Analyse de données de base dans Excel : Guide complet avec le ToolPak d'analyse

Habituellement, pour des analyses statistiques avancées comme les tests t, chi-carré ou corrélations, on utilise des logiciels dédiés. Excel n'est pas conçu pour cela, mais il permet des analyses de base efficaces grâce à son complément incontournable : le ToolPak d'analyse de données.

Les fonctions statistiques natives d'Excel manquent souvent d'intuitivité et délivrent des résultats complexes. Le ToolPak offre un panel d'outils puissants et accessibles. Découvrez comment l'exploiter pour vos statistiques dans Excel.

Installer le ToolPak d'analyse de données dans Excel

Bien que possible sans, l'installation du ToolPak simplifie grandement les tâches. Dans Excel 2016 ou versions récentes, allez dans Fichier > Options > Compléments.

Cliquez sur Aller près de « Gérer : Compléments Excel ».

Dans la fenêtre, cochez Analysis ToolPak et cliquez OK.

Le bouton Analyse de données apparaît alors dans l'onglet Données, section Analyse :

Pour plus de fonctionnalités, explorez les autres compléments Excel.

Statistiques descriptives dans Excel

Première étape de toute analyse : les statistiques descriptives (moyenne, médiane, variance, écart-type, asymétrie, aplatissement, etc.).

Cliquez Analyse de données > Statistiques descriptives, sélectionnez votre plage d'entrée via la flèche (comme dans le GIF ci-dessous).

Indiquez si les données ont des étiquettes, choisissez la sortie (nouvelle feuille ou actuelle) et activez les options souhaitées.

Cliquez OK pour obtenir les résultats :

Test t de Student dans Excel

Le test t est simple à réaliser via le ToolPak. Sélectionnez Analyse de données et choisissez l'option adaptée.

Trois variantes :

• Test t : deux échantillons appariés pour les moyennes pour mesures appariées (ex. : pression artérielle avant/après traitement).
• Test t : deux échantillons en supposant variances égales pour mesures indépendantes avec variances égales.
• Test t : deux échantillons en supposant variances inégales pour mesures indépendantes avec variances différentes.

Pour vérifier l'égalité des variances, lancez Test F à deux échantillons pour variances.

Entrez les plages, laissez alpha à 0,05, cliquez OK. Si p < 0,05, variances inégales.

Procédez ensuite au test t adapté :

Résultats incluent moyennes, degrés de liberté, statistique t et p-values. Si p < 0,05, différence significative. Pour un ou bilatéral, consultez cet explicatif de UCLA.

ANOVA dans Excel

Excel propose trois ANOVA, sans tests post-hoc (Tukey, etc.), mais idéales pour détecter des relations.

• ANOVA : facteur unique (une variable indépendante).
• ANOVA : deux facteurs avec réplication (mesures répétées).
• ANOVA : deux facteurs sans réplication.

Exemple avec ANOVA : facteur unique sur trois groupes :

Sélectionnez plage, indiquez colonnes/lignes et étiquettes, puis OK :

Si p < 0,05, différence significative ; examinez moyennes pour identifier les groupes. Pour deux facteurs, voir vidéo Sophia.org et Real Statistics.

Corrélation dans Excel

Simple : Analyse de données > Corrélation.

Sélectionnez plage, colonnes/lignes, étiquettes, OK :

Valeurs proches de 1 ou -1 indiquent forte corrélation.

Régression dans Excel

Pour régression multiple : Régression. Y = dépendante, X = indépendantes.

Résultats avec p-values :

p < 0,05 = prédicteur significatif. Ajoutez ligne de tendance sur nuage de points pour visualisation. Voir guide HBR.

Les statistiques Excel : étonnamment puissantes

Excel excelle avec Power Query et ToolPak. Passez au niveau supérieur avec Recherche d'objectif, RECHERCHEV ou import Python.