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LPSP1306 - Statistique: Analyse descriptive et modélisation GLM de données multivariées

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Après avoir réalisé les boxplots de l'ensemble des 25 items, identifiez la proposition INCORRECTE pour décrire ce que vous observez.

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Après avoir réalisé une matrice de nuages de points pour les 5 premières variables du jeu de données concernant l'amabilité, que pouvez-vous conclure sur base de ce graphique uniquement ?

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Quelles différences entre hommes et femmes observez-vous sur les scores factoriels des deux premières dimensions ?

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Comparez les tableaux des communalities de l'analyse initiale et de l'analyse forcée sur 5 composantes. Quels sont les items qui « souffrent » le plus de diminution de variabilité reflétée ?

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Examinez l'analyse en composantes principales sur les 25 items forcée en une solution à 5 composantes principales. Examinez le tableau des valeurs propres et sélectionnez la proposition correcte :

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Après avoir réalisé une première analyse en composantes principales sur les 25 items, quelle est l'interprétation correcte du « component plot » ?

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Après avoir réalisé une analyse en composantes principales sur les 25 items (en demandant d'obtenir également : la matrice de corrélation, le graphe de Cattell et le graphe des corrélations), que NE pouvez-vous PAS affirmer au sujet des 5 premières variables du jeu de données qui concernent l'amabilité sur base de la matrice de corrélation et de la component matrix ?

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Que concluez-vous de la comparaison du stress dans les trois services par l'ancova sans terme d'interaction et l'anova simple ?

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Cherchez l'imposteur : que ne pouvez-vous conclure des analyses descriptives de la variable stress en fonction du service?

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La condition d'homogénéité des pentes dans les différents traitements est-elle remplie ? (cf. résultats issus de l'ancova avec terme d'interaction).

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