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Collecte des données Prise des décisions Analyse des données Conclusions Sondage Recensement Statistique Descriptive Inférence Statistique.

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1 Collecte des données Prise des décisions Analyse des données Conclusions Sondage Recensement Statistique Descriptive Inférence Statistique

2 Connaître leurs fondements « théoriques » Être capable de les appliquer concrète- ment au travers de logiciels spécialisés Savoir interpréter leurs résultats et évaluer leur pertinence Découvrir un ensemble d’outils statistiques de plus en plus largement utilisés en gestion

3 Les statistiques : par nature une discipline quantitative Statistiques descriptives : comment organiser, résumer, présenter des données. Statistiques inférentielles : comment aboutir à une conclusion sur un ensemble de données quand on ne possède qu’une partie de ces données (exemple des sondages).

4 Concepts de base Population : ensemble des unités statistiques observées. Individu : unité statistique de base ou élément de la population étudiées. Caractère ou variable : aspect particulier de l’individu auquel on s’intéresse et qui pourra prendre différentes valeurs selon l’individu concerné. Mesurer une variable revient à traduire sous la forme d’un nombre une réponse ou une caractéristique d’un individu. Ordre / Distance / Origine

5 Les variables peuvent être de deux natures Echelles nominales Echelles ordinales Echelles de proportions Echelles intervalles QualitativesQuantitatives ContinuesDiscrètes

6 Echelles nominales Les variables peuvent être de deux natures Echelles ordinales Echelles de proportions Echelles intervalles QualitativesQuantitatives ContinuesDiscrètes Etiquette permettant d’identifier les individus comme appartenant à un groupe donné (relation d’identification).

7 Echelles nominales Echelles ordinales Les variables peuvent être de deux natures Echelles de proportions Echelles intervalles QualitativesQuantitatives ContinuesDiscrètes Echelle de classement établissant une relation d’ordre entre des individus et ce par rapport à un classement prédéfini.

8 Echelles nominales Les variables peuvent être de deux natures Echelles ordinales Echelles de proportions Echelles d’intervalles QualitativesQuantitatives ContinuesDiscrètes Echelle métrique (quantitative) mais dont la valeur 0 (origine) est fixée arbitrairement.

9 Echelles nominales Les variables peuvent être de deux natures Echelles ordinales Echelles de proportions Echelles d’intervalles QualitativesQuantitatives ContinuesDiscrètes Encore appelées échelles de ratios, ces échelles respectent toutes les propriétés des nombres. toutes les propriétés des nombres.

10 Les variables peuvent être de deux natures Echelles nominales Echelles ordinales Echelles de proportions Echelles intervalles QualitativesQuantitatives ContinuesDiscrètes CatégoriesTempératures Age, taille,...Nb d’enfants Intervalles Proportions 1=Citroën 2=Peugeot 3=Renault 1=Hommes 2=Femmes

11 Les échelles d’attitude : Likert/Osgood Echelles nominales Echelles ordinales Echelles de proportions Echelles intervalles QualitativesQuantitatives

12 mais pas 5 mais pas 2 mais pas 3 mais pas 1 mais pas 4 Relation d’ordre Les échelles d’attitude : Likert/Osgood Les olives marocaines sont de bonne qualité.  Tout à fait d’accord5  D’accord4  Peut-être/Indifférent3  Pas d’accord2  Pas du tout d’accord1 Choix du nombre (pair/impair) de modalités ou +2 ou +1 ou 0 ou -1 ou -2 ou +2 ou +1 ou 0 ou -1 ou -2 L’utilisation de ce type d’échelle d’attitude suppose que la distance entre deux points successifs est toujours la même quels que soient ces points...

13 Les échelles d’attitude : Likert/Osgood Bon/Mauvais Beau/Laid... Fort/Faible Grand/Petit... Evaluation Puissance Action Actif/Passif Rapide/Lent... Osgood a montré qu’il existait un corps commun de référence dans l’évaluation des concepts, produits,… qui s’articule autour de trois dimensions principales.

14 Les échelles d’attitude : Likert/Osgood Bon/Mauvais Beau/Laid... Fort/Faible Grand/Petit... Evaluation Puissance Action Actif/Passif Rapide/Lent... Les olives marocaines sont de mauvaise qualité. Les olives marocaines sont de bonne qualité. Extrê- mement TrèsAssez Ni l’un, ni l’autre AssezTrès Extrê- mement

15 Sondage Méthodes Taille Probabilistes Empiriques Marge d’erreur tolérée Degré de confiance Normalité de la population Nature de l’information : Quanti (moyenne) ou Quali (proportion) Aléatoire simple Stratifiée Par degrés Systématique Quotas

16 ANALYSE UNIVARIEE STATISTIQUE DESCRIPTIVE Tableaux de fréquencesGraphiquesRéduction des données Données discrètes Données en classes Barres Secteurs Bâtons Polygone Histogramme Position Dispersion Forme

17 ANALYSE BIVARIEE Relation entre deux variables CorrélationIndépendanceTests statistiques Coefficient de corrélation Test de signification Test Khi deux Tableau croisé Paramétriques Non paramétriques

18 TESTS STATISTIQUES Tests paramétriques Tests non paramétriques Test de conformité d’une moyenne Test d’égalité de deux moyennes Test de conformité d’une proportion Test d’égalité de deux proportions Test de comparaison de plusieurs proportions

19 Principe d’un test statistique 1. Formuler des hypothèses : Hypothèse nulle H0 : = Hypothèse alternative H1: (unilatéral) ou ≠ (bilatéral) 2. Calculer une valeur de décision ou une probabilité de signification. 3. Décision : On rejette H0 si probabilité de signification ≤seuil de signification On rejette H0 si valeur de décision ≥ valeur tabulée

20 NONOUI Analyses factorielles (A.C.P. et A.F.C.) Analyse des correspondances (A.C.M.) Typologie ANALYSE MULTIVARIEE NON OUI NON OUI NON OUI Analyse de la variance Régression linéaire Analyse discriminante Analyse conjointe La variable à expliquer est-elle quantitative ? Les variables explicatives sont-elles quantitatives ? Les variables sont elles quantitatives ? Y-a-t-il une variable à expli- quer et une ou plusieurs variables expli- catives ? Méthodes descriptives NON Méthodes explicatives OUI Les variables explicatives sont-elles quantitatives ?


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