CM 1

• Statistique descriptive
• Sébastien Brozek
• Université de Lille

  
• Statistique descriptive


  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

  
• Le travail se répartit de la manière suivante : 6 semaines x 2h de CM ; 6 semaines x 2h de travaux dirigés ; et chaque semaine, un travail personnel
• L'évaluation se compose d'un contrôle terminal en présenciel de 2h avec formulaire joint au sujet ; une calculatrice de tout type, non programmable et sans clavier alphanumérique complet sera autorisée
• Quelques chaînes Youtube pédagogiques sur la statistique et l'esprit critique

  • Hygiène mentale
  • La statistique expliquée à mon chat et Le chat sceptique
  • Risque Alpha
• Vous retrouverez sur Moodle toutes ces infos. Il y a deux cours Moodle : un pour les CM et un pour les TD. Mot de passe unique : SureXtsu. Pensez à vous inscrire sur Moodle si ça n'est pas fait !
• Pourquoi faire des statistiques ?

  Pour répondre à des questions en utilisant la méthodologie scientifique : poser une hypothèse, élaborer un protocole expérimental, recueillir des données de manière fiable, analyser ces données et conclure
• Statistique descriptive


  Étudie des phénomènes à travers la collecte de données, leur traitement, leur analyse, l'interprétation des résultats et leur présentation
• Statistique descriptive


  Rend les données compréhensibles par tous
• Statistique inférentielle


  Permet de faire des inférences, des prédictions, des généralisations à partir d'un échantillon

  
• Types de variables


  • Dichotomique
  • Nominale
  • Ordinale
  • Numérique continue
  • Numérique discrète
• Échelle nominale


  Utilisée pour les variables nominales
• Échelle ordinale


  Échelle nominale munie d'un ordre, permet de comparer
• Échelle d'intervalle


  Échelle ordinale munie d'une distance, permet de mesurer une distance entre 2 modalités
• Échelle de rapport


  Échelle d'intervalle munie d'un zéro absolu
• Pour étudier une variable numérique, on utilisera une échelle d'intervalle pouvant être codée par plusieurs échelles numériques
• Pour passer d'une échelle numérique à une autre, une transformation affine (y = ax + b) est toujours possible
• La Statistique sert en partie à rendre lisible des données dans le but de les analyser
• Exemple : Dans un échantillon de 12 personnes, on a fait lire un texte de culture général. Ce groupe a ensuite révisé pendant une semaine uniquement en relisant le texte. Après une semaine, il devaient répondre à 20 questions. On pose x le nombre de bonnes réponses.
• Voici le tableau de recueil des données de base, c'est à dire que l'on a les données pour chaque individu.
• Statistique descriptive


  Rendre lisible des données dans le but de les analyser
• Dans un échantillon de 12 personnes, on a fait lire un texte de culture général. Ce groupe a ensuite révisé pendant une semaine uniquement en relisant le texte. Après une semaine, il devaient répondre à 20 questions. On pose x le nombre de bonnes réponses.
• Tableau de recueil des données de base


  • i
  • xi
• Le défaut du diagramme d'empilement est qu'il devient long à réaliser et moins lisible lorsqu'il y a beaucoup d'individus
• Tableau d'effectifs


  • uj
  • nj
• i


  Numéro de l'individu
• xi


  Valeur de x pour l'individu i
• uj


  Modalité de x
• nj


  Effectif de la modalité uj
• n


  Effectif total
• Minimum


  Plus petite modalité observée
• Maximum


  Plus grande modalité observée
• Étendue


  Distance entre le minimum et le maximum
• Milieu


  Milieu du minimum et du maximum
• Médiane


  Valeur qui sépare la moitié inférieure de la moitié supérieure d'une série
• Premier quartile


  Valeur qui sépare le quart inférieur des trois quarts supérieurs d'une série
• Troisième quartile


  Valeur qui sépare les trois quarts inférieurs du quart supérieur d'une série
• Écart inter-quartiles


  Distance entre le premier et le troisième quartile