Titre :	Analyse des données : Une approche par comparaison de modèles
Type de document :	texte imprimé
Auteurs :	Charles M. Judd, Auteur
Editeur :	Paris : De boeck
Année de publication :	2010
Importance :	421P
Format :	27.5X21 CM
ISBN/ISSN/EAN :	978-2-8041-0809-0
Langues :	Français (fre) Langues originales : Français (fre)
Mots-clés :	Analyse,Analyse des données,comparaison de modèles
Index. décimale :	150 Psychologie
Résumé :	Grâce à son approche par comparaison de modèles ainsi que sa perspective unifiée basée sur le modèle linéaire général, Analyse des données offre véritablement au lecteur l'occasion de mieux comprendre toute une gamme de procédures statistiques. Cette perspective cohérente, tant au niveau de la terminologie que de la notation, est exploitée tout au long de l'ouvrage pour présenter des techniques de construction de modèles limitées en nombre mais beaucoup plus puissantes. Cet ouvrage fera l'unanimité pour son traitement détaillé de l'ANOVA, de la régression multiple, des observations non-indépendantes, des modèles d'interaction et non-linéaires, et pour ses conseils dans les démarches qu'il convient d'adopter, tant à l'égard des données déviantes que face à toute une série d'autres difficultés dans l'analyse des données. L'approche par comparaison de modèles ici présentée offre plusieurs avantages : 1/ elle augmente la compréhension intuitive de la matière, et accroit dès lors la capacité future à analyser les données de manière correcte ; 2/ elle procure davantage de contrôle dans l'analyse des données de manière telle que les lecteurs peuvent ensuite appliquer les techniques à un plus grand spectre de questions de recherche ; 3/ elle réduit le nombre de techniques statistiques qui doivent être mémorisées ; 4/ elle enseigne aux lecteurs à devenir des " analyseurs de données " plutôt que des statisticiens . "Analyse des données" s'avère idéal pour des enseignements avancés du premier cycle universitaire ainsi que pour les cours dispensés aux second et troisième cycles. Les cours prioritairement visés concernent l'analyse des données, les statistiques ainsi que les méthodes quantitatives en psychologie, en éducation, ou dans tout autre cours de sciences sociales et comportementales. L'ouvrage intéressera également les chercheurs chevronnés soucieux d'analyser au mieux leurs données d'expérience ou leurs résultats d'enquête.
Note de contenu :	Sommaire INTRODUCTION A L'ANALYSE DES DONNEES MODELES SIMPLES : DEFINITIONS DE L'ERREUR ET DES PARAMETRES ESTIMES LES MODELES SIMPLES : MODELES D'ERREUR ET DISTRIBUTINS D'ECHANTILLONNAGE MODELES SIMPLES : INFERENCES STATISTIQUES A PROPOS DES VALEURS DE PARAMETRES REGRESSION SIMPLE : ESTIMATEUR DES MODELES AVEC UN SEUL PREDICTEUR CONTINU REGRESSION MULTIPLE : MODELES A PLUSIEURS PREDICATEURS CONTINUS MODELE DE RGRESSION MODULEE ET NON LINEAIRE ANOVA A UN FACTEUR : MODELES A UN SEUL PREDICTEUR CATEGORIEL L'ANOVA FACTORIELLE : LES MODELES AVEC PLUSIEURS PREDICATEURS CATEGORIELS ET DES TERMES DE PRODUITS MODELES A PREDICTEURS CONTINUS ET CATEGORIELS : ANCOVA LES ANOVA A MESURES REPETEES : DES MODELES AVEC ERREURS NON-INDEPENDANTES PREDICTEURS CONTINUS ET OBSERVATIONS NON-INDEPENDANTES DONNEES ABERRANTES ET ERREUR INHABITUELLE

Analyse des données : Une approche par comparaison de modèles [texte imprimé] / Charles M. Judd, Auteur . - Paris : De boeck, 2010 . - 421P ; 27.5X21 CM.
ISBN : 978-2-8041-0809-0
Langues : Français (fre) Langues originales : Français (fre)

Mots-clés :	Analyse,Analyse des données,comparaison de modèles
Index. décimale :	150 Psychologie
Résumé :	Grâce à son approche par comparaison de modèles ainsi que sa perspective unifiée basée sur le modèle linéaire général, Analyse des données offre véritablement au lecteur l'occasion de mieux comprendre toute une gamme de procédures statistiques. Cette perspective cohérente, tant au niveau de la terminologie que de la notation, est exploitée tout au long de l'ouvrage pour présenter des techniques de construction de modèles limitées en nombre mais beaucoup plus puissantes. Cet ouvrage fera l'unanimité pour son traitement détaillé de l'ANOVA, de la régression multiple, des observations non-indépendantes, des modèles d'interaction et non-linéaires, et pour ses conseils dans les démarches qu'il convient d'adopter, tant à l'égard des données déviantes que face à toute une série d'autres difficultés dans l'analyse des données. L'approche par comparaison de modèles ici présentée offre plusieurs avantages : 1/ elle augmente la compréhension intuitive de la matière, et accroit dès lors la capacité future à analyser les données de manière correcte ; 2/ elle procure davantage de contrôle dans l'analyse des données de manière telle que les lecteurs peuvent ensuite appliquer les techniques à un plus grand spectre de questions de recherche ; 3/ elle réduit le nombre de techniques statistiques qui doivent être mémorisées ; 4/ elle enseigne aux lecteurs à devenir des " analyseurs de données " plutôt que des statisticiens . "Analyse des données" s'avère idéal pour des enseignements avancés du premier cycle universitaire ainsi que pour les cours dispensés aux second et troisième cycles. Les cours prioritairement visés concernent l'analyse des données, les statistiques ainsi que les méthodes quantitatives en psychologie, en éducation, ou dans tout autre cours de sciences sociales et comportementales. L'ouvrage intéressera également les chercheurs chevronnés soucieux d'analyser au mieux leurs données d'expérience ou leurs résultats d'enquête.
Note de contenu :	Sommaire INTRODUCTION A L'ANALYSE DES DONNEES MODELES SIMPLES : DEFINITIONS DE L'ERREUR ET DES PARAMETRES ESTIMES LES MODELES SIMPLES : MODELES D'ERREUR ET DISTRIBUTINS D'ECHANTILLONNAGE MODELES SIMPLES : INFERENCES STATISTIQUES A PROPOS DES VALEURS DE PARAMETRES REGRESSION SIMPLE : ESTIMATEUR DES MODELES AVEC UN SEUL PREDICTEUR CONTINU REGRESSION MULTIPLE : MODELES A PLUSIEURS PREDICATEURS CONTINUS MODELE DE RGRESSION MODULEE ET NON LINEAIRE ANOVA A UN FACTEUR : MODELES A UN SEUL PREDICTEUR CATEGORIEL L'ANOVA FACTORIELLE : LES MODELES AVEC PLUSIEURS PREDICATEURS CATEGORIELS ET DES TERMES DE PRODUITS MODELES A PREDICTEURS CONTINUS ET CATEGORIELS : ANCOVA LES ANOVA A MESURES REPETEES : DES MODELES AVEC ERREURS NON-INDEPENDANTES PREDICTEURS CONTINUS ET OBSERVATIONS NON-INDEPENDANTES DONNEES ABERRANTES ET ERREUR INHABITUELLE