Statistique 1 : introduction à la statistique
Prochaine session
3, 4, 13, 14 mars 2025
Prochaines sessions et informations pratiques
- Maîtriser les concepts de la statistique descriptive
- Savoir réaliser des traitements simples sur des données unidimensionnelles et présenter les résultats obtenus à l’aide de tableaux, de graphiques et d’indicateurs numériques adaptés
- S’approprier ces indicateurs, de leur construction à leur bonne utilisation.
- Maîtriser les concepts de la statistique descriptive
- Savoir réaliser des traitements simples sur des données unidimensionnelles et présenter les résultats obtenus à l’aide de tableaux, de graphiques et d’indicateurs numériques adaptés
- S’approprier ces indicateurs, de leur construction à leur bonne utilisation.
Niveau de l’enseignement secondaire en mathématiques et connaissances de base d’Excel.
Niveau de l’enseignement secondaire en mathématiques et connaissances de base d’Excel.
Toute personne souhaitant s’initier à la statistique descriptive univariée et acquérir un regard critique par rapport à ses résultats.
Toute personne souhaitant s’initier à la statistique descriptive univariée et acquérir un regard critique par rapport à ses résultats.
Apprendre à organiser, traiter, analyser et présenter l’information, tel est l’objet de cette formation d’initiation à la statistique, construite à partir d’exemples pratiques. La formation a une orientation pratique forte : les après-midis et la dernière journée sont consacrés à des études de cas avec traitement de données à l’aide d’Excel.
Les concepts de la statistique
- Définitions : population, unité statistique, variables, modalités
- Les différents types de caractères : caractères qualitatifs et quantitatifs, variables discrètes et continues
La construction de tableaux statistiques
Les graphiques
- Variables qualitatives : diagramme en tuyaux d’orgue, diagramme circulaire
- Variables quantitatives : diagramme en bâtons, histogramme, courbe cumulative
- Autres représentations graphiques
Le résumé de l’information et le choix de la caractéristique la plus appropriée :
Caractéristiques de valeur centrale
- Moyenne arithmétique, médiane
- Mode
- Moyenne pondérée et effet de structure
- Autres moyennes
Caractéristiques de position
- Quantiles
- Boîte à moustaches (box-plot)
Caractéristiques de dispersion
- Variance et écart-type
- Coefficient de variation
- Ecart absolu médian
- Etendue
- Intervalles inter-quantiles
L’étude de la concentration
- Courbe de Lorenz
- Indice de Gini
Cas de synthèse : mise en oeuvre sur ordinateur des notions vues au cours des trois premières journées au travers d’une étude de cas
Apprendre à organiser, traiter, analyser et présenter l’information, tel est l’objet de cette formation d’initiation à la statistique, construite à partir d’exemples pratiques. La formation a une orientation pratique forte : les après-midis et la dernière journée sont consacrés à des études de cas avec traitement de données à l’aide d’Excel.
Les concepts de la statistique
- Définitions : population, unité statistique, variables, modalités
- Les différents types de caractères : caractères qualitatifs et quantitatifs, variables discrètes et continues
La construction de tableaux statistiques
Les graphiques
- Variables qualitatives : diagramme en tuyaux d’orgue, diagramme circulaire
- Variables quantitatives : diagramme en bâtons, histogramme, courbe cumulative
- Autres représentations graphiques
Le résumé de l’information et le choix de la caractéristique la plus appropriée :
Caractéristiques de valeur centrale
- Moyenne arithmétique, médiane
- Mode
- Moyenne pondérée et effet de structure
- Autres moyennes
Caractéristiques de position
- Quantiles
- Boîte à moustaches (box-plot)
Caractéristiques de dispersion
- Variance et écart-type
- Coefficient de variation
- Ecart absolu médian
- Etendue
- Intervalles inter-quantiles
L’étude de la concentration
- Courbe de Lorenz
- Indice de Gini
Cas de synthèse : mise en oeuvre sur ordinateur des notions vues au cours des trois premières journées au travers d’une étude de cas
La statistique descriptive : pour quoi faire ?
La statistique descriptive est une branche de la statistique qui consiste à organiser, résumer et présenter des données de manière significative. Elle a plusieurs objectifs importants :
Exploration des données : La statistique descriptive permet d’explorer et de découvrir des modèles, des tendances et des relations potentielles entre les variables. En utilisant des techniques graphiques telles que les histogrammes, les boxplots ou les diagrammes de dispersion, il est possible d’identifier des schémas intéressants ou des comportements inhabituels dans les données.
Résumé des données : La statistique descriptive permet de résumer des ensembles de données volumineux ou complexes en utilisant des mesures de tendance centrale (comme la moyenne ou la médiane) et des mesures de dispersion (comme l’écart-type ou l’écart interquartile). Les quantiles sont les valeurs de la variable qui divisent le jeu de données en intervalles contenant le même nombre de données. Les plus utilisés sont les quartiles, les déciles et les centiles (ou percentiles). Ces mesures fournissent une compréhension globale des données, permettant ainsi de les réduire à une forme plus concise et plus facilement interprétable.
Prise de décision éclairée : La statistique descriptive fournit des informations essentielles pour la prise de décision éclairée. En résumant les données de manière appropriée, elle permet de tirer des conclusions basées sur des faits plutôt que sur des suppositions ou des intuitions subjectives. Cela aide à minimiser les erreurs de jugement et à prendre des décisions plus informées.
Communication des résultats : La statistique descriptive fournit une méthode structurée pour communiquer les résultats de l’analyse des données. Elle permet de présenter les informations de manière claire, concise et visuellement attrayante, facilitant ainsi la compréhension et l’interprétation des résultats par un public non spécialisé.
La statistique descriptive joue donc un rôle essentiel dans la compréhension, l’interprétation et la communication des données. Elle permet de réduire la complexité des données, d’explorer les schémas et les relations, de prendre des décisions éclairées et de communiquer efficacement les résultats.
La statistique descriptive : pour quoi faire ?
La statistique descriptive est une branche de la statistique qui consiste à organiser, résumer et présenter des données de manière significative. Elle a plusieurs objectifs importants :
Exploration des données : La statistique descriptive permet d’explorer et de découvrir des modèles, des tendances et des relations potentielles entre les variables. En utilisant des techniques graphiques telles que les histogrammes, les boxplots ou les diagrammes de dispersion, il est possible d’identifier des schémas intéressants ou des comportements inhabituels dans les données.
Résumé des données : La statistique descriptive permet de résumer des ensembles de données volumineux ou complexes en utilisant des mesures de tendance centrale (comme la moyenne ou la médiane) et des mesures de dispersion (comme l’écart-type ou l’écart interquartile). Les quantiles sont les valeurs de la variable qui divisent le jeu de données en intervalles contenant le même nombre de données. Les plus utilisés sont les quartiles, les déciles et les centiles (ou percentiles). Ces mesures fournissent une compréhension globale des données, permettant ainsi de les réduire à une forme plus concise et plus facilement interprétable.
Prise de décision éclairée : La statistique descriptive fournit des informations essentielles pour la prise de décision éclairée. En résumant les données de manière appropriée, elle permet de tirer des conclusions basées sur des faits plutôt que sur des suppositions ou des intuitions subjectives. Cela aide à minimiser les erreurs de jugement et à prendre des décisions plus informées.
Communication des résultats : La statistique descriptive fournit une méthode structurée pour communiquer les résultats de l’analyse des données. Elle permet de présenter les informations de manière claire, concise et visuellement attrayante, facilitant ainsi la compréhension et l’interprétation des résultats par un public non spécialisé.
La statistique descriptive joue donc un rôle essentiel dans la compréhension, l’interprétation et la communication des données. Elle permet de réduire la complexité des données, d’explorer les schémas et les relations, de prendre des décisions éclairées et de communiquer efficacement les résultats.
