Maîtriser SPSS pour l’analyse des données de santé

Durée : 5 semaines · 10 séances · 20 heures
Pour qui : étudiants en mémoire ou en thèse, chercheurs, cadres de santé, personnel d’ONG
Prérequis : notions de base en informatique ; aucune connaissance statistique avancée requise
Logiciel : IBM SPSS Statistics
Livrable final : une analyse complète d’un jeu de données sous SPSS, avec tableaux exportés et interprétation rédigée au format publication

Module 1 — Découvrir SPSS (Semaine 1)

• Séance 1 : Présentation de l’interface. Fenêtre de données, vue des variables, fenêtre de résultats. Types de variables et niveaux de mesure
• Séance 2 : Créer une base de données. Définir les variables, les étiquettes, les valeurs et les valeurs manquantes. Importer des données depuis Excel et KoboToolbox

Module 2 — Préparer et nettoyer les données (Semaine 2)

• Séance 3 : Détecter les erreurs de saisie, les doublons et les valeurs aberrantes. Trier, filtrer et sélectionner des observations
• Séance 4 : Recoder des variables (regrouper des âges, créer des catégories). Calculer de nouvelles variables. Scinder un fichier pour analyser par sous-groupes

Module 3 — Statistiques descriptives (Semaine 3)

• Séance 5 : Fréquences, pourcentages, moyennes, médianes, écarts-types. Explorer la distribution et vérifier la normalité
• Séance 6 : Tableaux croisés et graphiques (histogrammes, diagrammes en barres, boîtes à moustaches). Construire le tableau des caractéristiques de la population

Module 4 — Tests statistiques (Semaine 4)

• Séance 7 : Test du Chi² et test exact de Fisher. Comparer des proportions et lire correctement la sortie SPSS
• Séance 8 : Test t de Student, ANOVA, tests non paramétriques (Mann-Whitney, Kruskal-Wallis). Corrélation de Pearson et de Spearman

Module 5 — Régression logistique et présentation (Semaine 5)

• Séance 9 : Régression logistique binaire. Analyse bivariée et multivariée, lecture des OR et de leurs intervalles de confiance, qualité du modèle
• Séance 10 : Exporter les résultats vers Word et Excel. Transformer les sorties SPSS en tableaux publiables. Sauvegarder la syntaxe pour rendre son analyse reproductible. Présentation des travaux finaux