Utilisation de JASP Charleroi (2023)

Analyser des données avec JASP

1. Travail préparatoire à l'analyse
2. Gérer les valeurs manquantes
3. Générer des statistiques descriptives
4. Générer des tableaux de contingence
5. Calculer un Khi carré et un test de Student

Les données utilisées pour réaliser cette présentation sont issues de la recherche menée en 2022.

Travail préparatoire à l'analyse

1. Enregistrez votre fichier Excel au format ".CSV"

2. Importez la base de données dans JASP

3. Vérifiez et modifiez, si nécessaire, les types de variables

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1. Double-clic sur la variable à modifier

2. Choisir le type de variable adéquat

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Gérer les valeurs manquantes

Certaines données de la base de données peuvent être codées "99" ou "999" lorsqu'elles sont absentes. Dans ce cas, il faut indiquer à JASP qu'il s'agit bien d'une donnée absente et non de la valeur "99" ou "999".

Ex: Pour la variable âge, "99" indique une absence de réponse et non un individu qui a 99 ans.

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JASP a compris que "99" était une valeur manquante

Ajouter "99" en tant que valeur manquante

Générer des statistiques descriptives

Valeur minimum

Moyenne, mode, médiane

Valeur maximum

Ecart type

Sélectionner la ou les variable(s) souhaitée(s), par exemple l'âge et cliquer sur cette flèche

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Générer des tableaux de contingence

Sélectionner les variables à croiser et cliquer sur la flèche. Par exemple l'âge en ligne et le sexe en colonne

Afficher des pourcentages par ligne et/ou par colonne

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Calculer un Khi carré

Calculer un test de Student

Par exemple, pour répondre à la thématique " Les institutions d'enseignement supérieur sont-elles perçues comme étant justes par les étudiants de bachelier et de master ?"

CCL : La p-valeur est supérieure à 0.05 donc le niveau d'études n'influence pas la réponse à l'item "Institutions_justes"

Niveau de significativité

Sélectionner les variables à croiser et cliquer sur la flèche. Dans ce cas, "Institutions_juste" et "Niveau_études"

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Sélectionner les variables. Ex : "Âge" (variable quantitative) et "Niveau_études" (variable nominale)

CCL : La p-valeur est inférieure à 0.05 donc l'âge diffère significativement en fonction du niveau d'études des étudiants.

Niveau de significativité

Dans ce cas, elle est supérieure à 0.05, donc on regarde le niveau de significativité du t de Student

Si la valeur est supérieur à 0.05, regarder le t de Student Si elle est inférieure à 0.05 regarder le t de Welch

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