Avantage : chaque valeur compte dans le calcul. Inconvénients : sensibilité aux valeurs extrêmes.
Les statistiques indiquent la tendance des événements jusqu'au moment off elles sont établies. Aussi est-il important de toujours ajouter ces deux réserves à nos prévisions: "toutes choses égaies d'ailleurs" et "si la tendance actuelle persiste".
Avantages de l'analyse statistique
Identifier les tendances qui passent inaperçues. injecter de l'objectivité dans la prise de décision. Il n'est pas nécessaire de prendre des décisions instinctives. Réduire les coûts d'exploitation.
Avantages de l'analyse des données
Identifier les problèmes de performance qui nécessitent une action. Mieux comprendre les besoins des clients, ce qui permet d'améliorer les relations commerciales. Sensibiliser aux risques pour mettre en œuvre des mesures préventives. Visualiser les différentes dimensions des données.
Selon une terminologie classique, ce sont la statistique descriptive et la statistique mathématique.
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.
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.
Contrairement à l'interview, le questionnaire ne permet pas au vérificateur de clarifier certaines questions, de s'assurer qu'il comprend bien les réponses, de demander des éclaircissements ou des explications sur des réponses, ou encore de s'assurer que le répondant répond à toutes les questions du formulaire.
Les données peuvent être divisées en 2 grandes catégories. Catégoriques et quantitatives. Les données catégories peuvent être subdivisées en données nominales et ordinales. Les données quantitatives peuvent être discrète ou continue et sont aussi appelées données numériques.
Les statistiques touchent tous les aspects de la vie moderne. Elles sous-tendent de nombreuses décisions des pouvoirs publics, des entreprises et des collectivités. Elles renseignent sur les tendances et les forces qui influent sur notre vie.
XLSTAT. Une variété d'outils pour améliorer les capacités analytiques d'Excel, ce qui en fait l'outil idéal pour l'analyse des données et les exigences statistiques.
Outils d'aide à l'analyse. Le terme « outils d'analyse » est trompeur. Ce sont avant tout des moyens d'aide au traitement, à la mémorisation, au stockage, à la computation et à la représentation (mise en forme) des données.
Qu'est-ce qu'un logiciel d'analyse de données ? Un logiciel d'analyse de données est un programme informatique qui collecte, compare et analyse les données d'une entreprise hôtelière pour les restituer sous forme d'indicateurs clés intelligibles, constituant des statistiques décisionnelles.
Étudier une série statistique correspond à l'étude d'un caractère (type de mesure) dans une population (ensemble étudié). Ici, la population désigne les joueurs d'une équipe de rugby et le caractère étudié est l'âge des joueurs. Les valeurs sont toutes les valeurs que peut prendre ce caractère.
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 ? »
Qu'est-ce qu'une étude descriptive ? Contrairement à l'étude exploratoire, l'étude descriptive est concluante. Cela signifie qu'elle permet de recueillir des données quantifiables qui peuvent être analysées à des fins statistiques portant sur une population cible.
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.
Par exemple, un chercheur a l'intention de collecter un échantillon systématique de 500 personnes dans une population de 5 000 personnes. Il numérote chaque élément de la population de 1 à 5000 et choisit un individu sur 10 pour faire partie de l'échantillon (population totale/taille de l'échantillon = 5000/500 = 10).
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.
La science des statistiques est utile pour choisir objectivement un échantillon, faire des généralisations valables à partir des observations faites sur l'ensemble d'échantillons, mais aussi pour mesurer le degré d'incertitude, ou la fiabilité, des conclusions tirées.