Soutenance mémoire
Techniques d’irrigation au service du développement agricole
Présentation du logiciel SPSS
SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) est un logiciel utilisé pour l’analyse statistique. C’est aussi le nom de la société qui le revend (SPSS Inc). En 2009, la compagnie décide de changer le nom de ses produits en PASW pour Predictive Analytics Software. La première version de SPSS a été mise en vente en 1968 et fait partie des programmes utilisés pour l’analyse statistique en sciences sociales. Il est utilisé par des chercheurs en économie, en science de la santé, par des compagnies d’études, par le gouvernement, des chercheurs de l’éducation nationale, etc.
En plus de l’analyse statistique, la gestion des données (sélection de cas, reformatage de fichier, création de données dérivées) et la documentation des données (un dictionnaire de métadonnées est sauvegardé avec les données) sont deux autres caractéristiques du logiciel. SPSS impose des contraintes concernant la structure interne des fichiers, les types des données, le traitement des données et les fichiers de correspondance. Les séries de données de SPSS ont une structure en tableau à deux dimensions où les rangées représentent typiquement les cas (tels des individus ou des foyers) et où les colonnes représentent les mesures (telles que âge, sexe, ou revenu du foyer). Il n’y a que deux types définis de données : nombres ou chaines de caractères. Tous les traitements de données se déroulent de façon séquentielle les cas à la suite les uns des autres dans l’ordre du fichier. Les fichiers peuvent être comparés un à un, un envers les autres, mais pas plusieurs d’un coup envers les autres [11].
Méthodes de régression logistique dans SPSS
Les méthodes de régression logistique disponibles sont les mêmes que pour la régression linéaire. Toutefois, le critère de sélection pour les méthodes progressives est différent. Vous pouvez donc opter pour la méthode Entrée et insérer toutes les variables prédicatrices en même temps. De plus, si vous préférez sélectionner l’ordre d’entrée des variables, choisissez la méthode hiérarchique. Les paramètres seront calculés pour chaque bloc de variables. Parmi les méthodes progressives, vous avez toujours le choix entre ascendante ou descendante. Dans la méthode ascendante, SPSS introduit la variable ayant le score le plus élevé en premier jusqu’à ce qu’aucune variable n’ait une statistique (score) significative (soit plus petit que 0,05). Dans la méthode descendante, le contraire se produit puisque le premier modèle évalué contient toutes les variables et SPSS retire celles qui ne contribuent pas significativement à l’amélioration de la prédiction.
La différence avec la régression linéaire multiple est que SPSS évalue à chaque étape si certaines variables devraient être retirées en se basant sur différents critères : * Le rapport de vraisemblance (likelihood-ratio, LR) : SPSS conserve la variable si le changement du LR est significatif quand la variable est retirée, ce qui indique que cette variable contribue à la qualité de l’ajustement *La statistique conditionnelle : il s’agit d’un critère moins exigeant que le LR, donc il est préférable de prioriser le 1er *La statistique Wald : cette fois, SPSS retire toutes les variables pour lesquelles la statistique Wald est inférieure à 0,1. Cette méthode peut être utilisée avec un petit échantillon. Sinon, il est préférable de privilégier le LR .
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Guide du mémoire de fin d’études avec la catégorie Normes de qualité des eaux destinées à l’irrigation |
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Table des matières
Introduction générale
PARTIE 1 : Bibliographie
CHAPITRE I : Présentation de lieu de stage I- INRA
II- Centre Régional de la Recherche Agronomique (CRRA) de Rabat
II- Unité de Recherche sur l’Environnement et la Conservation des Ressources Naturelles (URECRN)
CHAPITRE II : Généralités sur l’irrigation I- Introduction
II- Techniques d’irrigation au service du développement agricole
III- Impacts de la qualité chimique des eaux d’irrigation sur le sol et les cultures
CHAPITRE III: Régression logistique
I- Définition de la régression logistique
III- Intérêts de la régression logistique
IV- Définition mathématique du modèle de régression logistique
V- Domaines d’application de la régression logistique
PARTIE 2: Matériel et méthodes
CHAPITRE I : Etude expérimentale
I- Description de la zone d’étude
II- Méthodes d’échantillonnage de l’eau
III Analyse des paramètres physico-chimiques
IV Normes de qualité des eaux destinées à l’irrigation
CHAPITRE II : Logiciel SPSS
I- Présentation du logiciel SPSS
II- Méthodes de régression logistique dans SPSS
PARTIE 3 : Résultats et discussion
CHAPITRE I : Statistique descriptive
CHAPITRE II : Régression logistique
Conclusions
Références bibliographiques
Annexes
Résumé
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