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.
Différents estimateurs de l'écart type sont généralement utilisés. La plupart de ces estimateurs s'expriment par la formule : Sn – 1 (ou S′ ) est l'estimateur le plus utilisé, mais certains auteurs recommandent d'utiliser Sn (ou S).
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).
Comment calculer l'écart-type
1 - On calcule la moyenne arithmétique de la série. 2 - On calcule le carré de l'écart à la moyenne de chacune des valeurs de la série. 3 - On calcule la somme des valeurs obtenues. 4 - On divise par l'effectif de la série.
L'écart type – identifié par le symbole σ qui se lit sigma – représente une quantité réelle positive, parfois infinie, mesurant la répartition d'une variable aléatoire autour de sa moyenne. Le carré de l'écart type appelé « variance » calcule l'écart de chaque donnée par rapport à cette moyenne.
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.
On note ¯x sa moyenne et s2 sa variance.
Comme 𝑋 suit une loi normale de moyenne 𝜇 et de variance 196, on peut écrire 𝑋 ∼ 𝑁 ( 𝜇 ; 1 9 6 ) . On rappelle que l'écart-type est la racine carrée de la variance, donc 𝜎 = √ 1 9 6 = 1 4 .
Expression. La moyenne peut être notée à l'aide de son initiale m, M ou avec la lettre grecque correspondante μ. Lorsque la moyenne est calculée sur une liste notée (x1, x2, ... , xn), on la note habituellement x à l'aide du diacritique macron, caractère unicode u+0304.
On suppose qu'on réalise des échantillons d'effectif n au sein de cette loi normale parente. L'écart-type expérimental est s=racinecarré[Σ(xi-m)2/(n-1)] (et c'est un estimateur biaisé de σ).
L'écart-type s'obtient simplement en calculant la racine carrée de la variance. Soit X une variable aléatoire dont on donne la loi de probabilité dans le tableau suivant. Calculer la variance et l'écart-type de la variable aléatoire X. D'où σ(X)=Var(X) =4,41 =2,1.
Distributions statistiques. X sont notées xi, l'effectif de la population ayant pour modalité xi est noté ni. Lorsque l'on distingue l'échantillon de la population, l'effectif de l'échantillon est alors noté n. Ceci n'est valable que pour les variables qualitatives ou discrètes.
Si les données ne représentent qu'un échantillon de la population, vous pouvez utiliser la formule écart type standard. La démarche est quasiment identique : Sélectionnez une cellule vide ; Tapez la formule : =ECARTTYPE.
La variance ne se conçoit que lorsque la variable étudiée est quantitative et mesurée en tenant compte d'une échelle d'intervalles ou de rapports. Aussi, l'unité dans laquelle celle-ci est exprimée vaut le carré de l'unité utilisée pour les valeurs observées.
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.
La lettre Δ (delta majuscule de l'alphabet grec) correspond à une variation au sens le plus général, c'est-à-dire à une différence entre deux quantités. Par exemple, si on mesure la taille (la hauteur H en cm) d'un enfant à deux âges différents, on pourrait constater qu'il est passé de 120 cm à 140 cm .
Pour trouver le pourcentage de différence, vous devez diviser la différence entre les deux nombres par la valeur plus grande et multiplier par 100. Donc, avec notre exemple de 50 et de 100, nous divisons 50 par 100 et nous multiplions le résultat par 100. Ainsi, 50/100 × 100 = 50%.
Si le signe de Z est positif cela signifie que l'on se situe à 2.5 σ à droite de la moyenne. Si on lit la valeur sur la table correspondant à 2.5 sur la deuxième page, on trouvera une probabilité de 0.9938. La valeur de 0.9938 correspond à la probabilité associée à toutes les valeurs inférieures à 25.
on le note σ(y) (on prononce sigma ), ce qui permet de noter la variance σ2(y) (ou plus simplement σ2) ; l'écart-type quantifie la dispersion des observations dans la même unité que Y . Cette seconde formule, souvent plus pratique, doit être utilisée avec précaution car elle est sensible aux erreurs d'arrondis.
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.
Et la raison pour laquelle on divise par N est tout simplement que la probabilité associée à chaque élément de la population finie de taille N est 1/N menant au calcul de la variance σ2.