Différences entre versions de « Statistiques descriptives »

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* lexique et résumés: http://www.bibmath.net/dico/index.php?action=rub&quoi=50301
 
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Version du 12 septembre 2018 à 22:11


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Définition écrite


  • D'un point de vue méthodologique, on notera que la statistique descriptive précède en général la statistique inférentielle dans une démarche de traitement de données : ces deux aspects de la statistique se complètent bien plus qu’ils ne s’opposent.
TERMINOLOGIE DE BASE:
  • Population (ou population statistique) : ensemble concerné par une étude statistique. On parle aussi de champ de l’étude. Si l’on s’intéresse aux notes d’un groupe d’étudiants, ce groupe constitue la population. À noter que si l’on s’intéresse maintenant à la circulation automobile dans une ville, la population est alors constituée de l’ensemble des véhicules susceptibles de circuler dans cette ville à une date donnée. Le terme de population et donc plus large en statistique que dans le langage courant.
  • Individu (ou unité statistique) : on désigne ainsi tout élément de la population considérée. Dans les exemples indiqués ci-dessus, un individu est tout étudiant du groupe dans le premier cas et tout véhicule susceptible de circuler dans la ville en question dans le second. Là encore, on constate que le terme d’individu est plus large en statistique que dans le langage courant.
  • Echantillon : dans une étude statistique, il est fréquent que l’on n’observe pas la population tout entière (par exemple, on n’observe pas tous les véhicules ayant circulé un jour donné dans une ville précise, mais seulement ceux étant passés dans certains points particuliers). Les observations du phénomène considéré sont donc réalisées sur une partie restreinte de la population, appelée échantillon. On appelle donc échantillon le sous-ensemble de la population sur lequel sont effectivement réalisées les observations.
  • Enquête (statistique) : c’est l’opération consistant à observer (ou mesurer, ou questionner. . .) l’ensemble des individus d’un échantillon (ou, éventuellement, de la population complète).
  • Recensement : enquête dans laquelle l’échantillon observé est en fait la population tout entière (on parle aussi d’enquête exhaustive). Dans les pays, on organise ainsi, de façon plus ou moins régulière, le recensement général de la population, le recensement général agricole...
  • Sondage : c’est, au contraire, une enquête dans laquelle l’échantillon observé est un sous-ensemble strict de la population (on parle, dans ce cas, d’enquête non exhaustive). Les exemples de sondages dans la vie courante sont, de nos jours, légion.
  • Variable (statistique) : c’est une caractéristique (âge, salaire, sexe. . .), définie sur la population et observée sur l’échantillon. D'un point de vue mathématique, une variable est une application définie sur l’échantillon. Si cette application est à valeurs dans IR (ensemble des nombres réels), ou dans une partie de IR, elle est dite quantitative (âge, salaire, taille. . .); sinon elle est dite qualitative (sexe, catégorie socio-professionnelle.. .). On retiendra que les variables quantitatives sont celles prenant des valeurs numériques et que les variables qualitatives sont celles prenant des valeurs non numériques (en faisant bien attention au fait qu’un codage ne représente pas une valeur : même si on code 1 les hommes et 2 les femmes, la variable “sexe” demeure qualitative).
  • Données (statistiques) : le terme de données est très utilisé en statistique. Il désigne l’ensemble des individus observés (ceux de l’échantillon), l’ensemble des variables considérées et les observations de ces variables sur ces individus. Les données sont en général présentées sous forme de tableaux (individus en lignes et variables en colonnes) et stockées dans un fichier informatique. Voici un tout petit exemple de données :

More-didaquest.png Statistiques descriptives - Historique (+)


Définition graphique




Puce-didaquest.png Concepts ou notions associés


More-didaquest.png Statistiques descriptives - Glossaire / (+)



Puce-didaquest.png Exemples, applications, utilisations

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