Analyse Statistique Salima

30/04/2026

🎓 Besoin d’aide en statistiques et recherche académique ?

Bonjour chers étudiants,

Je suis statisticienne expert, avec une solide expérience en analyse de données et en méthodologie de recherche. Je vous accompagne dans la réussite de vos projets académiques.

📚 Je vous aide dans :

Mémoire, thèse, PFE

Analyse de données (SPSS, R, SmartPLS, AMOS…)

Méthodologie de recherche

Devoirs & préparation aux examens

📊 Expertise en :

Statistiques descriptives

Tests d’hypothèses (normalité, Chi²…)

Tests paramétriques et non paramétriques

Fiabilité (Alpha de Cronbach)

Corrélation & régression (linéaire, logistique…)

ANOVA, ANCOVA, design factoriel

Analyse de médiation & modération (PROCESS Macro)

CFA, EFA, SEM

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✔ Travail professionnel et précis
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✔ Disponibilité tous les jours

🛠 Outils maîtrisés : SPSS, R Studio, Excel, AMOS, EVIEWS, SmartPLS

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13/02/2026

10/01/2026

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نقوم بكل التحليل الإحصائية لـ الأطروحات، مذكرات ومشاريع التخرج، الاستبيانات، المسح … الخ.
نستخدم في هذا التحليل أساليب مختلفة من التحليل البسيط مثل الإحصاء الوصفي والرسوم البيانية إلى الأكثر تعقيدا مثل الانحدار اللوجستي، نمذجة المعادلة الهيكلية، …. الخ، وفقا لاحتياجات الطالب والأهداف العلمية للدراسة.
نقوم بتنفيذ دراستك باستخدام مجموعة متنوعة من البرامج المتخصصة في تحليل البيانات عالية الأداء مثل SPSS, AMOS, XLSTAT, SMARTPLS....
نتعامل مع البيانات الخاصة بك بطريقة مهنية، من حيث السرية وعدم الكشف، واستخدامها فقط لمصالحك الخاصة.
سعر التحليل يختلف وفقا للخدمة المطلوبة وتوافر البيانات في شكل رقمي أم لا، بيانات مهيكلة أو الخام … إلخ.
لمزيد من المعلومات حول خدماتنا، لا تتردد في ترك تعليق أدناه vous proposons une analyse statistique pour vous thèse, mémoire , projet de fin étude, sondage, questionnaire….etc.
Dans cette analyse, nous utilisons différentes méthodes en allant de simples analyses telles que les statistiques descriptives et les représentations graphiques aux plus complexes telles que la régression logistique, la modélisation en équations structurelles, ….etc, selon les besoins de l’étudiant et les objectifs scientifique de l’étude.
Nous effectuons vos études en utilisant une variété de logiciels spécialisés dans l’analyse de données d’une haute performance tels que l’SPSS, AMOS, XLSTAT, SMARTPLS...
Nous traitons vos données de manière professionnelle, en termes de confidentialité et de non-divulgation, et ne les utilisons que pour vos intérêts.
le prix de l’analyse se varie en fonction du service demandé et la disponibilité des données sous forme numérique ou pas, data frame « organisé » ou données brutes …..etc.
Pour plus d’informations sur nos services, n’hésitez pas à laisser un commentaire ci-dessous.

09/01/2026

Bonjour , Si vous avez des difficultés avec un article de recherche, une méthodologie de recherche, une thèse, un projet de dernière année, une analyse de données, des devoirs et un examen. Alors ne vous inquiétez pas pour ça. Je peux vous aider dans votre mission et votre projet de recherche. Votre soumission a une date d'échéance. N'hésitez pas à me contacter en MP. Je suis un statisticien senior avec une vaste expérience de recherche et d'analyse.
(statistiques descriptives)
Test d'hypothèse de normalité
Essai paramétrique et non paramétrique
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10/05/2025

https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/2774606

15/01/2025

Rapport d'analyse de régression linéaire multiple


🔍Introduction
Dans le cadre de cette étude, nous avons développé un modèle de régression linéaire multiple pour analyser l'influence de trois variables indépendantes (X1, X2, X3) sur une variable dépendante (y). L'objectif principal était de déterminer comment ces variables explicatives contribuent à la variation de y et d'évaluer la performance globale du modèle construit. Cette analyse est cruciale pour comprendre les relations entre les variables et pour formuler des recommandations basées sur des données empiriques.

🛠️ Méthodologie
Nous avons utilisé un échantillon de 100 observations, avec des variables simulées pour garantir un cadre contrôlé d'analyse. La méthode des moindres carrés ordinaires (OLS) a été employée pour ajuster le modèle de régression linéaire multiple. Cette approche permet d'estimer les coefficients des variables explicatives en minimisant la somme des carrés des différences entre les valeurs observées et prédites de la variable dépendante.

🔍Diagnostics du Modèle
Les diagnostics du modèle montrent que les résidus sont généralement bien distribués, avec un test Durbin-Watson suggérant l'absence de corrélation sérieuse des résidus, ce qui est conforme aux hypothèses de la régression linéaire. Les tests de normalité des résidus, tels que les tests Omnibus et Jarque-Bera, indiquent que les résidus suivent une distribution normale, validant ainsi une des hypothèses fondamentales du modèle.

📈Résultats
L'évaluation du modèle a révélé que le modèle explique 71.2% de la variance de la variable dépendante, ce qui indique une bonne adéquation du modèle aux données. Le coefficient de détermination ajusté, qui ajuste cette mesure en fonction du nombre de variables, est légèrement inférieur mais reste élevé à 70.3%. Cela confirme que les variables incluses dans le modèle sont significatives pour expliquer la variabilité observée dans y.
La significativité globale du modèle est démontrée par un test F avec une valeur très faible p-value, indiquant que le modèle est globalement pertinent. Les coefficients des variables indépendantes sont tous significatifs et montrent des effets distincts sur la variable dépendante. En particulier, X1 a un effet positif significatif sur y, augmentant en moyenne de 1.1277 unités pour chaque augmentation d'une unité de X1(toute chose égale par ailleurs). En revanche, X2 a un effet négatif significatif, réduisant y de 0.7293 unités pour chaque augmentation d'une unité de X2. La variable X3 a également un effet positif, augmentant y de 0.6251 unités pour chaque augmentation d'une unité de X3.

11/01/2025

Tests statistiques: Guide pratique pour choisir le bon test!

Vous vous êtes déjà demandé quel test statistique utiliser en fonction de vos données ? Voici un tableau simple qui résume les tests adaptés selon les types de variables (quantitatives ou qualitatives).

Quantitatif vs Quantitatif: Corrélation de Pearson ou Spearman.

Quantitatif vs Qualitatif: Test de Student, ANOVA, ou alternatives non paramétriques comme Wilcoxon ou Mann-Whitney.

Qualitatif vs Qualitatif: Khi-2, T de Tschuprow, V de Cramer.

Cette synthèse vous aidera à structurer vos analyses et à tirer le meilleur de vos données !

16/10/2024

SITES IMPORTANTS
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1- site udacity
http://www.udacity.com/
Site interactif dans le domaine de Statistique, de Physique....
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2-Khan academy
http://www.khanacademy.org/
Plusieurs et différents cours
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3-site Udemy
http://www.udemy.com
Plusieurs et différents cours
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4-شبكة الدارين للتعليم المجاني (عربي)
http://www.aldarayn.com
وهي شبكة متخصصة في اقامة دورات مجانية مباشرة بين الطلاب وبعض المدرسين المتطوعين في عدة.
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5- cours via Edx
https://www.edx.org/
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6-site éducatif de TED
http://ed.ted.com

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7- site Coursera
https://www.coursera.org/courses
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8- site pour apprendre la programmation
http://www.codecademy.com

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