TÉLÉCHARGER STATBOX 6

riches et puissants, intégrés à Excel et adaptés au monde agricole. StatBox est un logiciel d'analyse et de traitement statistique qui enrichit les capacités. les analyses statistiques ne sont plus réservées aux seuls spécialistes. statbox standard est le logiciel d'analyse statistique entièrement intégré à ms-excel. il. statbox standard est le logiciel d'analyse statistique entièrement intégré à ms excelstatbox intègre les fonctions suivantes: statistiques Télécharger. conseils​.

Nom: statbox 6
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Licence:Usage Personnel Seulement
Système d’exploitation: iOS. Android. Windows XP/7/10. MacOS.
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Dans l'onglet Sorties, on a choisi d'activer l'option Tester la significativité pour afficher en gras les corrélations significativement différentes de 0. Aussi, lorsque vous traitez de grands jeux de données, prenez garde aux options qui vous sont proposées dans les boîtes de dialogue au sujet de l affichage de certains résultats, par exemple : la matrice de corrélation dans l analyse en composantes principales ACP , les matrices d inertie dans l analyse factorielle discriminante AFD , la matrice de proximité dans la classification ascendante hiérarchique CAH. Vous pouvez alors sélectionner les données sur la feuille Excel. Couleur de fond : sélectionnez la couleur du corps des graphiques. Puis vous informe du succès ou non de l opération en fournissant au besoin un message explicatif. Types de données StatBox contrôle la nature des valeurs des données en fonction de la structure algébrique de la variable attendue : quantitative numérique, continue qualitative Les variables quantitatives ne peuvent pas comporter de texte.

Auteur: Grimmersoft version: Télécharger le fichier StatBox – Outil d'​analyses statistiques. Save. Autres Recherches: statbox 6 5 - outil. Utilisez ce fil de discussions pour commenter et échanger sur StatBox Auteur: Grimmersoft StatBoxPro transforme Ms-Excel en un puissant. Optima propose des formations StatBox: logiciel pour l'agronomie. logiciel relatives aux 6 étapes de l'expérimentation, allant de la mise en place de l'essai à.

Imprimer le rapport : cette fonction est presque identique à la précédente, au lieu de l aperçu avant impression, c est l impression elle-même qui est lancée directement. Ce choix est risqué dans le cas de tableaux de grande taille car les sauts de page risquent d être très espacés. Cette fonction est donc plus adaptée à des rapports de taille limitée tri à plat, statistiques descriptives, Réinitialiser la boite de dialogue : cette fonction permet de réinitialiser l ensemble du paramétrage en cours dans la boite de dialogue.

Les sélections de données sont ainsi vidées et les options statistiques ou de sorties reprennent leurs valeurs par défaut. Dans le cas des méthodes itératives, pour vous familiariser avec les temps de réponse de ces méthodes sur votre ordinateur, vous pouvez régler les paramètres contrôlant le nombre de répétitions, le nombre d itérations maximal et le seuil de convergence avec des valeurs modestes, puis augmenter progressivement le nombre de répétitions, le nombre d itérations maximal et diminuer le seuil de convergence jusqu à ce que le temps de calcul vous semble trop élevé.

Temps d affichage L affichage des tableaux de résultats dans une feuille Excel est assez lent. Aussi, lorsque vous traitez de grands jeux de données, prenez garde aux options qui vous sont proposées dans les boîtes de dialogue au sujet de l affichage de certains résultats, par exemple : la matrice de corrélation dans l analyse en composantes principales ACP , les matrices d inertie dans l analyse factorielle discriminante AFD , la matrice de proximité dans la classification ascendante hiérarchique CAH.

L affichage des graphiques est encore plus lent que l affichage des tableaux de résultats.

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En particulier, l affichage des dendrogrammes produits par la CAH peut s avérer assez long lorsque le nombre d observations est élevé. De même que pour les tableaux, prenez garde aux options qui vous sont proposées lors de l affichage. En dehors des problèmes de lisibilité des graphiques, évitez par exemple de représenter observations dans une ACP, car le temps d affichage sera excessivement long.

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StatBox Organisation des menus 21 23 Plusieurs outils sont proposés afin de faciliter les aspects reporting du logiciel. Reprendre un ancien rapport StatBox garde en mémoire les derniers rapports données et paramétrage valides qui ont été édités lors de la session.

Supprimer tout : supprime tous les rapports en mémoire. La boite de dialogue correspondant au rapport apparait alors. Le rapport en cours est alors indépendant de la feuille de données en cours dans Excel, ce sont les données chargées précédemment qui seront utilisés même si le classeur source n est plus ouvert.

Plus rapide que la sélection 1 à 1 des feuilles dans Excel il permet de sélectionner parmi toutes les feuilles de tous les classeurs ouverts dans Excel celles que vous souhaitez insérer dans le classeur de synthèse. Enregistrer le nouveau classeur sous : cochez cette option pour que le classeur généré soit enregistré automatiquement à l emplacement et avec le nom que spécifierez.

Langue : sélectionnez la langue du profil en cours. Seuil alpha : entrez la valeur du risque de première espèce à utiliser par défaut pour les tests.

Orientation des tests : sélectionnez l orientation par défaut des tests. Nom de variable sur la première ligne : cochez cette option en sélection manuelle afin d indiquer si par défaut la première ligne de la sélection contient les noms de variable ou bien s il s agit d une ligne contenant des données. Modifier la base d origine : cochez cette option pour que les méthodes de codage proposent par défaut d ajouter les nouvelles colonnes produites à la base d origine.

Disposition : sélectionnez la disposition par défaut des nouveaux rapports. Première cellule : sélectionnez la plage d origine par défaut des rapports.

Couleur : sélectionnez la couleur d affichage des tableaux de résultats. Format : sélectionnez le format d affichage des tableaux de résultats. Masquer le quadrillage à l affichage : masque la grille Excel sur les feuilles de rapports. Résumé : cochez cette option pour qu un bref compte rendu sur les variables et les paramètres utilisés dans les rapports soit édité par défaut.

Menu de navigation : cochez cette options pour qu un menu de navigation rapide soit ajouté au début des rapports pour accéder plus facilement aux différentes sections. Nombre de décimales : entrez le nombre de décimales par défaut pour les résultats numériques.

Emplacement : sélectionnez le mode de positionnement des graphiques. Couleur de fond : sélectionnez la couleur du corps des graphiques. Si cette option n est pas cochée un nom incrémentiel est utilisé. Si vous sélectionnez l option couleur, un gradient de couleur bleu sera utilisé pour identifier les classes des résidus, pour l option texture, c est un gradient de texture d Excel qui sera utilisé. Toujours générer un plan de contrôle : cochez cette option pour qu un plan de contrôle soit généré par défaut lors de la génération d un nouveau plan.

Toujours générer un plan codé : cochez cette option pour qu un plan codé soit généré par défaut lors de la création d un nouveau plan. La boite suivante apparait : Ajouter : ajoutez un nouveau profil en l identifiant par un nouveau nom.

Supprimer : supprimer le profil sélectionné. Résultats généraux : cochez cette option pour obtenir des résultats généraux sur toutes les variables nombre de manquants, types,.. Résultats sur les variables qualitatives : cochez cette option pour obtenir des résultats sur les variables qualitatives première et dernière modalités.

Résultats sur les variables quantitatives : cochez cette option pour obtenir des résultats sur les variables quantitatives moyenne, amplitude, écart-type,..

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Utilisez ce module pour transformer une variable quantitative en classes de valeurs, c est-à-dire en une variable ordinale. Description Ce module, très complet, autorise toutes les définitions de classes possibles. Plusieurs modes de discrétisation sont proposés : amplitude constante : découpage à pas constant entre les valeurs minimale et maximale de la colonne de valeurs sélectionnée, classes optimales : calcul de classes optimales vis-à-vis de la minimisation de l inertie intraclasse les classes sont donc les plus compactes possible.

L algorithme d Anderberg algorithme d amélioration itérative d une solution initiale est utilisé. Observations : sélectionnez la variable contenant les libellés des observations si vous souhaitez créer un tableau codé avec des libellés particuliers pour les observations.

Par défaut, le libellé d une observation est son numéro de ligne dans le tableau. Poids : cochez cette case si vous désirez pondérer les données, puis sélectionnez la variable de pondération. Les valeurs manquantes dans les poids sont cumulées avec les valeurs manquantes dans les données. La liste des bornes des classes calculées s affiche alors dans la zone centrale. Vous avez la possibilité de personnaliser la liste des bornes proposée. Les autres bornes sont alors recalculées si nécessaire.

La suppression d un intervalle est en fait une suppression de la borne supérieure, sauf dans le cas du dernier intervalle où il s agit de la borne inférieure.

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Vous pouvez donner un nom particulier à la nouvelle colonne ou laisser le logiciel déterminer le nouveau nom automatiquement.

Résumé : cochez cette option pour obtenir une brève synthèse des données et des options sélectionnées pour le rapport. Partition : affiche la table de répartition des observations dans les différentes classes. Graphique : affiche un histogramme de fréquence des classes. Valeurs discrétisées : affiche la table d appartenance des observations aux différentes classes. Classes explicites : affiche la table d appartenance des observations, les modalités de la variable ordinale produite correspondent aux bornes des classes et non pas à l identifiant de la classe.

Remarques : Références Lorsqu il y a des valeurs manquantes, StatBox propose d ignorer les lignes concernées. En cas de refus, le traitement est abandonné. Anderberg M. Cluster analysis for applications. Academic Press, New York.

Analyse en Composantes Principales (ACP) avec Excel

Diday E. Lemaire, J. Testu Eléments d'analyse de données. Dunod, Paris, pp , Fisher W. On grouping for maximum homogeneity. Méthode statistique. Masson, Paris, pp Utilisez ce module pour coder ou recoder les modalités d une variable qualitative.

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StatBox Codage 33 35 Description Le regroupement de modalités est une forme de codage particulière dans laquelle un même code est affecté à plusieurs modalités.

La procédure de codage produit la variable recodée ainsi que le tableau de correspondance entre les anciens codes et les nouveaux. Le test de Tukey est fiable et simple à interpréter.

Nous ajoutons la méthode REGWQ qui est très fiable, et le test de Dunnett qui permet de comparer toutes les modalités avec une modalité de contrôle. Ce tutoriel propose une exploration plus approfondie des problématiques de comparaisons multiples. Les tests de comparaison multiples sont un domaine complexe des statistiques. Si vous voulez approfondir le sujet, nous vous recommandons le livre de Jason C.

Une fois que vous avez cliqué sur le bouton OK, les calculs commencent puis s'interrompent pour vous demander quelle est la modalité de contrôle.

Nous choisissons T1.

StatBox 6.5 – Outil d’analyses statistiques

Une fois que l'utilisateur a cliqué sur OK les calculs reprennent et l'affichage des résultats s'achève. Interpréter les résultats d'une ANOVA à un facteur suivie de tests de comparaisons multiples Le premier tableau de résultats fournit les coefficients d'ajustement. Plus ce coefficient est proche de 1, meilleur est le modèle. Le reste de la variabilité est explicable par des effets qui ne sont ni recensés, ni mesurés dans cette analyse. Le tableau d'analyse de la variance est un résultat qui doit être analysé attentivement voir ci-dessous.

C'est à ce niveau que l'on teste si l'on peut considérer que la variable explicative sélectionnée le type de dentifrice apporte une quantité d'information significative au modèle hypothèse nulle H0 ou non. En d'autres termes, c'est un moyen de tester si la moyenne de la variable à modéliser suffirait à décrire les résultats obtenus ou non. Le test du F de Fisher est utilisé. But de ce tutoriel Le but est ici d'analyser les corrélations entre les variables et d'identifier des états se différenciant fortement des autres.

Qu'est ce que l'analyse en Composantes Principales? Elle permet de : visualiser et analyser rapidement les corrélations entre les N variables, visualiser et analyser les M observations initialement décrites par N variables sur un graphique à deux ou trois dimensions, construit de manière à ce que la dispersion entre les données soit aussi bien préservée que possible, construire un ensemble de P facteurs non corrélés Les limites de l'Analyse en Composantes Principales viennent du fait que c'est une méthode de projection, et que la perte d'information induite par la projection peut entraîner des interprétations erronées.

ANOVA à un facteur et tests de comparaisons multiples dans Excel

Des astuces permettent cependant d'éviter ces inconvénients. Vous pouvez alors sélectionner les données sur la feuille Excel. Dans l'exemple étudié ici les données commencent dès la première ligne; il est donc plus rapide de choisir le mode de sélection par colonnes. C'est pourquoi dans la boîte de dialogue ci-dessous, les sélections apparaissent sous forme de colonnes.

L'option Libellés des variables est activée, car la première ligne de données contient le nom des variables. Le Type d'ACP choisi est Corrélation, ce qui signifie que les calculs seront basés sur une matrice composée des coefficients de corrélation de Pearson, le coefficient de Pearson étant le coefficient de corrélation classiquement utilisé. Les matrices de covariance allouent plus de poids aux variables ayant des variances élevées.

Les corrélations polychoriques sont adaptées aux variables ordinales. Dans l'onglet Sorties, on a choisi d'activer l'option Tester la significativité pour afficher en gras les corrélations significativement différentes de 0.

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Dans l'onglet Graphiques, les options d'Etiquettes sont toutes activées afin que les libellés des variables et des observations soient bien affichés. L'option de filtrage des observations à afficher est aussi désactivée afin d'afficher toutes les observations. Lorsqu'il y a beaucoup d'observations, il est conseillé de ne pas afficher les étiquettes pour accélérer la génération du graphique, et de ne pas afficher toutes les observations afin de rendre le graphique plus lisible.

Les calculs commencent lorsque vous cliquez sur le bouton OK. Puis une nouvelle boîte vous permet de choisir les axes pour lesquels les graphiques doivent être affichés.