L'étendue d'une série statistique est égal à la différence entre la plus grande et la plus petite valeur de la série. Interprétation : - Plus l'étendue d'une série est grande, plus la série est hétérogène. - Plus l'étendue est petite, plus la série est homogène.
La médiane est le point milieu d'un jeu de données, de sorte que 50 % des unités ont une valeur inférieure ou égale à la médiane et 50 % des unités ont une valeur supérieure ou égale. Dans un jeu de données de petite taille, il suffit de compter le nombre de valeurs (n) et de les ordonner en ordre croissant.
La moyenne est un "indicateur de position" : nombre unique qui caractérise, à lui seul, un grand nombre d'individus ou d'objets … à ne pas confondre avec la normalité, qui revient à interpréter que seuls les individus caractérisés par ce nombre sont dans la normale et les autres sont "anormaux" !
Si une variance est nulle, cela veut dire que toutes les observations sont égales à la moyenne, ce qui implique qu'il n'y a aucune variation de celles-ci. Par contre, plus une variance est élévée plus la dispersion des observations est importante ; elle est très sensible aux valeurs extrêmes.
Plus l'écart-type est grand, plus les valeurs sont dispersées autour de la moyenne ; plus l'écart-type est petit, plus les valeurs sont concentrées autour de la moyenne. Le carré de l'écart-type est la variance ; la variance est aussi un indicateur de dispersion.
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.
C'est le ratio entre l'écart-type σx et la moyenne ¯x d'une variable quantitative X . Plus il est important , plus la dispersion est grande. Plus il est proche de 0, plus les données sont homogènes. Il souffre des mêmes inconvénients que la moyenne et l'écart-type : il est sensible aux valeurs extrêmes.
Pour deux ensembles de données ayant la même moyenne, celui dont l'écart-type est le plus grand est celui dans lequel les données sont les plus dispersées par rapport au centre. L'écart-type est égal à 0 zéro si toutes les valeurs d'un ensemble de données sont les mêmes (parce que chaque valeur est égale à la moyenne).
L'écart-type
Il détermine la répartition de points de données par rapport à la moyenne. L'écart-type définit la largeur de la courbe ainsi que la distance entre la moyenne et les points de données. Si la valeur de l'écart-type est faible, la courbe est pointue. S'il est élevé, la courbe s'aplatit.
Interpréter des résultats signifie donner du sens aux résultats et nous permettre de verifier si notre hypothèse est vraie ou fausse. Comparer les expériences 2 à 2 : on compare l'expérience témoin avec une autre expérience. Les 2 expériences comparées ne doivent avoir qu'UNE SEULE DIFFERENCE !
- on additionne les produits de chaque valeur par son effectif ; - puis on divise le résultat obtenu par l'effectif total de la série.
Pour calculer l'étendue, il suffit de trouver la plus grande valeur observée d'une variable (le maximum) et de lui soustraire la plus petite valeur observée (le minimum). L'étendue ne tient compte que de ces deux valeurs et ignore les points de données entre les deux extrémités de la distribution.
La moyenne d'une série est toujours comprise entre la plus petite valeur et la plus grande valeur de la série. Pour calculer la moyenne pondérée d'une série statistique présentée dans un tableau d'effectifs ou par un diagramme en bâtons : • On multiplie chaque valeur par l'effectif correspondant.
L'étendue d'une série statistique est la différence entre la valeur la plus grande et la valeur la plus petite de cette série. Etendue = 4 – 0 = 4. L'étendue de cette série statistique est donc de 4. Remarque : L'étendue est un indicateur de la dispersion des valeurs de cette série statistique.
L'écart-type sert à mesurer la dispersion, ou l'étalement, d'un ensemble de valeurs autour de leur moyenne. Plus l'écart-type est faible, plus la population est homogène.
Moyenne : La moyenne arithmétique est la somme des valeurs de la variable divisée par le nombre d'individus. La variance : La variance est la moyenne des carrés des écarts à la moyenne. L'écart-type : c'est la racine carrée de la variance.
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Standard deviation is used a lot in statistical research.
Ainsi, l'écart entre la moyenne et la médiane s'explique par le fait que la distribution des patrimoines bruts est fortement inégalitaire.
En statistique, un indicateur de dispersion mesure la variabilité des valeurs d'une série statistique. Il est toujours positif et d'autant plus grand que les valeurs de la série sont étalées. Les plus courants sont la variance, l'écart-type et l'écart interquartile.
- L'intervalle interquartile (Q3-Q1) est un paramètre de dispersion absolue qui correspond à l'étenude de la distribution une fois que l'on a retiré les 25% des valeurs les plus faibles et les 25% des valeurs les plus fortes. 50% des observations sont donc concentrées entre Q1 et Q3.
Un résultat est souvent considéré comme statistiquement significatif s'il a une faible probabilité de se produire par hasard et si sa valeur p est inférieure à un seuil prédéterminé (généralement 0,05 ou 0,01).
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.