la statistique

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La statistique Définitions et méthodes

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La statistique. Définitions et méthodes. La statistique est la branche des mathématiques qui collecte, classe, analyse et interprète des données afin d’en tirer des conclusions et de faire des prévisions. - PowerPoint PPT Presentation

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La statistique

Définitions et méthodes

La statistique est la branche des mathématiques qui collecte, classe, analyse et interprète des données afin d’en tirer des conclusions et de faire des prévisions.

En sciences, l’analyse de données issues d’expériences ou d’études statistiques est un élément essentiel de la recherche.

À cette fin, elle utilise un vocabulaire qui lui est spécifique.

Population : ensemble des individus, objets ou évènements ayant des caractéristiques communes et sur lequel porte l’étude.

Les premières études de la statistique portaient sur les populations humaines.

Le terme « population » est resté, mais aujourd’hui, en statistique, ce terme désigne aussi bien des objets, des phénomènes que des humains.

Exemple : Si on s’intéresse à la qualité de l’eau des piscines d’une municipalité, la population étudiée est « les  piscines ».

Caractère : le sujet de l’étude.

Dans l’exemple des piscines, le caractère étudié est « la qualité de l’eau ».

Échantillon : C’est un sous-ensemble d’une population.

Il est parfois impossible d’étudier tous les éléments d’une population.

On élabore alors un sous-ensemble possédant, le plus possible, les caractéristiques de la population.

Exemple : On ne pourrait pas étudier toute la population des morues qui vivent en mer; cependant, on pourrait faire l’étude des morues capturées par plusieurs pêcheurs. On aurait alors un échantillon.

Taille : Le nombre d’éléments qui composent l’échantillon.

Remarque : Construire un échantillon représentatif d’une population est très important.

Il existe, en statistique, une branche qui est spécialisée dans la construction des échantillons, la théorie de l’échantillonnage.

Procédés d’échantillonnage

Lorsque la population est homogène.

On peut utiliser 3 procédés qui sont plus ou moins aléatoires :

C’est-à-dire, lorsque l’ensemble des individus qui le compose se ressemblent par rapport au caractère étudié.

Exemple : On s’intéresse à l’intention de votes des gens d’une municipalité concernant l’élection d’un maire.

- l’échantillonnage aléatoire;

- l’échantillonnage systématique;

- l’échantillonnage par grappes.

Procédés d’échantillonnage

Lorsque la population est homogène :

- l’échantillonnage aléatoire

Exemple : Dans un bottin téléphonique, on choisit 200 noms n’importe comment.

On choisit les éléments complètement au hasard.

- l’échantillonnage systématique

On choisit au hasard un point de départ et, ensuite, on utilise toujours le même procédé pour choisir les autres éléments.

Exemple : Dans un bottin téléphonique, on prend un nom à tous les 25 noms.

- l’échantillonnage par grappes

On prend tous les individus d’un même groupe, les groupes étant choisis au hasard.

Exemple : On prend tous les élèves d’un groupe de mathématique 306, mais dans plusieurs écoles différentes.

Lorsque la population est hétérogène.

C’est à dire quand les éléments ont des caractéristiques différentes.

Procédés d’échantillonnage

On utilise l’échantillonnage par strates.

Exemple : On voudrait connaître les préférences alimentaires des étudiants d’une école secondaire.

Filles gars

Sec 1 50 70

Sec 2 60 95

Sec 3 40 85

Total 150 250 400

Élèves de l’école

Il s’agit alors de construire un échantillon proportionnel à la population.

Filles gars

Sec 1 50 70

Sec 2 60 95

Sec 3 40 85

Total 150 250 400

Élèves de l’école

On veut construire un échantillon de 60 personnes. Combien de filles de sec 1, y aura-t-il ?

filles de sec 1

total des élèves

filles de l’échantillon

taille de l’échantillon=

50

400

x

60

=

x = 7,5 donc 8 filles.x = 60 X 50400

On collecte différentes informations quantitatives et/ou qualitatives et on les organise pour qu’elles nous apprennent des choses.

Exemples d’informations qualitatives :

Exemples d’informations quantitatives :

sexe, couleur des yeux, opinion politique, …

l’âge, le poids, le salaire, le nombre de bactéries, etc.;

tout ce qui représente une quantité, donc mesurable.

Procédés de collecte de données

Il existe plusieurs procédés de collecte de données :

- le questionnaire écrit;

- l’entrevue en personne;

- l’entrevue téléphonique;

- l’observation directe;

- l’observation de listes ou de documents;

- la collecte par instruments;

- etc.

Sources de biais

- un mauvais échantillonnage;

- la non-pertinence et la formulation des questions;

- l’attitude du sondeur;

- les erreurs de mesure;

- le rejet d’une partie de l’échantillon;

- la subjectivité dans la présentation des résultats;

Plusieurs raisons peuvent fausser une étude statistique; parmi les principales, on retrouve :

- etc.

Pour étudier les données recueillies lors d’un sondage, d’enquêtes ou de recensements, il existe différents outils statistiques.

- Les tableaux de distribution

- Les mesures de dispersion

Le tableau de données condensées et le tableau de données groupées en classes.

L’étendue de la distribution, l’étendue interquartile, l’étendue des quarts.

- Les mesures de tendance centrale

La moyenne, la médiane, le mode.

Cette année, nous étudierons :

- Les diagrammes

L’histogramme et le diagramme de quartiles.

Différentes sortes de graphiques :

Graphique à bandes

Ce graphique donne des quantités exactes.

Graphique circulaire

Il montre très clairement l’importance d’une répartition.

Graphique à ligne brisée

Il permet de montrer la continuité d’un phénomène.

Taille des élèves d’un groupe de 6e année

Histogramme

Il permet de regrouper des données.

70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170

Le diagramme de quartiles

Il représente la concentration ou la dispersion de données statistiques.

Quelques données statistiques proches de nous.

Répartition du nombre de diplômés en fonction du domaine d’étude et du sexe. Québec, 2005.

2006

Taux de chômage au Canada et dans les provinces ( 2005-2006)

SAAQ, Québec.

Pyramide normale de population

babyboomPyramide de référence