cours 1

Question 1

Dans un article scientifique, on retrouve habituellement trois types d’analyses statistiques:

Answer 1

-Statistiques descriptives
-Statistiques bivariées
-Modèle multivarié

Question 2

Le choix de la procédure statistique repose sur 3 éléments:

Answer 2

-La question de recherche
-La nature des variables
-Si les variables sont paramétriques ou non

Question 3

Qu’est-ce qu’une variable dichotomique?

Answer 3

2 choix de réponses, ex: oui/non, bleu/blanc, etc

Question 4

Qu’est-ce qu’une variable catégorielle/nominale?

Answer 4

Une variable qualitative qui peut prendre plusieurs valeurs ou catégories. Exemples :
Couleur des yeux : bleu, vert, marron
Type de voiture : berline, SUV, camionnette
Pays de résidence : France, Italie, Espagne

Question 5

Qu’est-ce qu’une variable continue?

Answer 5

est une variable quantitative qui peut prendre n’importe quelle valeur dans un intervalle donné. Ces valeurs peuvent être fractionnaires ou décimales.
Exemples :
Taille (en cm)
Poids (en kg)
Température (en °C)
Temps (en secondes)

Question 6

un chiffre est quel type de variable?

Answer 6

Variable continue

Question 7

Qu’est-ce que les statistiques descriptives?

Answer 7

Les statistiques descriptives servent à résumer et présenter les caractéristiques principales d’un ensemble de données. Elles ne visent pas à établir de relations entre les variables, mais plutôt à en donner une vue d’ensemble.

Exemples :
Moyenne, médiane, mode (tendances centrales)
Écart-type, variance (dispersion)
Distribution de fréquence, tableaux et graphiques
👉 Objectif : variable par variable et on les examines

Question 8

Qu’est-ce que les statistiques bivariées?

Answer 8

Les statistiques bivariées analysent la relation entre deux variables. Elles permettent de voir si une variable influence ou est associée à une autre.

Exemples :
Corrélation (r de Pearson, rho de Spearman) : mesure l’association entre deux variables quantitatives.
Tableaux croisés (Chi-2) : analyse la relation entre deux variables qualitatives.
Tests de comparaison (test t, ANOVA) : comparent les moyennes entre deux ou plusieurs groupes.
👉 Objectif : Analyser la relation/ influence entre deux variables (ex. lien entre niveau d’éducation et revenu).

Question 9

Qu’est-ce qu’un modèle multivarié?

Answer 9

L’analyse multivariée va plus loin en examinant la relation entre plus de deux variables simultanément. Elle permet de contrôler l’effet d’une variable tout en tenant compte d’autres facteurs.

Exemples :
Régression linéaire multiple : évalue comment plusieurs variables indépendantes influencent une variable dépendante.
Régression logistique : prédit une variable binaire en fonction de plusieurs facteurs.
Analyse factorielle : regroupe des variables corrélées en facteurs sous-jacents.
👉 Objectif : Comprendre les effets combinés de plusieurs variables et isoler leur impact individuel.