L'étendue d'une série statistique est la différence entre la valeur la plus grande et la valeur la plus petite de cette série. Etendue = 4 – 0 = 4. L'étendue de cette série statistique est donc de 4. Remarque : L'étendue est un indicateur de la dispersion des valeurs de cette série statistique.
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 moyenne est un "indicateur de position" : nombre unique qui caractérise, à lui seul, un grand nombre d'individus ou d'objets … à ne pas confondre avec la normalité, qui revient à interpréter que seuls les individus caractérisés par ce nombre sont dans la normale et les autres sont "anormaux" !
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.
Pour deux ensembles de données ayant la même moyenne, celui dont l'écart-type est le plus grand est celui dans lequel les données sont les plus dispersées par rapport au centre. L'écart-type est égal à 0 zéro si toutes les valeurs d'un ensemble de données sont les mêmes (parce que chaque valeur est égale à la moyenne).
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.
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'étendue est la différence entre la plus grande et la plus petite valeur de la série statistique.
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.
Interpréter des résultats signifie donner du sens aux résultats et nous permettre de verifier si notre hypothèse est vraie ou fausse.
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).
L'analyse des données consiste à identifier parmi la variété de données présentées celles qui sont significatives, à la lumière des objectifs de la recherche, et à établir des relations entre elles. Cette analyse est à la base de l'interprétation ou de la discussion des résultats.
L'étendue d'une série statistique est la différence entre la plus grande et la plus petite valeur. L'étendue nous donne une indication sur la répartition des données ; c'est la différence maximale entre deux éléments de la série statistique.
- on additionne les produits de chaque valeur par son effectif ; - puis on divise le résultat obtenu par l'effectif total de la série.
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.
On donne la série de nombres suivante :10 ; 6 ; 2 ; 14 ; 25 ; 12 ; 22. La médiane est :12 ; 13 ; 14. Ranger les nombres par ordre croissant : 2 ; 6 ; 10 ; 12 ; 14 ; 22 ; 25. La médiane est le quatrième nombre soit 12.
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.
Si on ordonne une distribution de salaires, de revenus, de chiffre d'affaires..., les quartiles sont les valeurs qui partagent cette distribution en quatre parties égales.
Une variable est significative lorsque la statistique du test (t, f, etc.) calculée par Stata se trouve dans la zone de rejet de l'hypothèse nulle, on suppose donc que β>0 ou β<0 ou β≠0. On peut aussi utiliser la « p-value » pour déterminer si le coefficient passe le test de signification.
Niveau de signification
Si la valeur p calculée est inférieure à cette valeur, l'hypothèse nulle est rejetée, sinon elle est maintenue. En règle générale, on choisit un niveau de signification de 5 %. alpha < 0,01 : résultat très significatif. alpha < 0,05 : résultat significatif.
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.
Une faible valeur d'écart type indique que les points de données sont groupés étroitement autour de la moyenne, tandis qu'un écart-type élevé implique une plus grande différence entre les points de données uniques et la moyenne.
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.