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'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'étendue d'une série statistique est égal à la différence entre la plus grande et la plus petite valeur de la série. Interprétation : - Plus l'étendue d'une série est grande, plus la série est hétérogène. - Plus l'étendue est petite, plus la série est homogène.
Interprétation. Vous pouvez utiliser l'erreur type de la moyenne pour déterminer avec quelle précision la moyenne de l'échantillon évalue la moyenne de la population. Lorsque la valeur de l'erreur type de la moyenne est moins élevée, l'estimation de la moyenne de la population est plus précise.
La médiane divise une série statistique en deux parts égales, alors que la moyenne est la somme des valeurs de la série, divisée par le nombre de valeurs de cette même série. Concrètement : la médiane est le point central, elle permet d'éliminer les valeurs extrêmes et d'exprimer la valeur du milieu.
Il y a une différence significative si la moyenne du premier sondage n'est pas dans l'intervalle de confiance du deuxième sondage, et inversement.
Le coefficient de variation (CV) est le rapport de l'écart-type à la moyenne. Plus la valeur du coefficient de variation est élevée, plus la dispersion autour de la moyenne est grande.
Les indicateurs de position sont le plus souvent des moyennes (arithmétique, géométrique, quadratique...) ou des quantiles comme la médiane et les quartiles. Ils se distinguent des indicateurs de dispersion qui décrivent la variabilité des valeurs de la série.
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. Par contre, plus une variance est élévée plus la dispersion des observations est importante ; elle est très sensible aux valeurs extrêmes.
Interpréter des résultats signifie donner du sens aux résultats et nous permettre de verifier si notre hypothèse est vraie ou fausse. Comparer les expériences 2 à 2 : on compare l'expérience témoin avec une autre expérience.
Un résultat est souvent considéré comme statistiquement significatif s'il a une faible probabilité de se produire par hasard et si sa valeur p est inférieure à un seuil prédéterminé (généralement 0,05 ou 0,01).
Et vous devrez déterminer le type de données dont il s'agit: nominales, ordinales, discrètes ou continues.
S'il génère une valeur p inférieure ou égale au niveau de signification, un résultat est alors défini comme statistiquement significatif et ne sera donc pas considéré comme un événement fortuit. Cela est généralement écrit sous la forme suivante : p≤0,05.
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.
Pour les données qualitatives, il faut s'assurer que les notes ou transcriptions sont complètes et compréhensibles. De plus, il est bon d'examiner si les participant-e-s à la recherche n'ont pas donné de réponses sans rapport avec la question, donc sans pertinence pour le processus interprétatif.
Un bon indicateur de performance doit être pertinent, éviter les effets pervers, attribuable, bien défini, disponible en temps utile, fiable, comparable, et vérifiable. Pertinent: Un indicateur doit être pertinent au regard des objectifs de l'organisation.
Un bon indicateur devrait être SMART: – Specific (spécifique): l'indicateur doit être clair et univoque. – Measurable (mesurable): l'indicateur doit pouvoir être mesuré à un coût approprié. – Achievable (atteignable): le seuil donné par l'indicateur doit pouvoir être atteint.
Un taux de variation supérieur à 100 % signifie que la variable fait plus que doubler. Le coefficient multiplicateur prend toujours une valeur positive. Quand il est compris entre 0 et 1, cela signifie que la donnée a diminué. Quand il est supérieur à 1, cela signifie que la donnée a augmenté.
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.
Test unilatéral : test statistique pour lequel on prend comme hypothèse alternative l'existence d'une différence dont le sens est connu. Test bilatérale : test statistique pour lequel on prend, comme hypothèse alternative, l'existence d'une différence, dans un sens ou l'autre.
Soit p>0,05: la différence n'est pas significative, on ne peut pas conclure à une différence. Soit p≤0,05: la différence est significative, le risque pris est précisé, sa valeur est appelée degré de signification.