Les analyses statistiques inférentielles Les statistiques inférentielles sont souvent définies comme un ensemble de méthodes permettant de généraliser, à l'échelle de la population, des conclusions tirées à partir des données d'un échantillon.
Alors que les statistiques descriptives aident à résumer les caractéristiques d'un échantillon de population, les statistiques inférentielles se concentrent sur l'utilisation de ces données résumées et prévoient les caractéristiques pour l'ensemble de la population.
L'inférence statistique dans le contexte de l'échantillonnage d'enquête est le processus visant à tirer des conclusions sur la population à partir des données recueillies auprès des répondants à l'enquête.
Les différents aspects de la statistique sont regroupés en différents domaines ou concepts : la statistique descriptive, plus couramment appelée aujourd'hui statistique exploratoire, l'inférence statistique, la statistique mathématique, l'analyse des données, l'apprentissage statistique, etc.
Les statistiques inférentielles sont généralement utilisées pour tester des hypothèses et tirer des conclusions sur une population à partir d'un échantillon. Ils sont utilisés pour faire des prédictions, estimer des paramètres et tester l'importance des différences entre les groupes.
Avantages de l'analyse statistique
Identifier les tendances qui passent inaperçues. injecter de l'objectivité dans la prise de décision. Il n'est pas nécessaire de prendre des décisions instinctives. Réduire les coûts d'exploitation.
Afin de déterminer si un échantillon est représentatif d'une population, on calcule l'intervalle I de fluctuation au seuil de 95% ainsi que la fréquence f dans l'échantillon. Si f \in I, alors l'échantillon est représentatif de la population.
Faire des inférences permet donc de : Déterminer le contexte du texte, en identifiant des éléments qui permettent de comprendre les caractéristiques liées au temps, aux lieux et aux personnages de l'histoire.
C'est la distribution, pour une statistique donnée, de l'ensemble des échantillons possibles. Pour les variables numériques, la distribution d'échantillonnage est faite sur la moyenne. Pour les variables nominales ou catégorisée, on utilise généralement la fréquence pour construire la distribution d'échantillonnage.
La statistique est la branche des mathématiques qui consiste à recueillir des données, puis à les analyser afin d'établir des hypothèses utilisées pour prédire des évènements. Les statistiques sont les données recueillies et celles obtenues à partir de calculs.
L'analyse descriptive fait référence à l'analyse des données historiques afin de déterminer ce qui est arrivé, ce qui a changé et quels modèles sont indentifiables.
Qu'est-ce que l'analyse exploratoire des données ? L'analyse exploratoire des données comprend l'utilisation de graphiques et de visuels pour explorer et analyser un jeu de données. L'objectif est d'explorer, de rechercher et d'apprendre, plutôt que de confirmer les hypothèses statistiques.
La fonction Afficher les statistiques descriptives permet de récapituler des données numériques avec diverses statistiques telles que la moyenne, la médiane, l'écart type et l'effectif d'échantillon. Cette analyse fournit également des graphiques pour vos données.
L'analyse descriptive est le terme donné à l'analyse des données permettant de décrire et de résumer des données historiques de manière significative afin que, par exemple, des insights en ressortent. L'analyse descriptive permet de répondre à la question « Que c'est-il passé ? »
L'objectif de la Statistique Descriptive est de décrire de façon synthétique et parlante des données observées pour mieux les analyser. Le terme « statistique »est issu du latin « statisti- cum », c'est-à-dire qui a trait à l'État.
On peut classer la plupart des méthodes d'échantillonnage en deux grandes catégories : l'échantillonnage aléatoire et l'échantillonnage représentatif. Un échantillon aléatoire est, comme son nom l'indique, un échantillon d'individus sélectionnés au hasard, conçu pour représenter l'ensemble de la population.
Le choix de la méthode d'analyse doit tenir compte de la nature des résultats recherchés. On doit connaître les caractéristiques de performance "interne" d'une méthode analytique pendant la période considérée lorsqu'on l'utilise sur des substances à analyser.
Il existe principalement trois méthodes de recherche descriptives : enquête, observation et étude de cas.
La valeur la plus fréquemment utilisée est 95 %, mais vous pouvez choisir un niveau de confiance à 90 ou 99 % en fonction de votre sondage. Il est déconseillé de descendre en dessous de 90 %.
Pour des populations élevées, la taille de d'échantillon se calcule avec la formule de Cochran : = t² × p × (1-p) / m²