Statistical Models for Social Sciences

La 𝓹𝓻𝓸𝓫𝓪𝓫𝓲𝓵𝓲𝓽 é est la base des 𝓼𝓽𝓪𝓽𝓲𝓼𝓽𝓲𝓺𝓾𝓮𝓼 et de l’ 𝓪𝓷𝓪𝓵𝔂𝓼𝓮 𝓭𝓮 𝓭𝓸𝓷𝓷 é 𝓮𝓼 . 👉 Avec ce schéma, révise rapidement : ✔️ Les 𝓹𝓻𝓸𝓹𝓻𝓲 é 𝓽 é 𝓼 𝓭𝓮 𝓵𝓪 𝓹𝓻𝓸𝓫𝓪𝓫𝓲𝓵𝓲𝓽 é ✔️ Les 𝓻𝓮 ̀ 𝓰𝓵𝓮𝓼 𝓭 ’ 𝓪𝓭𝓭𝓲𝓽𝓲𝓸𝓷 𝓮𝓽 𝓭𝓮 𝓬𝓸𝓶𝓹𝓵 é 𝓶𝓮𝓷𝓽 ✔️ La 𝓹𝓻𝓸𝓫𝓪𝓫𝓲𝓵𝓲𝓽 é 𝓬𝓸𝓷𝓭𝓲𝓽𝓲𝓸𝓷𝓷𝓮𝓵𝓵𝓮 et la règle de multiplication ✔️ Le puissant 𝓽𝓱 é 𝓸𝓻 è 𝓶𝓮 𝓭𝓮 𝓑𝓪𝔂𝓮𝓼 💡 Un rappel essentiel pour tout étudiant, data analyst ou passionné de probabilités ! 🚀 ________________________________________ ________________________________________ Si vous avez trouvé cette publication utile, n'hésitez pas à 𝒍𝒂 𝒍𝒊𝒌𝒆𝒓 𝒆𝒕 à 𝒍𝒂 𝒑𝒂𝒓𝒕𝒂𝒈𝒆𝒓 avec vos amis et collègues ! Pour mieux apprendre l’utilisation des logiciel et modèles statistiques, nous vous invitons à prendre part à la prochaine session de notre formation en 𝙀𝙘𝙤𝙣𝙤𝙢 é 𝙩𝙧𝙞𝙚 𝙚𝙩 𝙏𝙚𝙘𝙝𝙣𝙞𝙦𝙪𝙚𝙨 𝙌𝙪𝙖𝙣𝙩𝙞...

  𝓥𝓪𝓻𝓲𝓪𝓷𝓬𝓮 𝓭𝓮 𝓟𝓸𝓹𝓾𝓵𝓪𝓽𝓲𝓸𝓷 𝓿𝓼 𝓥𝓪𝓻𝓲𝓪𝓷𝓬𝓮 𝓭’𝓔́𝓬𝓱𝓪𝓷𝓽𝓲𝓵𝓵𝓸𝓷 : 𝓺𝓾𝓮𝓵𝓵𝓮 𝓭𝓲𝓯𝓯𝓮́𝓻𝓮𝓷𝓬𝓮 ? En statistique, comprendre la 𝓿𝓪𝓻𝓲𝓪𝓷𝓬𝓮 est essentiel pour analyser la dispersion des données. • La 𝓿𝓪𝓻𝓲𝓪𝓷𝓬𝓮 𝓭𝓮 𝓹𝓸𝓹𝓾𝓵𝓪𝓽𝓲𝓸𝓷 mesure la dispersion 𝓻é𝓮𝓵𝓵𝓮 de toutes les données disponibles. • La 𝓿𝓪𝓻𝓲𝓪𝓷𝓬𝓮 𝓭’é𝓬𝓱𝓪𝓷𝓽𝓲𝓵𝓵𝓸𝓷 fournit une 𝓶𝓮𝓲𝓵𝓵𝓮𝓾𝓻𝓮 é𝓼𝓽𝓲𝓶𝓪𝓽𝓲𝓸𝓷 lorsque nous n’avons accès qu’à une partie des données. En résumé : 𝓟𝓸𝓹𝓾𝓵𝓪𝓽𝓲𝓸𝓷 = 𝓣𝓸𝓾𝓽 | É𝓬𝓱𝓪𝓷𝓽𝓲𝓵𝓵𝓸𝓷 = 𝓢𝓸𝓾𝓼-𝓮𝓷𝓼𝓮𝓶𝓫𝓵𝓮 ________________________________________ ________________________________________ Si vous avez trouvé cette publication utile, n'hésitez pas à 𝒍𝒂 𝒍𝒊𝒌𝒆𝒓 𝒆𝒕 à 𝒍𝒂 𝒑𝒂𝒓𝒕𝒂𝒈𝒆𝒓 avec vos amis et collègues ! Pour mieux apprendre l’utilisation des logiciel et modèles statistiques, nous vous invitons à prendre part à la prochaine session de notre formation en 𝙀𝙘𝙤𝙣𝙤𝙢é𝙩𝙧𝙞𝙚 ?...

Vous êtes déjà tombé sur un tableau ANOVA et vous vous êtes senti perdu ? 🤔 Décortiquons-le étape par étape ! 𝙐𝙣 𝙡𝙞𝙠𝙚 𝙚𝙩 𝙪𝙣 𝙋𝙖𝙧𝙩𝙖𝙜𝙚 de ce post avant d'aller plus loin nous feront plaisir. ✅ 𝓔́𝓵𝓮́𝓶𝓮𝓷𝓽𝓼 𝓬𝓵𝓮́𝓼 : 1️⃣ Source – Les facteurs testés (ex. : Attractivité, Engagement, Interaction). 2️⃣ SS (Somme des carrés) – Variation expliquée par chaque facteur. 3️⃣ df (degrés de liberté) – Liés à la taille de l’échantillon et aux groupes. 4️⃣ MS (Moyenne des carrés) – Variation moyenne (SS ÷ df). 5️⃣ F-value – Statistique de test. Plus le F est grand, plus l’effet est probable. 6️⃣ p-value – Indique si l’effet est significatif (p < 0,05 = significatif). 📌 𝓔𝔁𝓮𝓶𝓹𝓵𝓮 𝓭’𝓲𝓷𝓽𝓮𝓻𝓹𝓻𝓮́𝓽𝓪𝓽𝓲𝓸𝓷 : • Attractivité : F(1,196) = 5,74 ; p = 0,018 → Significatif ✔ • Engagement : F(1,196) = 13,19 ; p < 0,001 → Très significatif ✔✔ • Interaction (Attractivité × Engagement) : F(1,196) = 20,63 ; p < 0,001 → Effet très fort 🚀 ✨ 𝓐̀ 𝓻𝓮𝓽𝓮𝓷𝓲𝓻 : ✔ L...

L’ 𝓐𝓒𝓟 ( 𝓟rin𝓬𝓲𝓹𝓪𝓵 𝓒𝓸𝓶𝓹𝓸𝓷𝓮𝓷𝓽 𝓐𝓷𝓪𝓵𝔂𝓼𝓲𝓼 ) est une méthode de 𝓻 é 𝓭𝓾𝓬𝓽𝓲𝓸𝓷 𝓭𝓮 𝓭𝓲𝓶𝓮𝓷𝓼𝓲𝓸𝓷𝓼 qui permet de : ✔ 𝓡 é 𝓭𝓾𝓲𝓻𝓮 𝓵𝓮 𝓷𝓸𝓶𝓫𝓻𝓮 𝓭𝓮 𝓿𝓪𝓻𝓲𝓪𝓫𝓵𝓮𝓼 ✔ 𝓥𝓲𝓼𝓾𝓪𝓵𝓲𝓼𝓮𝓻 𝓭𝓮𝓼 𝓭𝓸𝓷𝓷 é 𝓮𝓼 𝓬𝓸𝓶𝓹𝓵𝓮𝔁𝓮𝓼 ✔ 𝓔𝓵𝓲𝓶𝓲𝓷𝓮𝓻 𝓵𝓮 𝓫𝓻𝓾𝓲𝓽 𝓮𝓽 𝓵𝓪 𝓻𝓮𝓭𝓾𝓷𝓭𝓪𝓷𝓬𝓮 👉 Elle est utilisée en 𝓪𝓰𝓻𝓲𝓬𝓾𝓵𝓽𝓾𝓻𝓮 , 𝓰 é 𝓷 é 𝓽𝓲𝓺𝓾𝓮 , 𝓲𝓷𝓽𝓮𝓵𝓵𝓲𝓰𝓮𝓷𝓬𝓮 𝓪𝓻𝓽𝓲𝓯𝓲𝓬𝓲𝓮𝓵𝓵𝓮 ( 𝓶𝓪𝓬𝓱𝓲𝓷𝓮 𝓵𝓮𝓪𝓻𝓷𝓲𝓷𝓰 ) et bien d’autres domaines. ________________________________________ ________________________________________ Si vous avez trouvé cette publication utile, n'hésitez pas à 𝒍𝒂 𝒍𝒊𝒌𝒆𝒓 𝒆𝒕 à 𝒍𝒂 𝒑𝒂𝒓𝒕𝒂𝒈𝒆𝒓 avec vos amis et collègues ! Pour mieux apprendre l’utilisation des logiciel et modèles statistiques, nous vous invitons à prendre part à la prochaine session de notre formation en 𝙀𝙘𝙤𝙣𝙤𝙢 é 𝙩𝙧𝙞𝙚 𝙚𝙩 𝙏𝙚𝙘𝙝𝙣𝙞𝙦𝙪𝙚𝙨 𝙌𝙪𝙖...

Les 𝘁𝗲𝘀𝘁𝘀 𝗽𝗮𝗿𝗮𝗺𝗲 ́ 𝘁𝗿𝗶𝗾𝘂𝗲𝘀 reposent sur des hypothèses statistiques fortes : ✔ 𝗡𝗼𝗿𝗺𝗮𝗹𝗶𝘁𝗲 ́ des données ✔ 𝗛𝗼𝗺𝗼𝗴𝗲 ́ 𝗻𝗲 ́ 𝗶𝘁𝗲 ́ 𝗱𝗲𝘀 𝘃𝗮𝗿𝗶𝗮𝗻𝗰𝗲𝘀 ✔ 𝗜𝗻𝗱𝗲 ́ 𝗽𝗲𝗻𝗱𝗮𝗻𝗰𝗲 des observations ✔ 𝗘 ́ 𝗰𝗵𝗲𝗹𝗹𝗲 𝗱𝗲 𝗺𝗲𝘀𝘂𝗿𝗲 appropriée Parmi les plus utilisés, on retrouve : le 𝘁 - 𝘁𝗲𝘀𝘁 , l’ 𝗔𝗡𝗢𝗩𝗔 , la 𝗰𝗼𝗿𝗿𝗲 ́ 𝗹𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗱𝗲 𝗣𝗲𝗮𝗿𝘀𝗼𝗻 et la 𝗿𝗲 ́ 𝗴𝗿𝗲𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻 𝗹𝗶𝗻𝗲 ́ 𝗮𝗶𝗿𝗲 . 👉 Des outils indispensables pour l’ analyse de données quand les conditions sont respectées. ________________________________________ ________________________________________ Si vous avez trouvé cette publication utile, n'hésitez pas à 𝒍𝒂 𝒍𝒊𝒌𝒆𝒓 𝒆𝒕 à 𝒍𝒂 𝒑𝒂𝒓𝒕𝒂𝒈𝒆𝒓 avec vos amis et collègues ! Pour mieux apprendre l’utilisation des logiciel et modèles statistiques, nous vous invitons à prendre part à la prochaine session de notre formation en 𝙀𝙘𝙤𝙣𝙤𝙢 é 𝙩𝙧𝙞𝙚 𝙚𝙩 𝙏𝙚...