L'écart-type est utile quand on compare la dispersion de deux ensembles de données de taille semblable qui ont approximativement la même moyenne. L'étalement des valeurs autour de la moyenne est moins important dans le cas d'un ensemble de données dont l'écart-type est plus petit.
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.
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.
La variance (ou fluctuation) est la moyenne arithmétique des carrés des écarts à la moyenne. L'écart-type, noté , est la racine carrée de la variance.
L'écart-type est dans la même unité de mesure que les données. Même avec peu d'habitude, il est donc assez simple à interpréter. En revanche, la variance a davantage sa place dans les étapes intermédiaires de calcul que dans un rapport.
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.
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.
On divise par n − 1 n-1 n−1 pour que l'écart-type de l'échantillon soit un bon estimateur de l'écart-type de la population.
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.
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.
On appelle écart-type de l'échantillon la racine carrée de la variance. L'avantage de l'écart-type sur la variance est qu'il s'exprime, comme la moyenne, dans la même unité que les données. On utilise parfois le coefficient de variation, qui est le rapport de l'écart-type sur la moyenne.
Pour la répartition des notes d'une classe, plus l'écart-type est faible, plus la classe est homogène. À l'inverse, s'il est plus important, les notes sont moins resserrées.
L'écart type, habituellement noté s lorsqu'on étudie un échantillon et σ lorsqu'on étudie une population, est défini comme étant une mesure de dispersion des données autour de la moyenne.
Le symbole de l'écart-type se lit sigma. Au pluriel, on écrit : écarts-types et écarts types.
La fonction ECARTYPE. PEARSON part de l'hypothèse que les arguments représentent l'ensemble de la population. Si vos données ne représentent qu'un échantillon de cette population, utilisez la fonction ECARTYPE pour en calculer l'écart type. S'il s'agit d'échantillons de taille importante, les fonctions ECARTYPE.
Exemple 1 : Calculons la moyenne de la série des notes de Pierre : 4 • 9 • 12 • 13 • Somme des valeurs : 4 + 9 + 12 + 13 = 38 • Effectif total : 4 (il y a 4 valeurs) • Moyenne : 38 : 4 = 9,5 La moyenne de cette série est de 9,5. C'est comme si Pierre avait obtenu 4 fois la note 9,5.
L'incertitude-type donne un regard critique sur une série de mesures. On définit avec elle des conventions d'écriture, elle permet d'établir un intervalle de confiance. L'écart relatif permet de comparer le résultat de la mesure obtenu à une valeur attendue.
L'écart type est une mesure de la dispersion des valeurs par rapport à la moyenne (valeur moyenne). Important : Cette fonction a été remplacée par une ou plusieurs nouvelles fonctions proposant une meilleure précision et dont les noms reflètent mieux leur rôle.
La formule de la variance est V= ( Σ (x-μ)² ) / N. On démontre que V= ( (Σ x²) / N ) - μ². Cette formule est plus simple à appliquer si on calcule la variance à la main.
Comme vous le savez, l'erreur standard = écart type / racine carrée du nombre total d'échantillons, nous pouvons donc la traduire en formule Excel comme Erreur standard = STDEV (plage d'échantillonnage) / SQRT (COUNT (plage d'échantillonnage)).
Comment calculer facilement l'écart type à la main
Le premier membre représente la somme des carrés de chaque mesure. Le second membre correspond au total de toutes le mesures. Ce total est élevé au carré puis divisé par le nombre de mesures.
La moyenne est donc plus efficace que la médiane dans ce cas — ce qui est le plus souvent le cas, la moyenne empirique étant l'estimateur linéaire non biaisé le plus efficace, par le théorème de Gauss-Markov.