La statistique est la discipline qui étudie des phénomènes à travers la collecte de données, leur traitement, leur analyse, l'interprétation des résultats et leur présentation afin de rendre ces données compréhensibles par tous.
Pour la calculer, on additionne les valeurs de la série, puis on divise le résultat par le nombre de ces valeurs. Exemple : Dans la série 50; 66; 0; 4; 3, la moyenne se calcule ainsi : on additionne les valeurs 50+66+0+4+3=123, et on divise le résultat par 5 car il y a 5 valeurs.
L'importance statistique indique que, de source sûre, les chiffres sont différents, ce qui s'avère vraiment utile pour votre analyse de données. En outre, vous devez également considérer l'importance des résultats. C'est vous qui décidez comment interpréter vos résultats ou prendre des mesures en conséquence.
La moyenne est calculée comme la somme des valeurs d'une série divisée par le nombre de valeurs dans cette série. La médiane divise, quant à elle, la série étudiée en deux groupes égaux.
Selon une terminologie classique, ce sont la statistique descriptive et la statistique mathématique.
Les variables peuvent être classées en deux catégories principales : les catégoriques et les variables numériques. Chacune des catégories se sépare en deux sous-catégories : nominale et ordinales pour les variables catégoriques, discrètes et continues pour les variables numériques.
Contrairement à l'étendue et à l'écart interquartile, la variance est une mesure qui permet de tenir compte de la dispersion de toutes les valeurs d'un ensemble de données. C'est la mesure de dispersion la plus couramment utilisée, de même que l'écart-type, qui correspond à la racine carrée de la variance.
L'écart-type sert à mesurer la dispersion, ou l'étalement, d'un ensemble de valeurs autour de leur moyenne. Plus l'écart-type est faible, plus la population est homogène.
En mathématiques, l'écart type (aussi orthographié écart-type) est une mesure de la dispersion des valeurs d'un échantillon statistique ou d'une distribution de probabilité. Il est défini comme la racine carrée de la variance ou, de manière équivalente, comme la moyenne quadratique des écarts par rapport à la moyenne.
Pourquoi étudier la statistique? La statistique est la science de l'information qui permet de dégager des modèles à partir de données. À titre de statisticien, vous savez vous servir de la théorie des probabilités pour prendre des décisions en contexte d'incertitude.
Adolphe Quételet fut certainement le premier à concevoir que la statistique pouvait être fondée sur le calcul des probabilités, et son œuvre extrêmement variée a donné à cette discipline une impulsion considérable. Elle concerne aussi bien l'anthropométrie que l'économie et les sciences sociales.
Comment est structuré le tableau de recueil de données ? LIGNES: On trouve les unités statistiques qui sont les plus petits éléments décris par une enquète. COLONNE: On trouve les variables . AU CENTRE: On trouve les valeurs différentes que prennent les variables pour chacune des unités statistiques.
Nombre réel d'individus constituant un groupe : L'effectif d'une classe. 2. Nombre d'individus entrant dans la composition d'une armée ou d'une formation militaire.
Calculer l'effectif total
On calcule N, l'effectif total de la série statistique grâce à la formule N = \sum_{i=1}^{p}n_i. Où n_i est l'effectif associé à la valeur x_i.
Un écart type important indique que les données sont dispersées autour de la moyenne. Cela signifie qu'il y a beaucoup de variances dans les données observées. À l'inverse, plus les valeurs sont regroupées autour de la moyenne, plus l'écart type est faible.
Une variance est toujours positive. La valeur d'une variance ne peut être interprétée que par comparaison à la valeur d'une norme ou d'une autre variance. Si une variance est nulle, cela veut dire que toutes les observations sont égales à la moyenne, ce qui implique qu'il n'y a aucune variation de celles-ci.
Une valeur d'écart type élevée indique que les données sont dispersées. D'une manière générale, pour une loi normale, environ 68 % des valeurs se situent dans un écart type de la moyenne, 95 % des valeurs se situent dans deux écarts types et 99,7 % des valeurs se situent dans trois écarts types.
L'écart-type est une mesure la dispersion d'une série statistique autour de sa moyenne. Plus la distribution est dispersée c'est-à-dire moins les valeurs sont concentrées autour de la moyenne, plus l'écart-type sera élevé.
La moyenne est utilisée pour des distributions normales, ayant un faible nombre de valeurs aberrantes. La médiane est généralement utilisée pour retourner la tendance centrale des distributions asymétriques.
On distingue divers types de variables selon la nature des données. Ainsi, une variable peut être qualitative ou quantitative; une variable qualitative peut être nominale ou ordinale, alors qu'une variable quantitative peut être continue ou discrète.
On récapitule ! Variables qualitatives ou catégorielles expriment une qualité comme le sexe, le métier ou le nom. Nominales, comme par exemple le nom des journaux, le signe astrologique. Ordinales, désigne le rang : un peu, moyen, beaucoup, énormément, à la folie !
Lorsque les données sont collectées, la valeur-p est calculée et la décision suivante est prise : si elle est inférieure à α, on rejette l'hypothèse nulle au profit de l'hypothèse alternative ; si elle est supérieure à α, on rejette l'hypothèse alternative au profit de l'hypothèse nulle.