Jamovi, statistiques, langage R, logiciel de traitement statistique, recherche sur le travail émotionnel, régression hiérarchique, statistique descriptive, ANOVA Analyse de la variance, variable factice, variance, moyenne d'âge, moyenne de variables
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Cet exercice de statistiques avancées sur la thématique des variables factices et de la régression hiérarchique vise à traiter des données issues d'une recherche sur le travail émotionnel réalisée auprès d'étudiants résidant dans 4 pays : 1 = USA ; 2 = Israël ; 3 = Singapour ; 4 = France.
Sommaire
Synthèse des statistiques descriptives
L'âge des participants salariés ou non
Représentation des Femmes et des Hommes parmi les personnes salariées vs. non-salariées
La mesure composite de la régulation émotionnelle
La variable d'épuisement émotionnel à l'aide d'une ANOVA
Variable de comparaison aux États-Unis
Régression hiérarchique
Résultats statistiques dans un article
Évaluation du rôle de la régulation émotionnelle sur l'épuisement émotionnel
Synthèse des statistiques descriptives
L'âge des participants salariés ou non
Représentation des Femmes et des Hommes parmi les personnes salariées vs. non-salariées
La mesure composite de la régulation émotionnelle
La variable d'épuisement émotionnel à l'aide d'une ANOVA
Variable de comparaison aux États-Unis
Régression hiérarchique
Résultats statistiques dans un article
Évaluation du rôle de la régulation émotionnelle sur l'épuisement émotionnel
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Extraits
[...] Ce deuxième modèle explique 4.54% de la variance de la régulation émotionnelle. Pour ce modèle, 467) = 5.55 et p [...]
[...] Question 3 : Table 3 Moyennes à la variable sexe pour les participants salariés et non-salariés Salarié N M SD Sexe Non-salarié 265 1.54 0.499 Salarié 207 1.62 0.487 Nous avons réalisé une ANOVA pour observer s'il y a une différence entre le sexe des participants salariés et le sexe des participants non-salariés (Table 3). D'après le test Games-Howell (p [...]
[...] Logiciel Jamovi - Statistiques avancées : variables factices et régression hiérarchique Question 1a : La variable « put on show » a pour valeur maximale 6 alors que les participants devaient indiquer un résultat allant de 1 à 5. Il faut donc appliquer un filtre (put on show ≤ pour éliminer cette valeur. Et il faut éliminer tous les participants dont il manque des données. Il ne faut pas oublier d'inverser les notes de la variable emotreg (pour la variable emotexh, des scores élevés indique un épuisement important. [...]
[...] Il explique 3,72% de la variance en épuisement émotionnel. Aide : Pour créer les variables factices, il faut créer des nouvelles colonnes pour chaque pays grâce à « Compute » et entrer la formule donnée dans la correction de l'exercice type. Ensuite, il faut cliquer sur « Analysis », « Regression », « Linear regression », ajouter la variable Emotexh dans « dependent variable » et ajouter les variables Pays factice (Israel, Singapour, France) dans « factors ». Dans « Model fit », il faut cliquer sur « F test ». Question 7 : Table 8 Évaluation du rôle du pays sur la régulation émotionnelle des étudiants Overall Model Test Model R R² F df1 df2 p 1 0.204 0.0417 6.79 3 468 [...]
[...] Question 4 : Table 4 Coefficient alpha de Cronbach pour la mesure composite de la régulation émotionnelle Scale Reliability Statistics Cronbach's ? scale 0.825 La variable « régulation émotionnelle » a été calculée à partir de 7 items : « fake a good mood », « put on show », « pretend have emotion », « hide true feelings », « put on act », « resist expressing », « put on mask ». Le calcul du coefficient alpha de Cronbach montre une importante fidélité de la mesure composite de la régulation émotionnelle (Table 4). Il ne semble donc pas qu'il y ait d'items problématiques qui composent ce composite. [...]
