Quick STATISTICA est une "version réduite" de STATISTICA qui contient toutes les fonctionnalités graphiques d'analyse et de représentation de STATISTICA (par conséquent, vous pouvez le considérer comme un logiciel graphique complet), de gestion des données ainsi que de statistiques. Quick STATISTICA vous donne accès aux statistiques suivantes : Statistiques Descriptives, Tables de Fréquences, Décompositions, Tableaux croisés (avec tables stub-and-banner), Corrélations, Tests d'homogénéité entre groupes, ANOVA, Régression, Ajustement de distribution, Tests non-paramétriques et Calculateur de probabilités). Quick STATISTICA contient les langages de programmation de STATISTICA ; en revanche, les modules statistiques les plus spécialisés et les plus avancés de STATISTICA ne sont pas inclus (par exemple, techniques multivariées, analyse de survie/temps d'échec, analyse de série chronologique ou modélisation d'équations structurelles). Statistiques Descriptives, Décompositions et Analyse Exploratoire des Données Corrélations Statistiques Elémentaires Rapides et Statistiques de Blocs Calculateur Interactif de Probabilités Tests T (et autres tests d'homogénéité entre groupes) Tables de Fréquences, Tableaux Croisés, Tables Stub-and-Banner, Analyse de Réponses Multiples Méthodes de Régression Multiple Tests Non Paramétriques ANCOVA/MANCOVA Générale Ajustement de Distributions
	STATISTIQUES DESCRIPTIVES, DÉCOMPOSITIONS ET ANALYSE EXPLORATOIRE DES DONNÉES. STATISTICA vous propose une large gamme de méthodes pour réaliser vos analyses exploratoires : le programme calcule les statistiques descriptives les plus courantes, et générales comme les médianes, modes, quartiles, centiles personnalisés, moyennes et écarts-types, intervalles inter-quartiles, limites de confiance autour de la moyenne, asymétries et aplatissements (avec leurs erreurs-types respectives), moyennes harmoniques et géométriques, ainsi que de nombreuses statistiques descriptives et diagnostiques spécialisés. Comme dans tous les modules de STATISTICA, de nombreux graphiques vous aident lors de la phase exploratoire de vos analyses, par exemple, divers types de boîtes à moustaches, histogrammes, histogrammes bivariés (en 3D ou catégorisés), nuages de points en 2D et 3D avec représentation différenciée de catégories, tracés de loi normale, semi-normale, détrendés, tracés Q-Q, tracés P-P, etc... Différents tests sont proposés pour vérifier la normalité de vos données (tests Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors, et Shapiro-Wilks ; vous pouvez toutefois tester l'ajustement de nombreuses autres distributions ; voir aussi STATISTICA Analyse de Processus . La plupart des statistiques descriptives et graphiques de synthèse peuvent être calculés pour des données catégorisées (décomposées) par une ou plusieurs variables de classement. Par exemple, quelques clics de souris permettent à l'utilisateur de décomposer ses données selon le Sexe et l'Age et de visualiser les représentations catégorisées d'histogrammes, boîtes à moustaches, tracés de Loi Normale, nuages de points, etc... Si vous sélectionnez plus de deux variables (catégorielles) de classement, des cascades du graphique respectif seront automatiquement produites. Des options vous permettent de catégoriser vos données selon des variables continues ; par exemple, vous pouvez répartir cette variable continue en un certain nombre de classes, ou utiliser l'option de recodification en ligne pour définir la manière dont la variable sera recodifiée (vous pouvez spécifier des options de catégorisation d'une complexité quasi-illimitée, pouvant faire intervenir toutes les variables de votre fichier de données, et ce, à tout moment). En outre, une procédure spécialisée de décomposition hiérarchique permet à l'utilisateur de catégoriser ses données en spécifiant jusqu'à six variables catégorielles, et de tracer toute une gamme de graphiques ou calculer de nombreuses statistiques descriptives et matrices de corrélations pour chaque catégorie (l'utilisateur peut, de façon interactive, demander à ignorer certains facteurs de la table de décomposition complète, et visualiser les statistiques pour chacun des tableaux marginaux). Nombre d'options de formatage et étiquetage permettent à l'utilisateur de produire des tableaux et comptes-rendus de qualité, avec les noms et descriptions détaillées des variables. Notez que vous pouvez spécifier des plans très importants pour la procédure de décomposition (par exemple, 300 groupes pour une seule variable de classement), et les résultats contiennent toutes les statistiques appropriées d'ANOVA (notamment le tableau complet d'ANOVA, des tests d'hypothèses comme le test d'homogénéité des variances de Levene, sept tests post-hoc, etc...). Comme dans tous les autres modules de STATISTICA, les calculs sont effectués en précision étendue (la "quadruple" précision, à chaque fois que c'est possible) afin de fournir des résultats avec un niveau de précision inégalé. La nature interactive du programme rend l'analyse exploratoire des données très simple. Par exemple, vous pouvez produire des graphiques exploratoires directement depuis les feuilles de résultats en pointant simplement avec la souris une cellule ou un groupe de cellules spécifiques. Des cascades de graphiques même complexes (par exemple, catégorisation multiple) peuvent être créées avec un seul clic de souris et visualisés à votre rythme en appuyant sur le bouton Suite. Outre les nombreux graphiques statistiques prédéfinis, vous avez à votre disposition quantité de graphiques pour représenter vos données brutes, statistiques de synthèse, relations entre vos statistiques. Toutes les techniques graphiques exploratoires sont intégrées aux statistiques pour simplifier l'analyse graphique de vos données (par exemple, suppression interactive des points atypiques, filtres de sélection de sous-ensembles, lissage, fonction d'ajustement, options extensives d'habillage permettant à l'utilisateur d'identifier et/ou extraire simplement des données sélectionnées, etc...). Voir aussi la section sur les Statistiques Rapides et Statistiques de Blocs, ci-dessous.
	CORRÉLATIONS.Diverses options vous permettent d'étudier les corrélations entre variables. Les mesures d'association les plus courantes peuvent être calculées, notamment le r de Pearson, R des rangs de Spearman, tau (b, c) de Kendall, Gamma, r tétrachorique, Phi, Cramer V, coefficient de contingence C, D de Sommer, coefficients incertains, corrélations partielles et semi-partielles, autocorrélations, diverses mesures de distance, etc... . Vous pouvez calculer les matrices de corrélation avec diverses options pour traiter les valeurs manquantes : vous pouvez les ignorer, supprimer toute observation en contenant au moins une, ou les remplacer par les moyennes. Comme dans tous les autres modules de STATISTICA, les calculs sont effectués en précision étendue (la "quadruple" précision, à chaque fois que c'est possible) afin d'obtenir des résultats aussi précis que possible . Comme tous les autres résultats de STATISTICA, les matrices de corrélations sont affichées dans des feuilles de résultats, vous offrant diverses options de formatage (voir ci-dessous) et fonctions pour visualiser les résultats numériques ; l'utilisateur peut "cliquer" sur une corrélation particulière dans la feuille de résultats et choisir de représenter ce coefficient grâce à l'un des nombreux "graphiques de synthèse" disponibles (par exemple, nuages de points avec intervalles de confiance, divers histogrammes bivariés en 3D, tracés de probabilité, etc...). L'outil d'habillage dans les nuages de points permet à l'utilisateur de sélectionner/désélectionner des points individuels dans le tracé pour mesurer leur influence sur la droite de régression (ou autre courbe d'ajustement). Divers formats globaux d'affichage sont proposés pour les corrélations ; les coefficients de corrélation significatifs peuvent être mis en surbrillance automatiquement, chaque cellule de la feuille de résultats peut reporter les n et p, ou encore, vous pouvez demander les résultats détaillés avec toutes les statistiques descriptives. Des matrices de corrélations très importantes (techniquement, jusqu'à 4.096 x 4.096) peuvent être affichées dans une seule feuille de résultats, et des matrices d'une taille quasi-illimitée (jusqu'à 32.000 x 32.000) peuvent être calculées dans le Gestionnaire de MégaFichiers et visualisées dans des feuilles de résultats propres à ce Gestionnaire. Comme tous les autres résultats numériques, vous pouvez utiliser la fonction zoom dans les matrices de corrélations et contrôler de façon interactive les formats d'affichage (par exemple, changer +.4 en +.41358927645193) ; ainsi, vous pouvez compacter de vastes matrices (soit en utilisant le zoom, soit en modifiant la largeur des colonnes avec la souris pour des colonnes individuelles, ou avec un bouton de la barre d'outils pour modifier la largeur de toutes les colonnes) afin de faciliter la recherche visuelle des coefficients dépassant un certain niveau personnalisé, ou seuil de significativité (par exemple, les cellules respectives peuvent apparaître en rouge dans la feuille de résultats). Comme dans toutes les boîtes de résultats, de nombreuses options graphiques globales vous permettent d'aller plus loin dans l'étude des relations entre variables, comme par exemple divers nuages de points en 2D et 3D (avec ou sans les noms d'observations) destinés à identifier la structure des relations entre des séries de variables ou catégories d'observations. Les matrices de corrélations peuvent être calculées selon des variables deNuage de points matriciel (avec une densité quasi-illimitée) ; vous pouvez examiner de larges nuages de points matriciels de façon interactive en "zoomant" sur des sections spécifiques du graphique (ou en utilisant les barres de défilement en mode zoom). Des nuages de points matriciels catégorisés peuvent également être produits (un tracé matriciel par catégorie de données). Vous avez par ailleurs la possibilité de tracer des nuages de points matriciels multi-groupes, chaque catégorie distincte (par exemple, définie par les modalités d'une variable de classement ou des filtres de sélection d'une complexité illimitée) étant représentée par un symbole de points différent. D'autres méthodes graphiques peuvent être utilisées pour visualiser des matrices de corrélations et rechercher des structures globales (par exemple, lignes de niveaux, surfaces non lissées, tracés de figures, etc...). Toutes ces opérations nécessitent un nombre limité de clics de souris et divers raccourcis vous sont proposés pour simplifier le paramétrage des analyses ; vous pouvez afficher autant de feuilles de résultats et de graphiques simultanément à l'écran que vous le souhaitez, ce qui simplifie encore les comparaisons et les analyses exploratoires interactives. Voir également la section suivante sur les Statistiques Elémentaires Rapides.
	STATISTIQUES ELÉMENTAIRES RAPIDES et STATISTIQUES DE BLOCS. Les statistiques descriptives et corrélations décrites dans les deux précédents paragraphes ainsi que les tables de fréquences décrites ci-dessous sont accessibles par des "raccourcis en ligne" vous permettant de produire des statistiques et graphiques élémentaires à tout moment de votre analyse par un seul clic de souris. Ces Statistiques Elémentaires Rapides sont accessibles par toutes les barres d'outils et menus contextuels et, sauf indication contraire de votre part, produisent les résultats instantanément avec les paramètres par défaut, sans vous demander de paramètre supplémentaire (voir l'illustration à gauche). Le programme ne vous demande même pas les variables à analyser, puisque le bloc ou l'étendue de colonnes (ou lignes) sélectionné dans la feuille de données ou de résultats est utilisé par défaut. Les Statistiques Elémentaires Rapides vous permettent d'obtenir une information synthétique et instantanée sur les variables utilisées pour obtenir les résultats que vous souhaitez. Elles proposent une gamme complète de statistiques descriptives (y compris des statistiques ordinales), corrélations, et tables de fréquences avec les fréquences normales théoriques (attendues) et autres tests, ainsi qu'une large gamme de graphiques statistiques intégrés. Tous ces graphiques et ces statistiques peuvent être catégorisés (décomposés selon une autre variable). En plus des fonctionnalités permettant de produire des résultats sur des données brutes, toutes les feuilles de données et de résultats de STATISTICA proposent des Statistiques de Blocs et des Graphiques de Blocs (voir l'illustration à gauche) pour produire des statistiques et graphiques statistiques à partir de tout bloc de valeurs arbitraires (en surbrillance) dans votre feuille de données ou de résultats. Ces résultats peuvent être produits par colonne ou par ligne pour le bloc en surbrillance et sont indépendants des valeurs contenues dans le bloc (par exemple, données brutes, poids factoriels, moyennes, fréquences).
	CALCULATEUR INTERACTIF DE PROBABILITÉS. Un Calculateur de Probabilités interactif (voir l'illustration à gauche) est accessible depuis toutes les barres d'outils. Il vous propose une large gamme de distributions (en particulier Bêta, Cauchy, Chi2, Exponentielle, Valeur Extrême, F, Gamma, Laplace, Log-normale, Logistique, Pareto, Rayleigh, t (Student), Weibull, et Z (Normale)) ; la mise à jour interactive des graphiques dans cette boîte de dialogue (tracé des fonctions de répartition et de densité) permet à l'utilisateur de visualiser ces distributions en utilisant les micro-défilements "intelligents" de STATISTICA qui permettent à l'utilisateur d'augmenter la dernière décimale significative (en appuyant sur le bouton GAUCHE de la souris) ou l'avant-dernière (en appuyant sur le bouton DROIT de la souris). Des options vous sont proposées pour générer des graphiques composés et personnalisables de distributions avec les paramètres demandés. Ce calculateur de probabilités vous permet donc d'explorer de façon interactive les distributions (par exemple, les probabilités respectives associées à différents paramètres de forme).
	Tests T (et autres tests d'homogénéité entre groupes). Vous pouvez calculer des tests t pour des échantillons appariés et indépendants, ainsi que les T2 de Hotelling (voir aussi ANOVA/MANOVA pour des comparaisons univariées et multivariées de moyennes). Comme pour l'ensemble des procédures, des options graphiques et diagnostiques sont accessibles depuis le menu des résultats. Par exemple, après un test t pour des échantillons indépendants, vous pouvez calculer des tests t avec estimation séparée des variances, le test d'homogénéité des variances de Levene, divers histogrammes catégorisés, boîtes à moustaches, tracés de probabilités, nuages de points catégorisés, etc... D'autres tests d'homogénéité (plus spécialisés) sont proposés dans des modules spécifiques.
	TABLES DE FRÉQUENCES, TABLEAUX CROISÉS, TABLES STUB-AND-BANNER, ANALYSE DE RÉPONSES MULTIPLES. Diverses fonctionnalités vous permettent de croiser des variables continues, catégorielles, et à réponses ou dichotomies multiples. De nombreuses options vous permettent de contrôler la présentation et le format des tableaux. Ainsi, pour des tableaux avec des variables de réponses ou dichotomies multiples, les effectifs marginaux et pourcentages peuvent être calculés à partir du nombre total de répondants ou de réponses, les variables de réponses multiples peuvent être traitées par couples, et vous pouvez comptabiliser (ou ignorer) les valeurs manquantes de diverses manières. Les tables de fréquences peuvent également être calculées en utilisant des filtres de sélection logiques (d'une complexité illimitée, utilisant toute variable du fichier de données) pour affecter les observations à des catégories du tableau. Tous les tableaux p peuvent être produits avec une organisation hiérarchique des facteurs ; dans les tableaux croisés, vous pouvez demander à reporter le pourcentage de chaque cellule par rapport au total en ligne, en colonne ou à l'effectif global ; vous pouvez utiliser des étiquettes pour décrire les catégories de votre tableau, ou encore mettre les fréquences supérieures à un certain seuil, en surbrillance dans la table, etc... Le programme peut reporter les fréquences cumulées et relatives, transformées Logit et Probit, normales théoriques (ainsi que les tests de Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors, et Shapiro-Wilks), théoriques et résiduelles dans les tableaux croisés, etc... Divers tests statistiques vous sont proposés pour les tableaux croisés, notamment les Chi2 de Pearson, du Maximum de Vraisemblance et de Yates (corrigé), le Chi2 de McNemar, le test exact de Fisher (unilatéral et bilatéral), le Phi, et le r tétrachorique ; ou encore le tau (a, b) de Kendall, Gamma, r de Spearman, D de Sommer, coefficients d'incertitude, etc... Diverses options graphiques vous sont également proposées, en particulier des histogrammes simples, catégorisés (multiples), ou en 3D, des histogrammes croisés (pour chaque "morceau" d'un tableau simple, à double entrée, ou d'ordre multiple), ainsi que de nombreux autres graphiques, y compris un "tracé d'interaction de fréquences" qui synthétise les fréquences d'un tableau croisé complexe (sur le même principe que les tracés de moyennes dans l'ANOVA). Vous pouvez visualiser des cascades de graphiques même complexes (par exemple, catégorisation multiple, ou interactions) de façon interactive.
	MÉTHODES DE RÉGRESSION MULTIPLE. Le module de régression multiple vous permet de mettre en œuvre diverses techniques de régression linéaire et non-linéaire fixée, en particulier la régression simple, multiple, incrémentielle (ascendante, descendante, ou par blocs) hiérarchique, non-linéaire (notamment polynomiale, exponentielle, log, etc...), de crête ("ridge"), avec ou sans ordonnée à l'origine (avec ou sans constante), et des modèles avec les moindres carrés pondérés. Le programme calcule divers diagnostiques et statistiques avec l'ensemble du tableau de régression (y compris les erreurs-types de B, Bêta et de l'ordonnée à l'origine, R2 et R2 ajusté pour les modèles avec et sans ordonnée à l'origine, et la table ANOVA de la régression), matrice de corrélations partielles, corrélations et covariances des coefficients de régression, la matrice sweep (inverse), le d de Durbin-Watson, les distances de Mahalanobis et Cook, les intervalles de confiance autour des valeurs prévues , etc... De nombreux tracés sous forme de nuages de points, histogrammes, tracés de loi normale et semi-normale, tracé détrendés, tracés de corrélations partielles, etc..., vous permettent de pousser plus avant l'analyse des résidus et des points atypiques. Les résultats de chaque observation peuvent être visualisés grâce aux tracés exploratoires de figures et autres graphiques multidimensionnels intégrés, accessibles directement dans les feuilles de résultats. Les résidus ainsi que les valeurs estimées peuvent être automatiquement ajoutées au fichier de données. Une routine de prévision permet à l'utilisateur d'effectuer des analyses et-si , et de calculer de façon interactive les valeurs prévues pour des valeurs personnalisées des variables indépendantes. Extrêmement puissante, la régression peut s'opérer sur plus de 500 variables. D'autres procédures de régression permettent de traiter des modèles avec plusieurs milliers de variables, calculer des régressions par les Moindres Carrés à deux Etapes, ainsi que des transformations Box-Cox et Box-Tidwell avec graphiques. La version complète de STATISTICA vous propose également un module de régression non-linéaire permettant d'estimer la plupart des modèles non-linéaires personnalisés ainsi que divers modèles prédéfinis, notamment Logit, Probit, etc... STATISTICA contient aussi un module SEPATH de Modélisation d'Equations Structurelles et d'Analyse de Causalité, permettant à l'utilisateur d'analyser des matrices de corrélations, covariances, et de moments (pour les modèles avec ordonnée à l'origine).
	TESTS NON PARAMÉTRIQUES. Le module Tests Non-Paramétriques met à votre disposition toute une gamme de statistiques descriptives et inférentielles, avec les tests les plus courants et certaines procédures spéciales. Les procédures statistiques disponibles sont : le test des séries de Wald-Wolfowitz, le test U de Mann-Whitney (avec les probabilités exactes [et non les approximations Z] pour les petits échantillons), les tests de Kolmogorov-Smirnov, le test de Wilcoxon pour des échantillons appariés, l'ANOVA par rangs de Kruskal-Wallis, le test de la médiane, le test des signes, l'ANOVA par rangs de Friedman, le test Q de Cochran, le test de McNemar, le coefficient de concordance de Kendall, le tau (b, c) de Kendall, le R de Spearman, le test exact de Fisher, les tests du Chi2, le V2, Phi, Gamma, le d de Sommer, les coefficients de contingence, etc... Tous les tests (avec des rangs) permettent de prendre en compte les ex-aequos et appliquent des corrections pour les petits n ou les ex-aequos. Comme dans tous les autres modules de STATISTICA, des graphiques sont intégrés à tous les tests (notamment des nuages de points, boîtes à moustaches spécialisées, tracés curvilignes, histogrammes, et autres graphiques en 2D et 3D).
	ANCOVA/MANCOVA Générale. Le module ANCOVA/MANCOVA est un programme général d'analyse univariée et multivariée de variance/covariance ; ce module peut traiter des plans d'une complexité quasiment illimitée. Vous pouvez spécifier tous vos plans de la manière la plus simple, en termes fonctionnels de variables et niveaux (et non pas en termes techniques, par exemple, en spécifiant des matrices de codes), et même les utilisateurs les moins expérimentés en ANOVA peuvent analyser des plans très complexes avec STATISTICA. Par défaut, le module utilise l'approche Modèle-Moyennes pour analyser la variance, mais l'utilisateur peut choisir de calculer les Sommes des Carrés de Type I (séquentielles, avec un ordre par défaut ou personnalisé), de Type II, ou de Type III ; des hypothèses de Type IV pour des plans incomplets peuvent également être testées. Vous pouvez analyser des plans inter-groupes et avec des facteurs de mesures répétées, notamment des plans avec des facteurs fixes/aléatoires, des plans non équilibrés et imbriqués, ou encore des plans avec groupe de contrôle (témoin). Des covariants fixes (statiques) ou changeants peuvent être utilisés dans tous les plans. Des plans incomplets (imbriqués, Carrés Latins, Carrés Gréco-Latins, avec une seule observation par cellule, plans avec des blocs randomisés, etc...) peuvent être analysés ; l'utilisateur peut regrouper des effets dans le terme d'erreur pour l'analyse de la variance. Des tests post-hoc peuvent être calculés pour les moyennes marginales ou les effets d'interaction (sur des facteurs inter-groupes, des facteurs de mesures répétées, ou les deux), en particulier le test LSD, le test de Newman-Keuls, le test d'Etendue Multiple de Duncan, le test de Scheffé, le test HSD de Tukey, et le test HSD de Spjotvoll et Stoline.
	Les statistiques ANOVA complètes peuvent être calculées pour tous les effets principaux, interactions, ou comparaisons planifiées, et le programme peut calculer des tableaux de classification multiples et des matrices de SCPC. Vous pouvez produire une feuille de résultats de tous les effets dans laquelle tous les effets significatifs à un certain niveau spécifié par l'utilisateur sont marqués ; dans cette même feuille de résultats, vous pouvez étudier les moyennes marginales ou représenter les effets principaux ou interactions sélectionnés en double-cliquant sur un effet. Des analyses de contrastes (comparaisons planifiées) d'une complexité illimitée peuvent être effectuées sur tous les plans univariés et multivariés. L'utilisateur peut spécifier des effets d'interaction partiels, des effets simples, des contrastes polynomiaux, ou tester toutes les combcascades de tracés personnalisés de composantes ("morceaux") pour des interactions multi-facteurs, distributions intra-groupes de variables, corrélations intra-groupes, boîtes à moustaches personnalisées de médianes, quartiles, moyennes, écarts-types, erreurs-types, etc... pour toute combinaison de facteurs ; voir ci-dessous). L'hypothèse de parallélisme (interactions avec des covariants) peut être testée ; tous les résultats de régression univariée et multivariée peuvent être calculés, et les moyennes ajustées peuvent être représentées ou tracées. Le programme peut aussi calculer les ajustements Greenhouse-Geisser et Huynh-Feldt pour des facteurs de mesures répétées ; les résultats univariés et multivariés de ces facteurs de mesures répétées sont automatiquement calculés.
	Toute une gamme de graphiques vous permet de tester les hypothèses ANCOVA/MANCOVA et représenter les résultats : tracés de distributions, tracés stem-and-leaf,tracés catégorisés et concaténés de corrélations et tracés d'ajustement de fonctions permettant de comparer les relations entre des mesures dépendantes (et/ou) covariants sur les cellules du plus haut niveau du plan, tracés de moyennes vs. écarts-types ou variances, tracés de probabilité normal, semi-normal, et détrendé standard et catégorisé, etc... Dès que c'est possible, des cascades de tracés peuvent être produites avec un seul clic de souris et vous pouvez les visualiser en appuyant sur le bouton Suite. Vous avez à votre disposition de nombreuses procédures statistiques pour tester des hypothèses : C de Cochran, tests de Hartley, de Bartlett, de Levene, M de Box, test non paramétrique de Sen & Puri, test de Kolmogorov-Smirnov, test de sphéricité de Mauchley, etc... Notez que des modèles de moyennes structurées (avec ordonnées à l'origine) pour un ou plusieurs échantillons (sur la base des matrices des moments) peuvent également être ajustés à l'aide du module SEPATH de STATISTICA, qui permet à l'utilisateur d'évaluer des modèles MANOVA avec des variances/covariances explicitement hétérogènes dans différents groupes, et/ou avec des modèles structurels explicitement différents pour les variables dépendantes de chaque groupe. Notez que la version de ce module livré avec Quick STATISTICA est limitée à des plans univariés avec jusqu'à quatre facteurs inter-groupes, un facteur de mesures répétées, et un covariant.
	AJUSTEMENT DE DISTRIBUTIONS. Les options d'Ajustement de Distribution vous permettent de comparer la distribution d'une variable avec de nombreuses distributions théoriques. Vous pouvez ajuster vos données par les distributions Normale, Uniforme, Exponentielle, Gamma, Log-normale, Chi2, Weibull, Gompertz, Binomiale, Poisson, Géométrique, ou de Bernoulli. L'ajustement peut être évalué par un test du Chi2 ou un test du Kolmogorov-Smirnov (avec contrôle des paramètres d'ajustement) ; les tests de Lilliefors et Shapiro-Wilks sont également proposés (voir ci-dessus). L'ajustement d'une distribution particulière à une distribution empirique peut être évalué grâce à des histogrammes personnalisés (standard ou cumulés) avec superposition des fonctions sélectionnées ; des graphiques curvilignes et en bâtons des fréquences théoriques et observées, divergence, etc... peuvent être demandés dans toutes les feuilles de résultats. D'autres options d'ajustement de distributions sont proposées dans le produit complémentaire STATISTICA Analyse de Processus, où l'utilisateur peut estimer les paramètres par le maximum de vraisemblance pour les distributions Bêta, Exponentielle, Valeur Extrême (Type I, Gumbel), Gamma, Log-normale, Rayleigh, et Weibull. Ce module vous permet également de sélectionner et ajuster automatiquement la meilleure distribution à vos données, ou encore d'ajuster des distributions générales par moments (à l'aide des courbes de Johnson et Pearson). Des fonctions personnalisées en 2 et 3 dimensions peuvent également être représentées et superposées sur les graphiques. Les fonctions peuvent référencer de nombreuses distributions comme la loi Bêta, Binomiale, Cauchy, Chi2, Exponentielle, Valeur Extrême, F, Gamma, Géométrique, Laplace, Logistique, Normale, Log-normale, Pareto, Poisson, Rayleigh, t (Student), ou Weibull, ou leurs intégrales et inverses.