Les variables discrètes sont des variables numériques ayant des valeurs dénombrables entre deux valeurs. Une variable discrète est toujours numérique. Par exemple, le nombre de plaintes de clients ou le nombre de défauts.
Les données discrètes, également nommées catégoriques ou discontinues, représentent généralement des objets dans des systèmes de stockage d'entités ou de données raster. Un objet discret possède des limites connues et définissables. Il est facile de définir précisément les endroits où un objet commence et finit.
Variables discrètes
Contrairement à une variable continue, une variable discrète ne peut prendre qu'un nombre fini de valeurs réelles possibles à l'intérieur d'un intervalle donné.
Une variable quantitative peut être discrète ou continue. Une variable discrète a une valeur finie. Il est possible de les énumérer ( » 1, 2, 3,… »). Une variable continue peut prendre, en théorie, une infinité des valeurs, formant un ensemble continu.
Une variable quantitative est une variable dont les valeurs sont exprimées par des nombres, accompagnés au besoin d'unités et d'incertitudes. Une variable quantitative est dite discrète si elle ne peut prendre que des valeurs bien précises (des entiers, par exemple, comme celles qui résultent d'un dénombrement).
On distingue ainsi classiquement trois types de caractères observables, ou encore de variables : les variables nominales, les variables ordinales et les variables métriques.
Les différents aspects de la statistique sont regroupés en différents domaines ou concepts : la statistique descriptive, plus couramment appelée aujourd'hui statistique exploratoire, l'inférence statistique, la statistique mathématique, l'analyse des données, l'apprentissage statistique, etc.
Lorsque le caractère statistique prend un nombre fini raisonnable de valeurs (note, nombre d'enfants, nombre de pièces, secteur d'activité…), le caractère statistique est discret.
On récapitule ! Variables qualitatives ou catégorielles expriment une qualité comme le sexe, le métier ou le nom. Nominales, comme par exemple le nom des journaux, le signe astrologique. Ordinales, désigne le rang : un peu, moyen, beaucoup, énormément, à la folie !
Exemple : l'âge est théoriquement une variable quantitative continue, mais en pratique l'âge est mesuré dans le meilleur des cas au jours près.
La loi du couple (X, Y ) est définie par l'ensemble des probabilités : IP(X = x, Y = y) pour toutes valeurs possibles x et y. De même, pour y ∈ DY , on a IP(Y = y) = ∑x∈DX IP(X = x, Y = y).
Les types de données
Les données scientifiques sont de différente nature selon leur mode de création, leur analyse et leur traitement : elles sont alors brutes, formatées, nettoyées, compilées,… Elles peuvent aussi être de différents types : numériques, textuelles, audiovisuelles, codes sources, modèles,…
Les variables quantitatives sont des variables pouvant se traduire par des valeurs numériques ; pour chaque individu, la valeur d'une variable quantitative représente une quantité.
Une variable contient une valeur qui peut varier au cours de l'exécution du programme, comme la couleur des habits d'un personnage, le nombre d'activations d'un capteur, etc. On déclare les identifiants des variables. Le logiciel Scratch (mBlock, etc.) fournit la liste des opérations potentielles sur les variables.
Qui peut varier. Synonyme : capricieux, changeant, flottant, fluctuant, incertain, instable, irrégulier, mobile, papillonnant. – Littéraire : inconstant, ondoyant.
En informatique, les variables sont des symboles qui associent un nom (l'identifiant) à une valeur. Dans la plupart des langages et notamment les plus courants, les variables peuvent changer de valeur au cours du temps (dynamique).
L'étude qualitative : est descriptive et se concentre sur des interprétations. Les résultats sont exprimés avec des mots. L'étude quantitative : permet de prouver ou démontrer des faits. Les résultats sont exprimés en chiffres (statistiques).
Caractère qualitatif : Une variable statistique est qualitative si ses valeurs, ou modalités, s'expriment de façon littérale ou par un codage sur lequel les opérations arithmétiques telles que moyenne, somme, ... , n'ont pas de sens.
La fréquence d'une valeur est égale à l'effectif de cette valeur divisé par l'effectif total.
Adolphe Quételet fut certainement le premier à concevoir que la statistique pouvait être fondée sur le calcul des probabilités, et son œuvre extrêmement variée a donné à cette discipline une impulsion considérable. Elle concerne aussi bien l'anthropométrie que l'économie et les sciences sociales.
Les principales étapes du processus d'analyse consistent à cerner les sujets d'analyse, à déterminer la disponibilité de données appropriées, à décider des méthodes qu'il y a lieu d'utiliser pour répondre aux questions d'intérêt, à appliquer les méthodes et à évaluer, résumer et communiquer les résultats.
Il faut en repérer la source, l'auteur, la date de publication, le champ (population étudiée, date des données, lieu concernant les données). Il s'agit ensuite de comprendre les données. Pour cela, il peut être utile de repérer le total en lignes ou en colonnes. Enfin, il faut analyser les données du tableau.