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.
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.
Si l'écart-type est faible, cela signifie que les valeurs sont peu dispersées autour de la moyenne (série homogène) et inversement (série hétérogène).
Pour la répartition des notes d'une classe, plus l'écart-type est faible, plus la classe est homogène. À l'inverse, s'il est plus important, les notes sont moins resserrées.
On divise par n − 1 n-1 n−1 pour que l'écart-type de l'échantillon soit un bon estimateur de l'écart-type de la population.
L'écart-type est utile quand on compare la dispersion de deux ensembles de données de taille semblable qui ont approximativement la même moyenne. L'étalement des valeurs autour de la moyenne est moins important dans le cas d'un ensemble de données dont l'écart-type est plus petit.
En mathématiques, l'écart type (aussi orthographié écart-type) est une mesure de la dispersion des valeurs d'un échantillon statistique ou d'une distribution de probabilité. Il est défini comme la racine carrée de la variance ou, de manière équivalente, comme la moyenne quadratique des écarts par rapport à la moyenne.
L'analyse de l'écart sur coût consiste à comparer le coût réellement constaté et le coût préétabli. Lorsque le coût réel est supérieur au coût préétabli, l'écart est défavorable, dans le cas inverse, il s'agit d'un écart favorable. Il peut s'agir d'un écart sur matières premières ou sur main-d'œuvre.
Pour calculer l'écart-type pour un échantillon, utilisez les formules de cette catégorie : STDEV. S, STDEVA et STDEV. 2. Pour calculer l'écart-type pour une population entière, utilisez les formules de cette catégorie : STDEV.
Une variance est toujours positive. La valeur d'une variance ne peut être interprétée que par comparaison à la valeur d'une norme ou d'une autre variance. 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.
Exemple 1 : Calculons la moyenne de la série des notes de Pierre : 4 • 9 • 12 • 13 • Somme des valeurs : 4 + 9 + 12 + 13 = 38 • Effectif total : 4 (il y a 4 valeurs) • Moyenne : 38 : 4 = 9,5 La moyenne de cette série est de 9,5. C'est comme si Pierre avait obtenu 4 fois la note 9,5.
Pour interpréter un résultat statistique, on peut utiliser les notions suivantes : médiane et quartile. - La médiane d'un ensemble est une valeur M telle que le nombre de valeurs de l'ensemble supérieures ou égales à M est égal au nombre de valeurs inférieures ou égales à M.
– 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.
La variance (ou fluctuation) est la moyenne arithmétique des carrés des écarts à la moyenne. L'écart-type, noté , est la racine carrée de la variance.
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.
Le seuil de rentabilité correspond au niveau de chiffre d'affaires au-delà duquel l'entreprise commence à réaliser un bénéfice.
L'écart global est un élément constitutif de l'écart total au même titre que l'écart sur volume. Il résulte de la confrontation du coût constaté de la production réelle au coût préétabli de la production réelle comme le décrit le schéma suivant.
On appelle écart-type de l'échantillon la racine carrée de la variance. L'avantage de l'écart-type sur la variance est qu'il s'exprime, comme la moyenne, dans la même unité que les données. On utilise parfois le coefficient de variation, qui est le rapport de l'écart-type sur la moyenne.
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.
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 !
Un test est dit statistiquement significatif lorsque le risque quantifié de se tromper, nommé p-valeur, est inférieur à un niveau de signification alpha. Pour être plus précis, la valeur-p est la probabilité d'obtenir une donnée aussi extrême sous l'hypothèse nulle.
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.
Les quatre paramètres de dispersion absolue les plus courants sont l'étendue, l'intervalle interquartiles, l'écart absolu moyen et l'écart type.