Il faut en repérer la source, l'auteur, la date de publication, le champ (population étudiée, date des données, lieu concernant les données). Il s'agit ensuite de comprendre les données. Pour cela, il peut être utile de repérer le total en lignes ou en colonnes. Enfin, il faut analyser les données du tableau.
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'analyse descriptive des données permet au chercheur de résumer un ensemble de données brutes à l'aide de techniques statistiques. Ce type d'analyse vise essentiel- lement à décrire les caractéristiques d'un échantillon et à répondre aux questions de recherche (Fortin et Gagnon, 2015).
Les méthodes descriptives ont pour objectif d'aider à structurer et résumer un ensemble de données issues de plusieurs variables, sans privilégier particulièrement l'une de ces variables. Toutes les variables sont donc prises en compte au même niveau.
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.
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.
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.
L'étude statistique correspond à l'étude d'un fait par le biais de la collecte, de l'analyse, de l'interprétation et de la représentation de données qui dans la finalité doivent être compréhensible par tous. Il s'agit ici d'une science, d'une méthode, ainsi que de techniques.
L'objectif de l'analyse des données est d'extraire une information statistique qui permet de cerner plus précisément le profil de la donnée. Les résultats obtenus permettent ensuite d'optimiser la stratégie de la société en question en ajustant certains points.
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.
La moyenne d'une série est toujours comprise entre la plus petite valeur et la plus grande valeur de la série. Pour calculer la moyenne pondérée d'une série statistique présentée dans un tableau d'effectifs ou par un diagramme en bâtons : • On multiplie chaque valeur par l'effectif correspondant.
Plus l'écart-type est grand, plus les valeurs sont dispersées autour de la moyenne ; plus l'écart-type est petit, plus les valeurs sont concentrées autour de la moyenne. Le carré de l'écart-type est la variance ; la variance est aussi un indicateur de dispersion.
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.
L' EAS est la méthode d'échantillonnage la plus couramment utilisée. L'avantage de cette technique tient au fait qu'elle n'exige pas d'autres données dans la base de sondage que la liste complète des membres de la population observée et l'information pour les contacter.
Les quatre types d'analyse de données sont :
Analyse descriptive. Analyse diagnostique. Analyse prédictive. Analyse prescriptive.
Les plus populaires sont l'AIC (Akaike's Information Criterion) et le BIC (ou SBC, Bayesian Information Criterion). Lorsque différents modèles paramétriques sont comparés, le modèle associé à l'AIC ou au BIC le plus faible a la meilleure qualité parmi les modèles comparés.
L'interprétation des données est le processus qui consiste à examiner les données et à tirer des conclusions pertinentes à l'aide de diverses méthodes de recherche analytique. L'analyse des données aide les chercheurs à classer, manipuler et résumer les données pour répondre à des questions essentielles.
L'analytique descriptive est une étape préliminaire du traitement des données qui consiste à synthétiser des données historiques pour en tirer des informations utiles voire les préparer en vue d'une analyse complémentaire.
L'étude analytique permet aux chercheurs d'évaluer les risques de maladie associés à une hypothèse (p. ex. une exposition précise). Deux principaux modèles d'étude sont utilisés dans le cadre des enquêtes sur une éclosion, soit l'étude de cohorte et l'étude cas-témoins rétrospectives.
Parmi les méthodes de collecte de données les plus courantes figurent les enquêtes, les entretiens, les observations, les groupes de discussion, les expériences et l'analyse des données secondaires.