Analyse des données catégorielles dans SAS — WalkSelf
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Analyse des données catégorielles dans SAS

Apprenez à analyser les variables catégorielles, à effectuer des tests exacts et à interpréter des tableaux de contingence à l'aide de SAS pour découvrir des modèles significatifs dans vos données.

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À propos de ce cours

Les données catégorielles sont partout, des enquêtes de satisfaction client aux résultats d'essais cliniques, mais leur analyse nécessite des méthodes statistiques spécialisées. Ce cours textuel vous guide à travers les concepts clés de l'analyse des données catégorielles à l'aide de SAS, en commençant par les bases absolues de la classification des données. Vous passerez de la compréhension des distributions de fréquences simples à la réalisation de tests d'association et à l'interprétation des relations statistiques. Grâce à des explications écrites claires et à des exemples de code étape par étape, vous acquerrez la confiance nécessaire pour préparer, analyser et rapporter des données qualitatives à l'aide des procédures SAS standard. Ce que vous apprendrez : 1. Identifier et classifier différents types de données catégorielles, y compris les variables nominales et ordinales. 2. Construire et analyser des tableaux de contingence à l'aide des flux de travail de programmation modernes de SAS Studio. 3. Appliquer les tests du chi-carré et les tests exacts pour déterminer la signification statistique entre les variables. 4. Mesurer la force des associations à l'aide de rapports de cotes et de calculs de risque relatif. 5. Écrire du code SAS propre et structuré pour nettoyer et préparer des ensembles de données catégorielles. 6. Interpréter les rapports et les sorties statistiques pour prendre des décisions basées sur les données. Le cours commence par des définitions fondamentales et une terminologie clé avant de vous guider à travers la syntaxe SAS pratique et l'analyse des sorties. Ce cours est conçu pour les débutants qui souhaitent acquérir une base solide en analyse statistique à l'aide de SAS, sans expérience préalable en programmation requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour libérer la puissance de l'analyse des données catégorielles.

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    2 h 42 min de contenu pratique

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Questions fréquentes

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