Cours 4, 31 janvier: Statistiques descriptives

Question 1

les 3 temps de l’analyse statistique

Answer 1

1-statistiques univariées 2-analyses bivariées et 3-analyses multivariées

Question 2

tendance centrale

Answer 2

mode, moyenne, médiane

Question 3

dispersion

Answer 3

écart-type

Question 4

forme

Answer 4

asymétrie

Question 5

truc entre nominal et ordinale

Answer 5

ordinal y’a un ordre mais nominal pas de sens

Question 6

à quoi sert l’histogramme

Answer 6

pour voir la distribution

Question 7

mode

Answer 7

• La valeur la plus fréquente dans une distribution
• Très rarement utile
• Aucun intérêt, peut être trompeur.

Question 8

moyenne

Answer 8

• Mesure la plus utilisée de tendance
  centrale
• Se calcule par la somme des valeurs
  divisé par le nombre de valeurs
• Est valide pour variable ordinale ou
  intervalle, ou pour nominale dichotomique en forme 0-1.
• Est valide seulement pour distribution
  normale
• S’il y a des valeurs extrêmes, il faut les
  éliminer de la base de données
• Est attirée par quelques valeurs plus
  élevées

Question 9

Médiane

Answer 9

• Mesure fréquemment utilisée
• Indique la valeur qui permet de séparer en deux parties égales un ensemble de données
• La médiane n’est pas influencée par les valeurs plus élevées
• Est valide pour variable ordinale ou intervalle
• Est un meilleur indicateur de tendance centrale dans une distribution pas normale (dans distribution normale, médiane = la moyenne)

Question 10

l’écart-type

Answer 10

• L’écart-type est la principale mesure de dispersion utilisée. Il indique jusqu’ a quel point les observations se rapprochent ou se dispersent autour de la moyenne.
• Dans une courbe normale, à + ou - un ET de la moyenne, on retrouve 68% des sujets et a + ou – 2 ET on retrouve 95% des sujets
• Dans la classe ici, on a probablement une moyenne de 20 ans d’âge et un très petit écart type (1?).
• Renseigne sur la distribution, si on a une courbe platykurtique (applatie) ou leptokurtique (concentrée). Kurtose dans SPSS.
• La dispersion va jouer, lors des tests de moyenne, sur la signification
• Est valide pour variable ordinale ou intervalle/ratio (pas de dispersion pour variables dichotomiques)

Question 11

la courbe normale

Answer 11

• On se réfère souvent à la; courbe normale et la plupart de tests statistiques présupposent que la courbe de la distribution est normale.
• Mais les distributions sont rarement parfaitement normales.
• Pour savoir si la courbe est normale, on la regarde. Il existe des tests de normalité
  mais ils sont problématiques.

Question 12

asymétrie

Answer 12

• Distribution asymétriques positive très fréquentes dans les sciences sociales: richesse, poids, éducation, fréquence cardiaque…
• Pour les fins des tests statistiques les courbes doivent être symétriques (ou pas trop asymétriques)
• Il y a des coefficients qui mesurent l’asymétrie et sont basés sur l’écart entre moyenne et médiane. Statistique d’asymétrie (skewness) dans SPSS
• Pour nous, il est suffisant de s’assurer que la moyenne et médiane ne sont pas trop loin et que la forme générale de l’histogramme n’est pas exagérément asymétrique.
• Si ca semble problématique, couper les valeurs extrêmes et dire dans la métho que l’étude porte sur les cas normaux.
• Par exemple, vous faites une étude sur les habitudes alimentaires et le surpoids et vous avec quelques sujets de 450 lbs dans votre échantillon. Out. L’étude porte alors sur les gens de 300 lbs et moins.

Question 13

majorité des formes asymétrie

Answer 13

asymétrie positive

Question 14

exemple distribution normale pas asymétrie positive