Statisque Descriptive

Question 1

Statistique Descriptive

Answer 1

Description de notre échantillon à l’aide de chiffres

Question 2

Statistiques Descriptive - Distributions de fréquences

Answer 2

Valeurs de données et fréquences correspondantes

Question 3

Statistique Descriptive - Mesure de tendance centrale

Answer 3

1. Moyenne
2. Médiane
3. Mode

Question 4

Statistique Descriptive - Mesures de variabilité

Answer 4

1. Étendue
2. Variance
3. Écart type

Question 5

Distribution de fréquences

Answer 5

Liste les valeurs de données (individuellement ou par groupes d’intervalles), ainsi que leurs fréquences ou dénombrements correspondants

Question 6

Raisons pour construire des distributions de fréquence?

Answer 6

1. Les grands ensembles de données peuvent être résumés
2. On peut obtenir certaines indications sur la nature des données
3. On dispose d’une base pour construire des graphiques, le plus souvent un histogramme

Question 7

Tendance Centrale

Answer 7

Il s’agit de déterminer où se trouve le centre de la distribution des données.
Une valeur représentative ou typique de l’ensemble de données.
3 Mesures:
1. Moyenne
2. Médiane
3. Mode

Question 8

Moyenne

Answer 8

La moyenne d’une série de données numériques est égale à la somme de toutes les données divisée par la taille de leur effectif.

Question 9

Médiane

Answer 9

La médiane d’une série statistique rangée par ordre croissant est la valeur du milieu.
Il y a autant de données inférieurs à Md que de données supérieures Md.
Si le nombre n de données est impair, la médiane est attribuée par le nombre d’observations (n+1)/2 en partant de la plus petit.
Si le nombre n de données est pair:
- Classez les nombres par ordre croissant, du plus petit au plus grand
- Identifiez les deux nombres du milieu dans la liste triée
- Calculez la moyenne de ces deux nombres du milieu

Question 10

Le Mode

Answer 10

Le mode (Mo) correspond à la valeur la plus fréquente dans une distribution de fréquence
- Il s’agit de la valeur ou la distribution atteint son maximum

Question 11

Mesures De Variabilité

Answer 11

Cela nous donne une idée de la répartition des données. Les petites valeurs indiquent que les valeurs des données sont toutes proches les unes des autres; les grandes valeurs indiquent que les valeurs des données sont plus dispersées (plus de variabilité).
1. L’étendue
2. Variance
3. Écart-type (Standard Deviation)

Question 12

Étendue

Answer 12

L’étendue des valeurs observées pour une variable spécifique.
- L’étendue = (valeur maximum) - (valeur minimum)
- L’étendue fournit une image rapide et approximative de la dispersion des données. Cependant, elle présente peu d’avantages en tant que statistique inferentielle

Question 13

Variance

Answer 13

La variance est une mesure de la dispersion des scores par rapport à la moyenne
- La variance fournit des informations sur l’écart de chaque score par rapport à la moyenne
- Une variance plus faible (un score plus proche de zéro) suggère que les scores sont plus proches de la moyenne, ce qui indique une moindre variabilité
- Une variance plus élevée suggère que les scores sont plus dispersés par rapport à la moyenne, ce qui indique une plus grande variabilité
- La variance est la moyenne des écarts quadratiques par rapport à la moyenne

Question 14

L’écart Type

Answer 14

Comme la variance, l’écart type fournit des informations sur la mesure dans laquelle les scores s’écartent de la moyenne. L’écart type est une mesure de la quantité moyenne par laquelle les points de données individuels s’écartent de la moyenne.
L’écart type est préféré à la variance car il est exprimé dans les mêmes unités que les données d’origine, ce qui facilite sont interprétation.
L’écart type est la racine carrée de la variance.
L’écart type est représenté par õ(sigma) pour la population et par s pour l’échantillon.