Si vous avez besoin d'aide pour l'analyse des données statistiques, nos statisticiens seront heureux de vous aider. Utilisez simplement notre formulaire de contact pour une consultation gratuite et une offre non contraignante - ou appelez-nous .

Services CESTAD liés à l'analyse statistique

Vous pouvez également utiliser nos conseils statistiques et nous transférer des analyses de données complètes. En fonction de la tâche ou de la question de recherche, nous vous conseillons ou vous délestons de:

• statistiques descriptives
• analyses exploratoires
• L'analyse typologique
• analyse de corrélation
• statistiques monovariées ou multivariées
• Une analyse de régression
• analyse de la variance
• tests d'hypothèses
• tests de signification
• Interprétations, représentations graphiques, rapports textuels et présentations PowerPoint (sur demande)

Notre gamme d'outils

Pour les analyses statistiques, nous utilisons les outils suivants:

• STATA
• R
• SPSS
• Matlab
• Excel VBA
• SAS
• AMOS
• SmartPLS
• MaxQDA
• autres programmes par arrangement

En plus de l'analyse statistique pure, CESTAD ...

Des solutions globales qui intègrent les idées du client dès le départ: de la formation des hypothèses à l'analyse statistique des données, en passant par l'interprétation, la formulation et la présentation des résultats obtenus, quel que soit le stade du projet. Nos collaborateurs indépendants sont tous des experts reconnus en matière de conseil et d' évaluation statistique et, à ce titre, connaissent toutes les procédures courantes qui se sont établies pour la collecte de données , l'analyse statistique des données et l'interprétation des données aux fins des statistiques appliquées et théoriques.

Précision scientifique pour la recherche et les affaires

Chaque fois que des analyses de données de la plus haute précision sont requises pour des projets de recherche, des essais scientifiques et techniques ou des évaluations professionnelles SPSS , Stata ou AMOS pour les décisions de stratégie d' entreprise, CESTAD offre la meilleure expertise personnelle pour des résultats fiables. En tant que prestataire renommé de services statistiques avec des experts en savoir-faire du monde des affaires et de la science, nous sommes en mesure de répondre à des exigences très élevées dans les domaines du conseil statistique, de l'analyse interdisciplinaire des données et de l'évaluation statistique.

Sélection de la procédure d'analyse appropriée

Une étape cruciale dans l'analyse des données statistiques est la sélection de la méthode appropriée. Ce choix dépend de la question de recherche, du niveau d'échelle des données, de leur distribution (normale ou non) et de la relation entre deux échantillons ou indépendants les uns des autres. La question de recherche, par exemple, consiste à examiner la (non) dépendance entre des variables ou des échantillons ou à tester une hypothèse.

Analyse de données statistiques et procédures populaires

Les méthodes analytiques suivantes sont particulièrement populaires:

• Les données textuelles sont évaluées au moyen de méthodes d'analyse de texte ou d'extraction de texte.
• Et la dépendance entre les valeurs discrètes (catégorielles) est examinée au moyen d'une table croisée à laquelle un test de Chi-deux est appliqué pour tester leur dépendance , Cependant, le test du Chi-deux est lié à l'accomplissement de certaines conditions. Si ces conditions ne sont pas remplies, le test de Fisher exact est utilisé, ce qui est plus général, mais aussi plus difficile à calculer.
• Les tailles discrètes des échantillons liés sont analysées en utilisant le test de McNemar.
• Deux échantillons avec des données continues (continues) distribuées normalement sont comparés au test t (test student) ou à plus de deux échantillons avec le test ANOVA ou une analyse de variance. Le test t et le test ANOVA sont disponibles dans la variante non appariée pour les échantillons indépendants et dans la variante appariée pour les échantillons avortés.
• La relation linéaire entre deux variables continues  distribuées est examinée avec le test de corrélation de Pearson.
• Le test de corrélation selon Spearmann peut également examiner les dépendances entre les données distribuées ordinales et non normales.
• Si les données continues ne sont pas normalement distribuées, vous utilisez ...
  • pour deux échantillons indépendants: le test de Mann-Whitney (test U),
  • pour plus de deux échantillons indépendants: test de Kruskal-Wallis
  • pour deux échantillons liés: test de Wilcoxon (dans différentes variantes pour des échantillons appariés ou non appariés),
  • pour plus de deux échantillons connexes: test de Friedmann.

En outre, il existe un certain nombre d'autres méthodes analytiques, mais seuls les experts peuvent évaluer leurs domaines d'application. En outre, il existe des tests qui peuvent être utilisés pour vérifier si les données sont normalement distribuées, par exemple le test de Shapiro-Wilks et d'autres. Et des tests qui vérifient la signification statistique des résultats trouvés.
Nous ne pouvons que brièvement présenter les méthodes d'analyse les plus importantes ici. La statistique est une science avec une multitude de méthodes. Néanmoins, les différentes méthodes d'analyse des données diffèrent et doivent être judicieusement choisies. généralement, différentes méthodes statistiques produisent des résultats et des conclusions différents pour les mêmes données. Il ne faut pas se tromper avec la sélection de la méthode.
Avec nos  statisticiens universitaires, nous pouvons vous soutenir non seulement dans la sélection et la mise en œuvre de la méthode statistique correcte, mais aussi dans l'interprétation et la présentation des résultats pour vous. Qu'il s'agisse de rapports textuels, de films de présentation, de tableaux de données, de graphiques illustratifs, d'articles de magazines ou de visualisations créatives, nous faisons de votre présentation de résultats une performance visuelle et professionnelle. Nous sommes également heureux de développer des idées pour les études de folklore.

Analyse quantitative des données: signification des nombres

L'analyse des données quantitatives fonctionne avec des valeurs numériques. Cependant, ceux-ci peuvent appartenir à différents niveaux d'échelle:

• Échelle nominale : Les nombres représentent des catégories, par exemple 1 = homme, 2 = femme.
• Échelle ordinale : Les nombres représentent une séquence, par exemple le classement sur une liste de classement. L'échelle ordinale, cependant, ne fait aucune déclaration sur les distances entre les rangs. Parce que peu importe si un coureur a 0,1 seconde ou 10 minutes de retard sur le vainqueur, il occupe simplement la deuxième place.
• D'un autre côté, l'échelle des intervalles permet non seulement d'énoncer des séquences, mais aussi des distances, par exemple lors de la mesure du temps ou de la température. Cependant, l'emplacement d'un point de référence est manquant. Une différence de 10 minutes ou 10 degrés est donc toujours relative. 40 degrés ne sont pas plus de 20 degrés, et 8 heures n'est pas deux fois plus tard que 4 heures parce que le point zéro a été arbitrairement sélectionné.
• L'échelle de rapport ancre également un point zéro. Un âge de 40 ans est en réalité deux fois supérieur à l'âge de 20 ans et la durée d'une activité est échelonnée à l'échelle de l'intervalle: 40 minutes est deux fois plus longue que 20, puisque la mesure provient du point zéro.

Les méthodes statistiques sont utilisées pour l'évaluation quantitative des données

• des méthodes descriptives pour la description des données, par exemple des paramètres de position tels que la valeur minimale et maximale, la valeur moyenne et la médiane, ainsi que des paramètres de dispersion tels que l'écart-type. Des visualisations complémentaires illustrent les distributions de données déterminées.
• (évaluations inférentielles) qui recherchent des interrelations et testent des hypothèses. En plus de l'observation que deux groupes de mesures ont des distributions de données différentes, cela dépend si cette différence est statistiquement significative , c'est-à-dire plus que simplement aléatoire.
• méthodes multivariées qui révèlent des dépendances entre plus de deux variables, par exemple par régression ou analyse factorielle. Ils servent également à déterminer la force de l'influence des variables individuelles sur le résultat global.

CESTAD vous donne la voie vers une analyse de données réussie

L'analyse complète des données statistiques prend beaucoup de temps et de ressources. En fonction du besoin de secours, nous prenons en charge l'ensemble du travail d'analyse ainsi que les travaux de préparation et de suivi ou vous soutenons dans vos propres efforts. Vous pouvez nous contacter à tout moment, quelle que soit la taille et le niveau de développement de votre projet, nous trouverons le personnel approprié et une solution professionnelle pour votre demande.