Afin de permettre des analyses statistiques et graphiques des codes, Atlas.ti peut exporter des données vers SPSS, ou avec un peu de travail supplémentaire vers tout autre logiciel d'analyse statistique.. Plus précisément, Atlas.ti génère un fichier syntaxe SPSS (SPSS Job) comportant à la fois le dictionnaire (noms des variables) et les données produites par Atlas.ti.
Les données exportées vers SPSS ont la structure suivante:
Pour exporter ces données et les utiliser en SPSS:
L'exportation vers SPSS est contrôlée par quelques options. En particulier vous pouvez soit créer un fichier séparé pour les données ou l'inclure avec le fichier de commandes (BEGIN/END DATA). Vous pouvez également demander d'ajouter une série d'instructions d'analyse descriptive simple.
Voici un extrait de ce qu'Atlas.ti produira:
TITLE 'Atlas.ti HE: blocher2'.
DATA LIST RECORDS=2
/1 CASENO (F5.0) PD (F4.0) QU (F4.0) SL (F4.0) SC (F8.0)
EL (F4.0) EC (F8.0) TI (F10.0)
/2 K1 to K10 1-10
VARIABLE LABELS
PD 'Primary Doc' /QU 'Q-Index'
/SL 'Start Line' /SC 'Start Column' /EL 'End Line' /EC 'End Column'
/TI 'Creation Date'
/K1 'communisme' /K2 'Etat' /K3 'liberté' /K4 'national socialisme'
/K5 'Neutralité' /K6 'ONU' /K7 'PSS' /K8 'socialisme'
/K9 'Suisse' /K10 'UDC'.
VALUE LABELS K1 to K10 1 'YES' 0 'NO'.
* Represent code families as computed variables.
COMPUTE KF1 = K1 + K7 + K8.
COMPUTE KF2 = K3 + K5 + K9.
VARIABLE LABELS KF1 'KF_Gauche' /KF2 'KF_valeurs trad'.
* Represent primary document families as IF variables.
IF (PD = 1 or PD = 2) PF1 = 1.
IF (PD = 3 or PD = 4) PF2 = 1.
VARIABLE LABELS PF1 'PF_Discours' / PF2 'PF_Interviews'.
BEGIN DATA.
00001000100010107000000560120000000663189696451
1000000100
00002000100020164000000010166000000323189696451
1000000100
00003000100030178000000010184000000643189696451
1000000000
00004000100040193000000010206000000403189696451
1001000100
etc etc.
Vous noterez que toutes les données sont numériques. Vous trouverez les variables suivantes:
Après l'exécution du fichier de commande SPSS, vous aurez à disposition tous les outils SPSS pour analyser vos données.
L'utilisation des données produites à partir de Atlas.ti, ne nécessite pas forcément de grandes connaissances de SPSS. Par contre savoir quels types d'analyse seront utiles pour votre projet concret, nécessite une vision très claire de vos objectifs, et, comme pour une analyse en Atlas.ti, une organisation (fichiers, documents primaires etc) bien pensée.
L'exportation vers SPSS répond à plusieurs types de scénario de recherche, notamment
Initialement les observations (cas) sont donc les citations, dans bien des cas, en particulier si vous disposez de données signalétiques ou autres sur les personnes interrogées, il vous faudra un fichier dont la base n'est pas la citation, mais l'entretien (=document primaire).
Donc à partir d'un tableau de données comme celui-ci (exemple fictif)
| PD | K1 | K2 | K3 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0 | 1 | 0 |
| 1 | 1 | 0 | 1 |
| 1 | 1 | 1 | 0 |
| 2 | 1 | 0 | 1 |
| 2 | 0 | 0 | 0 |
| 2 | 0 | 0 | 0 |
| 3 | 1 | 1 | 0 |
| 3 | 1 | 1 | 0 |
| 3 | 1 | 0 | 1 |
| 3 | 1 | 1 | 0 |
| 3 | 1 | 0 | 1 |
Il faudrait obtenir celui-ci, qui va simplement indiquer combien de fois un code est présent dans chaque document primaire:
| PD | K1 | K2 | K3 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 2 | 1 |
| 2 | 1 | 0 | 1 |
| 3 | 5 | 3 | 2 |
Ce tableau s'obtient par agrégation.
AGGREGATE /OUTFILE='C:\AGGR.SAV' /BREAK=PD /k1 = SUM(k1) /k2 = SUM(k2) /k3 = SUM(k3) /k3m=mean(k3).
Cette séquence produira un nouveau fichier SPSS. La variable PD indique la variable qui définit les observations, donc les documents primaires. Ensuite on crée les trois variables pour les codes en utilisant ici la fonction d'agrégation SUM, ce qui vous donnera dans ce cas simplement le nombre de fois que l'un code apparaît dans un entretien donné. D'autres fonctions existent, par exemple la variable k3m est la moyenne par document.
Ce fichier pourra ensuite être fusionné avec un fichier qui comporte des informations sur chaque personne interrogée.
Il faut d'abord rappeler qu'en Atlas.ti les codes sont forcément dichotomiques. Cependant, surtout en vue d'une analyse statistique, il serait souhaitable dans certains cas d'indiquer des niveaux variables de quelque chose, par exemple différents degrés de peurs, intensité d'un sentiment etc.
Atlas.ti offre dans ce domaine une astuce particulière qui, quand vous l'exporterez vers SPSS se traduira automatiquement par une variable polytomique. Voici comment cela marche. Admettons, que dans l'optique de l'analyse autour de Blocher, nous voulons indiquer le degré d'"anti-européanisme" d'un argument sur une échelle allant de 1 à 10. En terme d'Atlas.ti cela signifie en clair que nous aurions simplement 10 codes distincts. Si nous les définissons de la façons suivante:
| Antieuro %1 |
| Antieuro %2 |
| Antieuro %3 |
| ... |
| Antieuro %10 |
un code qui se termine par un " %" (espace pourcent) suivi immédiatement d'un chiffre). Dans SPSS vous obtiendrez un seule variable avec 10 modalités différentes (son libellé sera "%Antieuro".