Un écart type important indique que les données sont dispersées autour de la moyenne. Cela signifie qu'il y a beaucoup de variances dans les données observées. À l'inverse, plus les valeurs sont regroupées autour de la moyenne, plus l'écart type est faible.
Une valeur d'écart type élevée indique que les données sont dispersées. D'une manière générale, pour une loi normale, environ 68 % des valeurs se situent dans un écart type de la moyenne, 95 % des valeurs se situent dans deux écarts types et 99,7 % des valeurs se situent dans trois écarts types.
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 sert à calculer l'intervalle de confiance et la valeur de p. Une valeur d'écart type élevée indique que les données sont dispersées. Plus la valeur est élevée, moins les intervalles de confiance sont précis (ils sont plus étendus) et moins les tests sont puissants.
Notes. La fonction ECARTYPE part de l'hypothèse que les arguments ne représentent qu'un échantillon de la population. Si vos données représentent l'ensemble de la population, utilisez la fonction ECARTYPEP pour en calculer l'écart type. L'écart type est calculé à l'aide de la méthode « n-1 ».
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.
Il se note en général avec la lettre grecque σ (« sigma »), d'après l'appellation standard deviation en anglais. Il est homogène à la variable mesurée. Exemple de deux échantillons ayant la même moyenne (100) mais des écarts types différents illustrant l'écart type comme mesure de la dispersion autour de la moyenne.
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.
L'écart-type est dans la même unité de mesure que les données. Même avec peu d'habitude, il est donc assez simple à interpréter. En revanche, la variance a davantage sa place dans les étapes intermédiaires de calcul que dans un rapport.
– La manière la plus simple de diminuer l'écart type de l'estimation est d'augmenter le nombre d'observations, c'est-à-dire la taille de l'échantillon si on est dans un contexte de sondage.
Les indices de dispersion : donnent des renseignements sur la dispersion et la variabilité dans un groupe, à savoir à quel point les valeurs de la distributions sont homogène ( si les valeurs sont proches de la moyenne ou pas) et hétérogène ( si écart entre la moyenne et les valeur extrême est trop important).
L'erreur type est la racine carrée de la variance d'échantillonnage. Cette mesure est plus facile à interpréter puisqu'elle donne une indication de l'erreur d'échantillonnage en utilisant la même échelle que l'estimation alors que la variance est basée sur les différences au carré.
La fonction ECARTYPE. PEARSON part de l'hypothèse que les arguments représentent l'ensemble de la population. Si vos données ne représentent qu'un échantillon de cette population, utilisez la fonction ECARTYPE pour en calculer l'écart type. S'il s'agit d'échantillons de taille importante, les fonctions ECARTYPE.
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 graphique idéal et le plus approprié pour mettre en évidence des tendances. Les lignes ou courbes vous permettent de relier des points et des valeurs individuelles, de visualiser une séquence ou encore d'afficher une tendance sur une période (comme un taux de réponse par jour).
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 !
L'analyse de variance permet simplement de répondre à la question de savoir si tous les échantillons suivent une même loi normale. Dans le cas où l'on rejette l'hypothèse nulle, cette analyse ne permet pas de savoir quels sont les échantillons qui s'écartent de cette loi.
La variance est utilisée dans le domaine de la statistique et de la probabilité en tant que mesure servant à caractériser la dispersion d'une distribution ou d'un échantillon. Il est possible de l'interpréter comme la dispersion des valeurs par rapport à la moyenne.
L'écart moyen, habituellement noté EM, est la moyenne des écarts à la moyenne des valeurs de la distribution. Ainsi, plus l'écart moyen est grand, plus les données sont éloignées de la moyenne. Inversement, plus l'écart moyen est petit, plus les données sont concentrées autour de la moyenne.
La variance mesure la manière dont des points de données varient par rapport à la moyenne, tandis que l'écart type mesure la distribution de données statistiques. Penchons-nous sur un exemple. Deux groupes d'étudiants ont répondu à un questionnaire noté sur 10 points.
L'écart-type est un outil statistique qui permet d'estimer la dispersion des valeurs par rapport à la moyenne. Plus l'écart-type a une valeur élevée, plus les données sont dispersées par rapport à la moyenne. L'unité de l'écart-type est la même que celle de la moyenne.
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.