Il y a 5 types de fenêtres pour interagir avec Splus. Chacune d'elle est accessible par un des boutons situés au haut de la fenêtre de l'interface. Voici l'utilité de chacune:

1. Le bouton ouvre une fenêtre New Data Viewer qui permet de visualiser un jeu de données qui se retrouve dans déja dans Splus.

2. Le bouton ouvre une fenêtre Objects Summary Window. Cette dernière fournit une liste de tous les objets Splus ainsi que certaines caractéristiques (type de variable, dimension, date de création, etc.) présents dans le répertoire .Data de référence pour la présente session.

3. Le bouton ouvre une fenêtre Commands Window nous permettant d'utiliser Splus de façon usuel en tapant les commandes.

4. Le bouton ouvre une fenêtre New Graph Window où apparaîtra le prochain graphique produit.

5. Le bouton ouvre une fenêtre Report Window. Celle-ci va contenir tous les résultats des dialogues autres que les graphiques .

Chemin à suivre: File > Import Data

Champs obligatoires:

Onglet Data:
File -> File Name (vous pouvez le sélectionner à partir du bouton Browse)
Data Set Name -> Save As

Note: Des options sont disponibles dans les autres onglets: conserver seulement certaines colonnes, enlever certaines lignes, etc.

Chemin à suivre: Graph > scatter plot

Champs obligatoires:

Onglet Data:
Data -> Data Set
Variables -> X Axis Value
 Y Axis Value

Note: En cliquant sur l'onglet Titles, on peut indiquer le titre du graphique et le nom de la variable pour chacun des axes. Aussi, en cliquant sur l'onglet Axes, on peut modifier les limites pour chacun des axes.

Chemin à suivre: Graph > One Variable > Histogram

Champs obligatoires:

Onglet Data:
Data -> Data Set
Variables -> Value

Onglet Plot:
Bar Height -> Type
Binning -> Method

Note:En cliquant sur l'onglet Titles, on peut indiquer le titre du graphique.

Chemin à suivre: Graph > Two Variables > Box Plot

Champs obligatoires:

Onglet Data:
Data -> Data Set
Variables -> Value (variable sur l'axe des X)
 Category (variable sur l'axe des Y)

Note:En cliquant sur l'onglet Titles, on peut indiquer le titre du graphique et le nom de la variable pour chacun des axes. Aussi, en cliquant sur l'onglet Axes, on peut modifier les limites pour chacun des axes.

Dans une fenêtre Commands Window, faire la commande suivante:

> stem( x, nl=10, scale= * , twodig=F, fence=4, head=T, depth=F)

où x est la variable à représenter par le diagramme (x est un vecteur).
* désigne l'endroit où briser chaque tige. si * = -1, le bris se fera entre les dizaines et les unités.

Note: Dans la fenêtre Commands Window, vous pouvez toujours taper help(stem) pour avoir les détails de syntaxe de la fonction stem.

Chemin à suivre: Statistics > Data Summaries > Summary Statistics

Champs obligatoires:

Onglet Data:
Data -> Data Set

Note: On peut spécifier une variable de regroupement pour avoir des statistiques descriptives pour des sous-groupes. En plus, dans l'onglet Statistics, on peut spécifier les résultats que nous désirons obtenir.

Chemin à suivre: Statistics > Data Summaries > Crosstabulations

Champs obligatoires:

Onglet Model:
Data -> Data Set
 Variables

Note: 1- Pour sélectionner les 2 variables dans la case Variables, il suffit de cliquer sur la première et pour sélectionner la seconde, cliquer sur celle-ci tout en appuyant sur la touche Control de votre clavier.
2- Il est bon de s'assurer que la case Method to Handle Missing Values corresponde à nos besoins. De plus, en cliquant sur l'onglet Options, on peut modifier la sortie (output) ainsi que spécifiez des tests à effectuer à partir du tableau de fréquences.

Chemin à suivre: Statistics > Compare Samples > k Samples > One-way ANOVA

Champs obligatoires:
Data -> Data Set
 Variables (celle qu'on veut comparer)
 Grouping Variable (celle qui définit les groupes)

Note: Les données doivent être sous forme de vecteurs.

Chemin à suivre: Statistics > Compare Samples > k Samples > Kruskal-Wallis Rank Test

Champs obligatoires:
Data -> Data Set
 Variables (celle qu'on veut comparer)
 Grouping Variable (celle qui définit les groupes)

Note: Les données doivent être sous forme de vecteurs.

Chemin à suivre: Statistics > Compare Samples > Two Samples > t Test

Champs obligatoires:

Data -> Data Set
 Variable 1
 Variable 2

Note:

1. Dans Data, on peut cocher pour indiquer que la variable 2 définit les 2 groupes à comparer.

2. Dans hypotheses, on teste par défaut mu1-mu2=0. On peut toutefois modifier le résultat de cette différence. Aussi, on peut spécifier si le test est unilatéral ou bilatéral.

3. Dans Test, on peut spécifier si le test-t est pairé et si les variances sont supposées égales.

4. Préalablement au test-t, on doit vérifier l'hypothèse d'égalité des variances. Pour ce faire, on procède comme suit:
   Dans une fenêtre Commands Window, faire la commande suivante:

   > var.test(vecteur1,vecteur2)
   où vecteur1 et vecteur2 sont les valeurs pour chacun des groupes à comparer.

5. Si les données sont dans une matrice ayant pour nom donnee et que la première colonne est celle définissant les groupes. On peut alors effectuer un tri et ensuite le test pour l'égalité des variances de la façon suivante:
   Dans une fenêtre Commands Window, faire les commandes suivantes:

   > groupe_donnee[,1]
   > var.test(donnee[groupe==1,],donnee[groupe==2,])

   Ainsi, on effectuera un test pour l'égalité des variances entre les observations du groupe 1 et 2.

Chemin à suivre: Statistics > Regression > Linear

Champs obligatoires:

Onglet model:
Data -> Data Set
Variables -> Dependent (y) 
  Independent (x)

Onglet Results:
Mettre un crochet dans ANOVA TABLE

Onglet Plot:
Mettre un crochet dans Residuals vs Fit et Residuals Normal QQ

Pour faire le graphique d'une densité, on doit