dans le cas des régressions, notamment. StatTools ne fournit pas les formules utilisées pour creer une sortie de régression ; il n'en produit que les résultats numériques. Si les données changent, il faut donc réexéçuter les procédures.

L'option Statique des paramètres des Rapports désactive la liaison des rapportes aux données. Cette désactivation est utile si le temps de recalcul Excel est excessif lors du changement des données.

Référence :liste des fonctions statistiques

Fonctions disponibles

Le tableau ci-dessous présente la liste des fonctions personalisées que StatTools ajoute à Excel. Lorsqu'elles sont utilisées, toutes ces fonctions sont précédées du préfixe Stat.

Fonction	Description
AUTOCORRELATION(données;nbreRetards)	Calculé l'autocorrélation des valeurs d'un ensemble de données.
AVEDEV(Données1; Données2;...DonnéesN)	Calculé l'écart moyen absolu des données par rapport à leur moyenne. Les arguments peuvent être des nombres, des matrices ou des plages.
BINOMIAL(N; P; statistique; valeur)	Calculé la statistique de la distribution binomiale entrée.
CATEGORYINDICES(plate; nom catégorie)	Obtient les indices de cellule d'une catégorie spécifique.
CATEGORYNAMES(plate)	Obtient les noms des catégories d'une plage.
CATEGORYOCCURRENCECOUNT(plate; nom catégorie)	Calculé le nombre de cellules dans une plage de catégorie spécifique.
ChiSQ(deg-liberté; statistique; valeur)	Calculé la statistique de la distribution chi carré unilatérale entrée.
CORRELATIONCOEFF(données1;données2)	Calculé le coefficient de corrélation entre 2 ensembles de données.
COUNT(Données1; Données2;...DonnéesN)	Calculé le nombre d' éléments compris dans ses arguments, qui peuvent être des nombres, des matrices ou des plages.
COUNT CATEGORIES(plate)	Compté le nombre de catégories dans une plage.
COUNTCELLSBYTYPE(plate; type)	Calculé le nombre de cellules du type spécifique dans une plage.
COUNTRANGE(Plage; ValMin; ValMax;InclureMin; InclureMax)	Calculé le nombre de valeurs de la Plage comprises entre ValMin et ValMax.
COVARIANCE(données1;données2)	Calculé la covariance d'échantillon entre 2 ensembles de données.
CovarianceP(données1;données2)	Calculé la covariance de population entre 2 ensembles de données. Les nombres manquants reivoient un blanc.
DESTACK(plate_données;plate_catégories_1;catégorie_1;plate_catégories_2;catégorie_2)	Extrait les données d'une catégorie spécifique de données emplées.
DURBINWATSON(données)	Calculé la statistique Durbin-Watson des valeurs d'un ensemble de données.
F(deg-liberté1; deg-liberté2; statistique; valeur)	Calcule la statistique pour la distribution F entrée pour 2 ensembles de données.
GETCELLVALUES(plate)	Obtient les valeurs de toutes les cellules d'un type spécifique dans la plage.
KURTOSIS(Données1; Données2; ...DonnéesN)	Calcule l'aplissement d'échantillon de ses arguments, qui peuvent être des nombres, des matrices ou des plages.
KURTOSISP(Données1; Données2; ...DonnéesN)	Calcule l'aplissement de population de ses arguments, qui peuvent être des nombres, des matrices ou des plages.
LN(x)	Calcule le logarithme népérien d'un nombre réel positif.
MAX(Données1; Données2; ...DonnéesN)	Calcule le maximum de ses arguments, qui peuvent être des nombres, des matrices ou des plages.
MEAN(Données1; Données2; ...DonnéesN)	Calcule la moyenne arithmetique de ses arguments, qui peuvent être des nombres, des matrices ou des plages.
MEANABS(Données1; Données2; ...DonnéesN)	Calcule la moyenne arithmetique des valeurs absolues de ses arguments, qui peuvent être des nombres, des matrices ou des plages.
MEDIAN(données; drapeau discret)	Calcule la Médiane d'un ensemble de données.
MIN(Données1; Données2; ...DonnéesN)	Calcule le minimum de ses arguments, qui peuvent être des nombres, des matrices ou des plages.
NORMAL(moyenne; écarts_type; statistique; valeur)	Calcule la statistique pour la distribution normale (de Gauss) entée.
PAIRCOUNT(Données1; Données2)	Compte le nombre de paires de cellules pour lesquelles chaque cellule de la paire est numérique.
PairMean(Données1; Données2)	Calcule la moyenne des différences entre les paires de cellules.
PAIRMEDIAN(Données1; Données2)	Calcule la Médiane des différences entre les paires de cellules.
PairStdDev(Données1; Données2)	Calcule l'écart type d'échantillon des différences entre les paires de cellules.
PERCENTILE(données; p; Drapeau_discret)	Calcule le p° centile d'un ensemble de données.
Product(Données1; Données2; ...DonnéesN)	Calcule le produit de ses arguments, qui peuvent être des nombres, des matrices ou des plages.
QUARTILE(données; q; drapeau discret)	Calculé le quartile spécifique d'un ensemble de données.
RAND()	Renvoie un nombre aléatoire compris entre 0 et 1.
RANGE(Données1; Données2; ...DonnéesN)	Calculé l'étendue (maximum - minimum) de ses arguments, qui peuvent être des nombres, des matrices ou des plages.
RUNTEST(données; limite)	Calculé la statistique des runs pour les valeurs d'un ensemble de données.
SKEWNESS(Données1; Données2; ...DonnéesN)	Calculé l'asymmetrie d'échantillon de ses arguments, qui peuvent être des nombres, des matrices ou des plages.
SKEWNESSP(Données1; Données2; ...DonnéesN)	Calculé l'asymmetrie de population de ses arguments, qui peuvent être des nombres, des matrices ou des plages.
Standardize (x; moyen; écart_type)	Calculé une valeur normalisée d'une distribution à moyenne et écart type spécifique.
STDDEV(Données1; Données2; ...DonnéesN)	Calculé l'écart type d'échantillon de ses arguments, qui peuvent être des nombres, des matrices ou des plages.
STDDEVP(Données1; Données2; ...DonnéesN)	Calculé l'écart type de population de ses arguments, qui peuvent être des nombres, des matrices ou des plages.
SUM(Données1; Données2; ...DonnéesN)	Calculé la somme de ses arguments, qui peuvent être des nombres, des matrices ou des plages.
SumDEVSQ (Données1; Données2; ...DonnéesN)	Calculé la somme du carré de l'écart par rapport à la moyenne de ses arguments, qui peuvent être des nombres, des matrices ou des plages.
SUMSQ(Données1; Données2; ...DonnéesN)	Calculé la somme du carré de ses arguments, qui peuvent être des nombres, des matrices ou des plages.
STUDENT(deg-liberté; statistique; valeur)	Calculé la statistique pour la distribution de Student entree.
VARIANCE(Données1; Données2; ...DonnéesN)	Calculé la variance d'échantillon de ses arguments, qui peuvent être des nombres, des matrices ou des plages.
VARIANCEP(Données1; Données2; ...DonnéesN)	Calculé la variance de population de ses arguments, qui peuvent être des nombres, des matrices ou des plages.

Description détaillée des fonctions

Les fonctions statistiques sont listedes ici avec leurs arguments obligatoires.

AUTOCORRELATION

Description	AUTOCORRELATION(données;nbreRetards) calcule l'autocorrélation des valeurs d'un ensemble de données selon le nombre de retards nbreRetards. L'argument données représentée la matrice ou la plage de données pour lesquelles l'autocorrélation doit être calculée ; nbreRetards représentée le nombre de retards à utiliser.
Examples	StatAutocorrelation (C1:C100;1) renvoie l'autocorrélation pour les données de la plage C1:C100 avec 1 retard.
Directives	nbreRetards doit être supérieur ou égal à 1.

AVEDEV

Description	AVEDEV(Données1;Données2;...DonnéesN) calcule l'écart absolu moyen de Données1;Données2;...DonnéesN par rapport à leur moyenne.
Examples	StatAveDev(1;2;5) calcule l'écart absolu moyen de 1;2;5 par rapport à leur moyenne.
Directives	Les arguments Données1;Données2;...DonnéesN peuvent être des nombres, des matrices ou des plages.

BINOMIAL

Description	BINOMIAL(N;P;statistique;valeur) calcule la statistique pour la distribution binomiale à valeurs N et P spécifiées.
Examples	StatBinomial(2;0,3;"x to p";1) calcule la valeur p pour une valeur x de 1 dans la distribution binomiale à N=2 et P=0,3
Directives	N représenté le nombre d'essais ou d'événements et doit être un entier.P représenté la probabilité et doit être >=0 et <=1.statistique est une valeur entière (1 à 12) ou une chaine indiquant la statistique à renvoyer. Pour plus de détails, voir la section intitulée Fonctions de distribution en début de chapitre.valeur doit être >=0 (quand une valeur x est entrée) ou >=0 et <=1 (quand une valeur p est entrée).

CATEGORYINDICES

Description	CATEGORYINDICES(plate;nom catégorie) obtient les indices des cellules contenant le nom de catégorie spécifique dans la plage Excel. Il s'agit d'une fonction matricielle et les indices renvoyés sont des nombres-indices (entre 1 et le nombre de cellules comprises dans la plage) indiquant la position des cellules contenant le nom de catégorie dans la plage.
Examples	StatCategoryIndices (C1:C100; "Masculin") renvoie les indices (entre 1 et 100) des cellules qui contiennent la chaine Masculin.
Directives	plate désigne une plage Excel correcte. nom catégorie est une chaine, une valeur ou une référence decellule indiquant la catégorie à rechercher.

CATEGORYNAMES

Description	CATEGORYNAMES(plage) obtient le nom des catégories compris dans la plage Excel spécifique. Il s'agit d'une fonction matricielle, renvoyant un nombre de noms compris entre 1 et le nombre de cellules compris dans la plage.
Examples	StatCategoryNames(C1:C100) renvoie les noms des catégories compris dans la plage C1:C100.
Directives	plage désigne une plage Excel correcte.

CATEGORYOCCURRENCECOUNT

Description	CATEGORIESOCCURRENCECOUNT(plage;nom catégorie) renvoie le nombre de cellules contenant le nom de catégorie spécifique dans la plage Excel.
Examples	StatCategoryOccurrenceCount(C1:C100;“Masculin”) renvoie le nombre de cellules comprises dans la plage C1:C100 qui contiennent la chaîne « Masculin » .
Directives	plage désigne une plage Excel correcte. nom categorie est une chaîne, une valeur ou une ↔équence decellule indiquant la catégorie à rechercher.
Description	CHISQ(deg-liberté;statistique;valeur) calcule la statistique pour la distribution chi carré unilatérale sous les degrés de liberté indiqués.
Examples	StatChisq(2;"x to p";5) calcule la distribution chi carré unilatérale à la valeur 5 à 2 degrés de liberté.
Directives	Le nombre de degrés de liberté deg-liberté doit être compris entre 1 et 32767.statistique est une valeur entière (1 à 12) ou une chaîne indiquant la statistique à renvoyer. Pour plus de détails, voir la section intitulée Fonctions de distribution en début de chapitre.valeur doit être >= 0 (quand une valeur x est entrée) ou >=0 et <=1 ( quand une valeur p est entrée).

CORRELATIONCOEFF

Description	CORRELATIONCOEFF(données1;données2) calcule le coefficient de corrélation entre deux ensembles de données, données1 et données2.
Examples	StatCorrelationCoeff(A1:A100;B1:B100) calcule le coefficient de corrélation entre les deux ensembles de données situés dans A1:A100 et B1:B100.
Directives	données1 et données2 doivent compter le même nombre d'éléments.

COUNT

Description	COUNT (données1;données2;...donnéesN) calcule le nombre d'éléments compris dansdonnées1,données2àdonnéesN, qui peuvent être des nombres,des matrices ou des plages.
Exemples	StatCount(A1:A100;B1:B100) calcule le nombre d'éléments compris dans les deux ensembles de données situés dans A1:A100 et B1:B100.
Directives	données1;données2;...donnéesN représentent 1 à 30 arguments, qui peuvent être des nombres,des matrices ou des plages.

COUNT CATEGORIES

Description	COUNTCATEGORIES( plaque) renvoie le nombre de catégories comprises dans la plaque Excel spécifique.
Examples	StatCountCategories(C1:C100) renvoie le nombre de catégories comprises dans la plaque C1:C100.
Directives	plage désigne une plaque Excel correcte.

COUNTCELLSBYTYPE

Description	COUNTCELLSBYTYPE (plage:type) calculé le nombre d'éléments du type spécifique dans la plage entrée.
Examples	StatCountCellsByType(A1:A100;1) calculé le nombre d'éléments numériques compris dans l'ensemble de données situé dans la plage A1:A100.
Directives	plage désigne une plage Excel correcte.Pour type, 1=numérique, 2=non vide, 3=non vide, non numérique, 4=vide. Remarque : StatTools considère vide une cellule ne contenant que des espaces.

COUNTRANGE

Description	COUNTRANGE (plage; ValMin; ValMax; inclureMin; inclureMax) calcule le nombre de valeurs tombant entre ValMin et ValMax dans la plage. Les valeurs ValMin et ValMax themselves could not be included in réglant InclureMin et/ou InclureMax sur VRAI.
Examples	StatCountRange(A1:A100;1;10;VRAI;VRAI) calcule le nombre de valeurs >=1 et <=10 comprises dans l'ensemble de données situés dans la plage A1:A100.
Directives	plage représentée la plage de cellules dans laquelle les valeurs doivent être comptées.ValMin représentée la valeur minimum considérée dans la plage.ValeurMax représentée la valeur maximum considérée dans la plage.InclureMin est une valeur booléeenne indiquant si la valeur minimum doit être incluse dans le nombre compté. Par défaut, cet argument est VRAI.InclureMax est une valeur booléeenne indiquant si la valeur maximum doit être incluse dans le nombre compté. Par défaut, cet argument est VRAI.

COVARIANCE

Description	COVARIANCE(données1;données2) calcule la covariance d'échantillon entre les ensembles de données données1 et données2.
Examples	StatCovariance(A1:A100;B1:B100) calcule la covariance d'échantillon entre les deux ensembles de données situés dans A1:A100 et B1:B100.
Directives	données1 et données2 peuvent être des matrices ou des plages.données1 et données2 doivent compter le même nombre d'éléments.

COVARIANCEP

Description	COVARIANCEP(données1;données2) calcule la covariance de population entre les ensembles de données données1 et données2.
Examples	StatCovarianceP(A1:A100;B1:B100) calcule la covariance de population entre deux ensembles de données situés dans A1:A100 et B1:B100.
Directives	données1 et données2 peuvent être des matrices ou des plages.
Description	DESTACK(plage_données;plage_catégories_1;catégorie_1;plage_catégories_2;catégorie_2) extrait les données comprises dans une catégorie catégorie_1 spécifiée des données empilées de plage_données. Cette fonction permet à d'autres fonctions statistiques StatTools d'accepter des données empilées en entrée. La fonction StatDestack ne s'utilise donc qu'« incorporee » dans d'autres fonctions, comme illustré dans l'exemple ci-dessous. Elle renvoie une matrice de données pour la catégorie spécifiée, extraite de plage_données.
Examples	StatMean(StatDestack(B1:B100;A1:A100;"Masculin")) calcule la moyenne des valeurs de la plage B1:B100 pour lesquelles la plage de-catégories correspondante A1:A100 contient la valeur « Masculin » .
Directives	lage_données représentée la plage des données empilées.lage_catégories_1 représentée la plage contenant le nom de la première catégorie. category_1 représentée la première catégorie pour laquelle les données doivent être obtenues.lage_catégories_2 (argument facultatif) représentée la plage contenant le nom de la deuxième catégorie. category_2 (facultatif) représentée la deuxième catégorie pour laquelle les données doivent être obtenues.

DURBINWATSON

Description	DURBINWATSON(données) calcule la statistique Durbin-Watson des valeurs de l'ensemble de données données.
Examples	StatDurbinWatson(A1:A100) calcule la statistique Durbin-Watson pour la plage de données située dans A1:A100.
Directives	données peut représentier une matrice ou une plage de données.

F

Description	F(deg-liberté1;deg-liberté2;statistique;valeur) calcule la statistique pour la distribution F sous degrés de liberté deg-liberté1 au numérateur et deg-liberté2 au dénominateur.
Examples	StatF (1;1;"x to p";1,5) calcule la valeur p d'une distribution F pour une valeur x de 1,5 à degrés de liberté = 1 au numérateur et degrés de liberté = 1 au dénominateur.
Directives	deg-liberté1 et deg-liberté2 doivent être des nombre entiers >0. statistique est une valeur entière (1 à 12) ou une chaîne indiquant la statistique à renvoyer. Pour plus de détails, voir la section intitulée Fonctions de distribution en début de chapitre. valeur doit être >= 0.

GETCELLVALUES

Description	GETCELLVALUES (plage,typeCell) obtient les valeurs de toutes les cellules du type spécifique dans la plage.
Examples	StatGetCellValues(A1:A100;2) obtient les valeurs des cellules non vides de la plage située dans A1:A100.
Directives	plage représentée la plage de cellules dont on peut obtenir les valeurs.typeCell 0=toutes les cellules, 1 =numériques, 2=non vides,3=non vides, non numériques et 4=vides.

KURTOSIS

Description	KURTOSIS(Données1;Données2;...DonnéesN) calcule l'aplatement d'échantillon des données spécifiées dans Données1;Données2;...DonnéesN. Remarque : Calculée sur des données normalement distribuées, StatKurtosis renvoie la valeur 3.
Examples	StatKurtosis(A1:A100;\{1;2;3;2,4\}) calcule l'aplatement d'échantillon de l'ensemble de données situé dans A1:A100 et des valeurs 1, 2, 3 et 2,4.
Directives	Données1;Données2;...DonnéesN peuvent être des nombres, des matrices ou des plages.
Description	KURTOSISP(Données1;Données2;...DonnéesN) calcule l'aplatement de population des données spécifiées dans Données1;Données2;...DonnéesN. Remarque : Calculée sur des données normalement distribuées, StatKurtosisP renvoie la valeur 3.
Examples	StatKurtosisP(A1:A100;\{1;2;3;2,4\}) calcule l'aplatement de population de l'ensemble de données situé dans A1:A100 et des valeurs 1, 2, 3 et 2,4.
Directives	Données1;Données2;...DonnéesN peuvent être des nombres, des matrices ou des plages.

LN

Description	LN(x) calcule le logarithme népérien.
Examples	StatLN(4,5) calcule le logarithme népérien de 4,5.
Directives	x doit être un nombre réel positif.

MAX

Description	MAX(Données1;Données2;...DonnéesN) calcule le maximum des données spécifiées dans Données1;Données2;...DonnéesN.
Exemples	StatMax(A1:A100;{1;2;3;2,4}) calcule la valeur maximum de l'ensemble de données situé dans A1:A100 et des valeurs 1, 2, 3 et 2,4.
Directives	Données1;Données2;...DonnéesN peuvent être des nombres, des matrices ou des plages.

MEAN

Description	MEAN(Données1;Données2;...DonnéesN) calcule la moyenne des données spécifiées dans Données1;Données2;...DonnéesN.
Examples	StatMean(A1:A100;{1;2;3;2,4}) calcule la valeur moyenne de l'ensemble de données situé dans A1:A100 et des valeurs 1, 2, 3 et 2,4.
Directives	Données1;Données2;...DonnéesN peuvent être des nombres, des matrices ou des plages.
Description	MEANABS(Données1;Données2;...DonnéesN) calcule la moyenne de la valeur absolue des données spécifiées dans Données1;Données2;...DonnéesN.
Examples	StatMeanAbs(A1:A100;\{1;2;3;2,4\}) calcule la valeur moyenne des valeurs absolues de l'ensemble de données situé dans A1:A100 et des valeurs 1, 2, 3 et 2,4.
Directives	Données1;Données2;...DonnéesN peuvent être des nombres, des matrices ou des plages.

MEDIAN

Description	MEDIAN(donnees;drapCalc) calcule la mediane des valeurs comprises dans les données. Le calcul peut s'effectuer selon l'une de cinq méthodes, celle que facultativement spécifique par drapCalc.
Examples	StatMedian(A1:A100;1) calcule la valeur mediane de l'ensemble de données situé dans A1:A100. Les données sont continues.
Directives	données représentée une plage Excel. drapCalc est un argument facultatif représenté par une valeur entière comprise entre -1 et 5. Cette valeur représentée la méthode de calcul désirée du centile. -1 ou non spécifique = Automatique (selon données en entrée) 0 = Identique à la fonction de centiles Excel (continues) 1 = Interpolation - extrémités asymétriques (continues) 2 = Observation la plus proche (discrètes) 3 = Fonction dist. empirique (discrètes) 4 = Interpolation - extrémités symétriques (continues) 5 = Fonction dist. empirique avec étalement (discrètes)

MIN

Description	MIN(Données1;Données2;...DonnéesN) calcule le minimum des données spécifiées dans Données1;Données2;...DonnéesN.
Examples	StatMin(A1:A100;{1;2;3;2,4}) calcule la valeur minimum de l'ensemble de données situé dans A1:A100 et des valeurs 1, 2, 3 et 2,4.
Directives	Données1;Données2;...DonnéesN peuvent être des nombres, des matrices ou des plages.
Description	MODE(Données;Discrêtes) calcule le mode d'un ensemble de données.
Examples	StatMode(A1:A100;FAUX) calcule le mode de l'ensemble de données situé dans A1:A100. Les données sont continues.
Directives	Données représentée la matrice ou plage de données pour laquelle le mode doit être calculé.Décrites est un argument facultatif spécifique si les données doivent être traitées comme discrêtes (vrai) ou continues (faux). En son absence, sa valeur est déterminée automatiquement en fonction des données.

NORMAL

Description	NORMAL(moyenne;éc_type;statistique;valeur) calcule la statistique pour la distribution normale spécifique par moyenne et éc_type.
Examples	StatNormal(2;1;"x to p";3) calcule la valeur p pour une valeur x de 3 dans la distribution normale à moyenne=2 et écart type=1.
Directives	moyenne représentée la moyenne arithmetique de la distribution. éc_type représentée l'écart type de la distribution. Sa valeur doit être >0. statistique est une valeur entière (1 à 12) ou une chaine indiquant la statistique à renvoyer. Pour plus de détails, voir la section intitulée Fonctions de distribution en début de chapitre. valeur doit être >=0 et <=1 quand une valeur p est entrée.

PAIRCOUNT

Description	PAIRCOUNT(Doñnées1;Doñnées2) compte le nombre de paires de cellules dans Doñnées1 et Doñnées2. Seules les paires de cellules numériques sont comptées. Les valeurs manquantes, dans l'une ou l'autre plage, ne sont pas comptées.
Examples	StatPairCount (A1:A100;B1:B100) compte le nombre de paires de cellules numériques dans les ensembles de données situés dans A1:A100 et B1:B100.
Directives	Données1 et Données2 doivent être des plages Excel de taille égale. Les paires de cellules de Doñnées1 et Doñnées2 se sélectionnent de ligne en ligne, à partir du coin supérieur gauche.
Description	PAIRMEAN(Données1;Données2) calcule la moyenne des différences entre les paires de cellules dans Données1 et Données2. Seules les paires de cellules numériques sont soumises aux calculs. Les valeurs manquantes, dans l'une ou l'autre plage, ne sont pas comptées.
Examples	StatPairMean(A1:A100;B1:B100) calcule la moyenne des différences entre les paires de cellules numériques dans les ensembles de données situés dans A1:A100 et B1:B100.
Directives	Données1 et Données2 doivent être des plages Excel de taille égale.Les paires de cellules de Données1 et Données2 seLECTIONnent de ligne en ligne, à partir du coin supérieur gauche.

PAIRMEDIAN

Description	PAIRMEDIAN(Données1;Données2;drapMéth) calcule la médiae des différences entre les paires de cellules dans Données1 et Données2. Seules les paires de cellules numériques sont soumises aux calculs. Les valeurs manquantes, dans l'une ou l'autre plage, ne sont pas comptées. La médiae peut être calculée selon l'une de cinq méthodes, telle que facultativement spécifiée par drapMéth.
Examples	StatPairMedian(A1:A100;B1:B100) calcule la médiae des différences entre les paires de cellules numériques dans les ensembles de données situés dans A1:A100 et B1:B100.
Directives	Données1 et Données2 doivent être des plages Excel de taille égale.Les paires de cellules de Données1 et Données2 seLECTIONnent de ligne en ligne, à partir du coin supérieur gauche.drapMéth est un argument facultatif représenté par une valeur entière comprise entre -1 et 5. Cette valeur représentée la méthode de calcul désirée pour la médiae. -1 ou non spécifique = Automatique (selon données en entrée)0 = Identique à la fonction de centiles Excel (continues)1 = Interpolation - extrémités asymétriques (continues)2 = Observation la plus proche (discrètes)3 = Fonction dist. empirique (discrètes)4 = Interpolation - extrémités symétriques (continues)5 = Fonction dist. empirique avec étattement (discrètes)
Description	PAIRSTDDEV(Doñnées1;Doñnées2) calcule l'écart type d'échantillon des différences entre les paires de cellules dans Doñnées1 et Doñnées2. Seules les paires de cellules numériques sont soumises aux calculs. Les valeurs manquantes, dans l'une ou l'autre plage, ne sont pas comptées.
Examples	StatPairStdDev(A1:A100;B1:B100) calcule l'écart type d'échantillon des différences entre les paires de cellules numériques dans les ensembles de données situés dans A1:A100 et B1:B100.
Directives	Doñnées1 et Doñnées2 doivent être des plages Excel de taille égale. Les paires de cellules de Doñnées1 et Doñnées2 seLECTIONnent de ligne en ligne, à partir du coin supérieur gauche.

PERCENTILE

Description	PERCENTILE (données;p;dropMéth) calcule le pe centile de données. Les centiles peuvent se calculer selon l'une de cinq méthodes, telle que facultativement spécifiée par dropMéth.
Examples	StatPercentile (A1:A100;0,15;0) calcule le 15e centile des données situées dans A1:A100. Les données sont continues et la méthode de calcul de moyenne pondérée est utilisée.
Directives	p doit être compris entre 0 et 1 (inclusif).dropMéth est un argument facultatif représenté par une valeur entière comprise entre -1 et 5. Cette valeur représentée la méthode de calcul désirée pour le centile.-1 ou non spécifique = Automatique (selon données en entrée)0 = Identique à la fonction de centiles Excel (continues)1 = Interpolation - extrémités asymétriques (continues)2 = Observation la plus proche (discrètes)3 = Fonction dist. empirique (discrètes)4 = Interpolation - extrémités symétriques (continues)5 = Fonction dist. empirique avec étattement (discrètes)
Description	PRODUCT(Doynées1;Données2;...DonnéesN) calcule le produit des données spécifiées dans Données1;Données2;...DonnéesN.
Exemples	StatProduct(A1:A10;{1;2;3;2,4}) calcule le produit de toutes les valeurs de l'ensemble de données situé dans A1:A10 et des valeurs 1, 2, 3 et 2,4.
Directives	Données1;Données2;...DonnéesN peuvent être des nombres, des matrices ou des plages.

QUARTILE

Description	QUARTILE (données;q;drapMéth) calcule le quartile spécifique de données. Les quartiles peuvent être calculés selon l'une de cinq méthodes, telle que facultativement spécifique par drapMéth.
Examples	StatQuartile (A1:A100;1;FAUX) calcule le 1er quartile des données situées dans A1:A100. Les données sont continues.
Directives	données doit être une plage Excel. Q représentée le quartile. 0=minimum, 1=1er quartile, 2=2e quartile (médiane), 3=3e quartile, 4=maximum. drapMéth est un argument facultatif représenté par une valeur entière comprise entre -1 et 5. Cette valeur représentée la méthode de calcul désirée pour le centile. -1 ou non spécifique = Automatique (selon données en entrée) 0 = Identique à la fonction de centiles Excel (continues) 1 = Interpolation - extrémités asymétriques (continues) 2 = Observation la plus proche (discrètes) 3 = Fonction dist. empirique (discrètes) 4 = Interpolation - extrémités symétriques (continues) 5 = Fonction dist. empirique avec étalement (discrètes)

RAND

Description	RAND() renvoie un nombre aléatoire compris entre 0 et 1. Cette fonction utilise le générateur de nombres aléatoires du logiciel Palisade @RISK et pas celui intégré d'Excel.
Exemples	StatRand() renvoie un nombre aléatoire compris entre 0 et 1.
Description	RANGE (Données1;Données2;...DonnéesN) calcule l'étendue (maximum-minimum) des données spécifiées dans Données1;Données2;...DonnéesN.
Examples	StatRange(A1:A100;{1;2;3;2,4}) calcule l'étendue (maximum-minimum) des données situées dans A1:A100 et des valeurs 1, 2, 3 et 2,4.
Directives	Données1;Données2;...DonnéesN peuvent être des nombres, des matrices ou des plages.

RUNTEST

Description	RUNTEST (données;limits) calcule la statistique des runs pour les valeurs de données selon une valeur limite.
Examples	StatRunsTest(A1:A100;StatMean(A1:A100)) calcule la statistique du test des runs sur les données de A1:A100 avec la moyenne des données comme limite.
Directives	données doit être une plage Excel.

SKEWNESS

Description	SKEWNESS(Données1;Données2;...DonnéesN) calcule l'asymétrie d'échantillon des données spécifiées dans Données1;Données2;...DonnéesN.
Examples	StatSkewness(A1:A10;{1;2;3;2,4}) calcule l'asymétrie d'échantillon de toutes les valeurs de l'ensemble de données situé dans A1:A10 et des valeurs 1, 2, 3 et 2,4.
Directives	Données1;Données2;...DonnéesN peuvent être des nombres, des matrices ou des plages.

SKEWNESSP

Description	SKEWNESSP(Doennes1;Données2;...DonnéesN) calcule l'asymétrie de population des données spécifiées dans Données1;Données2;...DonnéesN.
Examples	StatSkewnessP(A1:A10;{1;2;3;2,4}) calcule l'asymétrie de population de toutes les valeurs de l'ensemble de données situé dans A1:A10 et des valeurs 1, 2, 3 et 2,4.
Directives	Données1;Données2;...DonnéesN peuvent être des nombres, des matrices ou des plages.
Description	STANDARDIZE(x;moyenne;éc_type) calcule une valeur normalisée d'une distribution à moyenne et écart type spécifique. x représenté la valeur à normaliser.
Examples	StatStandardize(2;1;3) calcule une valeur normalisée à la valeur 2 d'une distribution à moyenne 1 et écart type 3.
Directives	x représenté la valeur à normaliser.moyenne représenté la moyenne arithmetique de la distribution.éc_type représenté l'écart type de la distribution. Sa valeur doit être >0.

STDDEV

Description	STDDEV (Données1;Données;,...DonnéesN) calcule l'écart type d'échantillon des données spécifiées dans Données1;Données2;...DonnéesN.
Examples	StatStdDev(A1:A10;{1;2;3;2,4}) calcule l'écart type d'échantillon de toutes les valeurs de l'ensemble de données situé dans A1:A10 et des valeurs 1, 2, 3 et 2,4.
Directives	Données1;Données2;...DonnéesN peuvent être des nombres, des matrices ou des plages.

STDDEVP

Description	STDDEVP (Données1;Données2;...DonnéesN) calcule l'écart type de population des données spécifiées dans Données1;Données2;...DonnéesN.
Examples	StatStdDevP(A1:A10;\{1;2;3;2,4\}) calcule l'écart type de population de toutes les valeurs de l'ensemble de données situé dans A1:A10 et des valeurs 1, 2, 3 et 2,4.
Directives	Données1;Données2;...DonnéesN peuvent être des nombres, des matrices ou des plages.

SUM

Description	SUM(Données1;Données2;...DonnéesN) calcule la somme des données spécifiées dans Données1;Données2;...DonnéesN.
Examples	StatSum(A1:A10;\{1;2;3;2,4\}) calcule la somme de toutes les valeurs de l'ensemble de données situé dans A1:A10 et des valeurs 1, 2, 3 et 2,4.
Directives	Données1;Données2;...DonnéesN peuvent être des nombres, des matrices ou des plages.

Description	SUMDEVSQ(Données1;Données2;...DonnéesN) calcule la somme du carré de l'écart par rapport à la moyenne de ses arguments, qui peuvent être des nombres, des matrices ou des plages. Les nombres manquants renvoient un blanc.
Examples	StatSumDevSq(A1:A10;\{1;2;3;2,4\}) calcule la somme du carré de l'écart par rapport à la moyenne de toutes les valeurs de l'ensemble de données situé dans A1:A10 et des valeurs 1, 2, 3 et 2,4.
Directives	Données1;Données2;...DonnéesN peuvent être des nombres, des matrices ou des plages.

SUMSQ

Description	SUMSQ(Données1;Données2;...DonnéesN) calcule la somme du carré de ses arguments, qui peuvent être des nombres, des matrices ou des plages. Les nombres manquants renvoie un blanc.
Exemples	StatSumSq(A1:A10;\{1;2;3;2,4\}) calcule la somme du carré de toutes les valeurs de l'ensemble de données situé dans A1:A10 et des valeurs 1, 2, 3 et 2,4.
Directives	Données1;Données2;...DonnéesN peuvent être des nombres, des matrices ou des plages.

STUDENT

Description	STUDENT(deg-liberté;statistique;valeur) calcule la statistique pour la distribution de Student entée.
Exemples	StatStudent(5;1;"x to p";2) calcule la valeur p de la distribution de Student avec 5 degrés de liberté à la valeur x 2.
Directives	deg-liberté est un entier indiquant le nombre de degrés de liberté. Sa valeur doit être comprise entre 1 et 32767. statistique est une valeur entière (1 à 12) ou une châne indiquant la statistique à renvoyer. Pour plus de détails, voir la section intitulée Fonctions de distribution en début de chapitre. x représentée la valeur numérique à laquelle la distribution doit être évaluée. Sa valeur doit être >= 0.
Description	VARIANCE (Données1;Données2;...DonnéesN) calcule la variance d'échantillon des données spécifiées dans Données1;Données2;...DonnéesN.
Examples	StatVariance(A1:A10;{1;2;3;2,4}) calcule la variance d'échantillon de toutes les valeurs de l'ensemble de données situé dans A1:A10 et des valeurs 1, 2, 3 et 2,4.
Directives	Données1;Données2;...DonnéesN peuvent être des nombres, des matrices ou des plages.

VARIANCEP

Description	VARIANCEP (Données1;Données2;...DonnéesN) calcule la variance de population des données spécifiées dans Données1;Données2;...DonnéesN.
Examples	StatVarianceP(A1:A10;{1;2;3;2,4}) calcule la variance de population de toutes les valeurs de l'ensemble de données situé dans A1:A10 et des valeurs 1, 2, 3 et 2,4.
Directives	Données1;Données2;...DonnéesN peuvent être des nombres, des matrices ou des plages.

Index

Autorisation, 179

Barres d'outils

StatTools, 29

Commandes

Apropos,179

Analyse discriminante, 133

ANOVA double, 98

ANOVA simple, 95

Boite à moustaches, 78

Chronogramme, 111

Combinaison, 61

Echantillons aléatoires, 65

Effacer la mémoire de dialogue, 177

Empiler lesvariables,49

Gestionnaire des ensembles de données, 43

Graphique C, 151

Graphique P, 147

Graphique Q-Q normal, 109

Graphiques X/R, 143

Histogramme, 73

Interaction, 59

Intervalle de confiance - Moyenne/Écart type, 81

Intervalle de confiance - Proportion, 84

Paramètres d'application, 171

Prevision, 117

Régression, 124

Régressionlogistique,129

Retard, 55

Selection de tailled'échantillon, 93

Supprimer les ensembles de données, 177

Synthesedevariable,67

Test d'hypothèse - Moyenne / Écart type, 87

Test d'hypothese - Proportion, 90

Test d'indépendance chi carré, 101

Test de Lilliefors, 107

Test de Mann-Whitney, 167

Test de normalité chi carre, 103

Test de rang de Wilcoxon, 164

Testdesruns,115

Testdessignes,161

Transformer les variables, 53

Variable nominale, 63

Configuration requise, 6

Déinstallation de StatTools, 7

Fonctions StatTools, 181

Liste alphétique, 185

StatAutocorrelation, 188

StatAveDev, 188

StatBinomial, 188

StatCategoryIndices,189

StatCategoryNames,189

StatCategoryOccurrenceCount, 189

StatChiDist, 190

StatCorrelationCoeff, 190

StatCount, 190

StatCountCategories,191

StatCountCellByType, 191

StatCountRange, 191

StatCovariance, 192

StatCovarianceP, 192

StatDestack, 193

Contrôle de qualité, 139

Graphiques de synthese, 73

Inférencestatistique,81

Régression et classification, 123

Serie temporelle et prévision, 111

Statistiques de synthese, 67

Tests de normalité, 103

Tests non paramétriques, 159

Utilaires, 171

Utilaires de données, 49