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1 : Statistiques - Partie 1


Les données sont partout autour de nous. Afin de pouvoir comprendre les données et comment les résumer, nous devons comprendre les statistiques.

Supposons que vous vouliez connaître la valeur nette moyenne d'un sénateur américain actuel. Il y a 100 sénateurs, il n'est donc pas si difficile de collecter les 100 valeurs, puis de résumer les données. Si au lieu de cela vous voulez trouver la valeur nette moyenne de tous les sénateurs et représentants actuels au Congrès américain, il n'y a que 435 membres du Congrès. Donc, même si ce sera un peu plus de travail, il n'est pas si difficile de trouver la valeur nette moyenne de tous les membres. Supposons maintenant que vous vouliez trouver la valeur nette moyenne de tout le monde aux États-Unis. Ce serait très difficile, voire impossible. Il faudrait beaucoup de temps et d'argent pour collecter les informations en temps opportun avant que toutes les valeurs n'aient changé. Ainsi, au lieu d'obtenir la valeur nette de chaque Américain, nous devons trouver un moyen plus simple de trouver ces informations. La valeur nette est ce que vous voulez mesurer, et s'appelle une variable. La valeur nette de chaque Américain s'appelle la population. Ce que nous devons faire, c'est collecter une plus petite partie de la population, appelée échantillon. Afin de voir comment cela fonctionne, formalisons les définitions.

  • 1.1 : Bases statistiques
    Les données sont partout autour de nous. Afin de pouvoir comprendre les données et comment les résumer, nous devons comprendre les statistiques.
  • 1.2 : Échantillonnage aléatoire
    Maintenant que vous savez que vous devez prélever des échantillons pour collecter des données, la question suivante est de savoir comment collecter au mieux un échantillon ? Il existe de nombreuses façons de prélever des échantillons. Tous ne donneront pas lieu à un échantillon représentatif. De plus, ce n'est pas parce qu'un échantillon est grand qu'il s'agit d'un bon échantillon.
  • 1.3 : Études cliniques
    Maintenant que vous savez comment prélever un échantillon, vous devez ensuite apprendre à mener une étude. Nous aborderons les bases des études, à la fois des études observationnelles et des expériences.
  • 1.4 : Faut-il croire à une étude statistique ?
    Nous avons maintenant examiné les bases d'une étude statistique, mais comment s'assurer de mener une bonne étude statistique ?
  • 1.5 : Graphiques
    Une fois que nous avons collecté des données, nous devons commencer à analyser les données. Une façon d'analyser les données est d'utiliser des techniques graphiques. Le type de graphique à utiliser dépend du type de données dont vous disposez. Les données qualitatives utilisent des graphiques tels que des graphiques à barres, des graphiques circulaires et des pictogrammes. Les données quantitatives utilisent des graphiques tels que des histogrammes. Pour créer des graphiques, vous devez d'abord créer un résumé des données sous la forme d'une distribution de fréquence, qui est créée en répertoriant toutes les valeurs de données et leur fréquence d'apparition.
  • 1.6 : Graphiques dans les médias
    Il existe de nombreux autres types de graphiques que vous rencontrerez dans les médias.
  • 1.7 : Exercices


Voir la vidéo: Statistique S1 partie 1 introduction et notions de base (Décembre 2021).