Chapitre 5 Interprétation des données d’enquête 1.

Slides:



Advertisements
Présentations similaires
L’échantillonnage & Ses Fluctuations
Advertisements

STATISTIQUE INFERENTIELLE L ’ESTIMATION
Inférence statistique
Introduction aux probabilités
Simulation d’un processus de Poisson
Échantillonnage (STT-2000)
LES FRANÇAIS ET L’ONU. © Harris Interactive 2 SOMMAIRE > Méthodologie d’enquêteP.3 > Regard général sur l’ONUP.4 > Perception de l’action de l’ONU et.
ECHANTILLONAGE ET ESTIMATION
Introduction aux statistiques Intervalles de confiance
Etude de cas (exposé des travaux) Un jeune homme vient dans votre structure et s’adresse à la secrétaire. La secrétaire, ne sachant quoi lui dire, lui.
COMMENT REALISER UN SONDAGE AU CE ? Conférence présentée par : SONDAGES CE Marc KOGON Stand A17 Élus, gardez le contact avec les salariés.
1 M2 Biomatériaux- Cours n°3 1 - Rappels du cours n°1 et La statistique inférentielle Fluctuation d’échantillonnage, Théorème central limite Estimation.
Cours de Biostatistiques 14 avril 2012 Noémi ARDITI Delphine COUDRAY.
TP2: Statistique & Probabilité Intervalle de confiance et test d’hypothèses.
1) Qu’est-ce que BCDI? BCDI est un logiciel informatique de recherche documentaire : C’est le catalogue informatique du CDI. Au collège on travaille principalement.
Les traitements par hormone de croissance - Congrès SFEDP- 2 juin 2005 Les traitements par hormone de croissance Damon MN, Pépin S, Ricatte M, Fender P,
+ Marketing et aspects juridiques AA : Marketing Professeur S. Tant.
Description d’une boussole d’orientation. Le cadran de la boussole est divisé de 0 à 360 dans le sens des aiguilles d'une montre. Un cercle comporte 360.
19 mai 2011 Gwennaëlle BRILHAULT INSEE – Dép.de la Démographie Séminaire SFDS Les calculs de précision dans le recensement rénové.
Thème Faire face au stress pour prévenir le mal-être des élèves infirmiers de l’école des sciences infirmières de Sfax Faire face au stress pour prévenir.
Quatrième 4 Chapitre 9: Résolution de problèmes Équations M. FELT 1.
Comment écrire un article scientifique Olivier MIMOZ DAR.
Maths en Jean : Nager dans le brouillard. Présentation du sujet Une personne part du bord de la plage et nage 500 mètres en ligne droite dans une direction.
LCA UFR SMBH (DCEM)1 Analyse critique d ’articles évaluant l ’intérêt de nouveaux tests à visée diagnostique Alain Venot UFR SMBH Campus virtuel SMBH
1 M2 Biomatériaux- Cours n°4 1 - Rappels du cours n°1 et 2 et Introduction au principe des test statistiques.
© 2012 Ipsos. All rights reserved. Contains Ipsos' Confidential and Proprietary information and may not be disclosed or reproduced without the prior written.
1 M1 MQSE 1 - L’outil statistique pour tirer des conclusions dans un monde de variabilité 2 - Utiliser la statistique: se confronter au hasard 3 - La statistique:
UE « Recueil et traitement de données pour RTS » Analyse quantitative ou « Des chiffres pour le dire » 1 Chr. Vandeschrick.
Le constat amiable.. Objectif de la séquence : A la fin de la séquence, le stagiaire sera capable de remplir un constat amiable à l’aide des documents.
Connaître ses publics Marie-France Peyrelong : Frédérique Mondon :
« Construction de la mixité (garçons/filles et hommes/femmes) dans les projets d’éducation, insertion, prévention, vie civile, animations et loisirs »
Chapitre 6 Les tests d ’ hypoth è se 1 – Comparer des moyennes ou des proportions.
Tableau à double entrée  Exercice 1, corrigé o données o % en ligne 1 BelgeUE hors BelgiqueAutreTotal Hommes Femmes
Séminaire INSEE-SFdS 19 mai 2011 L’utilisation du recensement pour mesurer l’emploi et le chômage Comparabilité avec les anciens recensements.
Chapitre 2 Variables aléatoires 1. Variables aléatoires : définition Résultat d’une expérience dont l’issue est multiple (VARIABLE) et imprévisible (ALÉATOIRE)
Chapitre 6 Les tests d ’ hypoth è se 2 – Les tests du  2 (chi 2)
Page 1 Étude prospective pour la définition d’une nouvelle agglomération Réunion du 2 avril 2011 ETUDE POUR LA DEFINITION D’UNE NOUVELLE AGGLOMERATION.
École d’été 2016 De l’attraction à la rétention des employés en PSC Geneviève Gosselin, responsable des ressources humaines et des opérations, Fondation.
Tourisme 1 x
La démocratie et les systèmes électoraux par des bénévoles du mouvement Représentation équitable au Canada.
Chapitre 5 Interprétation des données d’enquête 1.
Évaluation – Panorama 16 À l’étude…. Unité 16.1 Tu dois être capable de déterminer le caractère étudié d’une recherche de données :  qualitatif  quantitatif.
Justesse Fidélité et Expression du résultat
Compétences: Capacité d’analyse et de recherche Présentation/Discussion Adjoints des commissions des finances - WAAPAC.
Les Statistiques.
Réalisé par : Sébastien Lachance MATHS 3 E SECONDAIRE LesSTATISTIQUES.
Les distributions en classes Reprise du cours ( semaine du 10 au 15 novembre 2014 ; Gr. 2 à 5 ) Rappel des formules pour la distribution simple : Correction.
II. Les variables quantitatives
1 Pour aller directement à la reprise du cours. Interprétation des données d’enquête Rappel 1: l’essentiel vu jusqu’ici : Intervention inéluctable du.
Analyse des données quantitatives ou « Des chiffres pour le dire » 1 Chr. Vandeschrick.
Profile Likelihood Une petite revue succincte. Petite citation a méditer… « a probability of 1 in is almost impossible to estimate » R. P.
Activité 2 Évaluer des compétences : pas si simple, mais très courant! OBJECTIF :  Sensibilisation aux différents modes de recueil de données et de production.
Test de compréhension sur l’éducation centrée sur l’élève.
Chapitre 5 Interprétation des données d’enquête 1.
Reprise du cours ( ) Chapitre 5 : interprétation des données d’enquêtes hasard  prudence  incertitude et imprécision formules : marge et fourchette.
Eléments de correction. Exercice 1. Méthodes d’interpolation et cartes de températures (7 points) Présentation de la carte et des enjeux de la représentation.
PARTIE 2 : LE PROJET.
Chapitre 5 Interprétation des données d’enquête 1.
5 e cours : reprise Résumé Échantillon  hasard  prudence dans l’interprétation  Imprécision : marge + fourchette  incertitude : 95 (ou 99 %)  k =
L’appertenance à un groupe La conformité. L A CONFORMITÉ ● La conformité: la modification de la pensée, des sentiments et du comportement dans le but.
Etude de cas P ROFESSEUR :D R S ÉLI APEDOME P ROFESSEUR :D R S ÉLI APEDOME INTRODUCTION A LA GESTION DES AFFAIRES ADM1700 A.
FACULTE DE MEDECINE DE CONSTANTINE DEPARTEMENTs DE PHARMACIE ET DE MEDECINE DENTAIRE ENSEIGNEMENT GRADUE Année Universitaire EPIDEMIOLOGIE ANALYTIQUE.
Baromètre 2011 “Quel regard portent les voyageurs sur leurs déplacements professionnels”
Chapitre 4: Variation dans le temps  Les données : audience totale en milliers (tableau 4.1, p. 47, extrait) o Origine : enquête sur les habitudes d’écoute.
Interprétation des données d’enquête Rappel 1: l’essentiel vu jusqu’ici : Intervention inéluctable du hasard dans le choix de l’échantillon Par définition,
Chapitre 5 Interprétation des données d’enquête
Pour aller directement à la reprise du cours
Pour aller directement à la reprise du cours
Reprise du cours ( ) Au menu du jour :
Reprise du cours ( ) Au menu du jour : le syllabus
Transcription de la présentation:

Chapitre 5 Interprétation des données d’enquête 1

Interprétation des données d’enquête Chapitre 5, principalement le point C, en p. 65 et suivantes Enquête, sondage : même combat ! Exemple : sondage d’opinion politique en rapport avec une élection 2 Comment ça marche ?

Interprétation des données d’enquête Lors d’un élection en Belgique : d’électeurs (  ) Après dépouillement des votes : % pour chaque parti/candidat  valeur unique par parti/candidat  valeur certaine par parti/candidat  ex. : le parti B a obtenu 25,3% des votes valables  hypothèse : pas de problème lors du dépouillement 3 On n’a pas encore parlé de sondage ! On y arrive !

Interprétation des données d’enquête Après dépouillement : valeur unique et certaine par parti Une chaine de TV : voudrait commenter les résultats le plus vite possible (audience) « impossible » d’interroger les solution : un sondage à la sortie des bureau de vote  on se contente d’interroger électeurs parmi les  les = échantillon choisi parmi les  mesurer les % des candidats dans l’échantillon  faire une INFÉRENCE statistique 4 étendre le résultat de l’échantillon à la population

Interprétation des données d’enquête Après dépouillement : valeur unique et certaine par parti Une chaine de TV : voudrait commenter les résultats le plus vite possible (audience) « impossible » d’interroger les solution : un sondage à la sortie des bureau de vote  on se contente d’interroger électeurs parmi les  les = échantillon choisi parmi les  mesurer les % des candidats dans l’échantillon  faire une INFÉRENCE statistique 5 étendre le résultat de l’échantillon à la population

Interprétation des données d’enquête Après dépouillement : valeur unique et certaine par parti Une chaine de TV : voudrait commenter les résultats le plus vite possible (audience) « impossible » d’interroger les solution : un sondage à la sortie des bureau de vote  on se contente d’interroger électeurs parmi les  les = échantillon choisi parmi les  mesurer les % des candidats dans l’échantillon  faire une INFÉRENCE statistique 6 étendre le résultat de l’échantillon à la population

Interprétation des données d’enquête Après dépouillement : valeur unique et certaine par parti Une chaine de TV : voudrait commenter les résultats le plus vite possible (audience) « impossible » d’interroger les solution : un sondage à la sortie des bureaux de vote  on se contente d’interroger électeurs parmi les  les = échantillon choisi parmi les  mesurer les % des candidats dans l’échantillon  faire une INFÉRENCE statistique 7 étendre le résultat de l’échantillon à la population On y est : voilà le sondage, l’enquête !

Interprétation des données d’enquête Après dépouillement : valeur unique et certaine par parti Une chaine de TV : voudrait commenter les résultats le plus vite possible (audience) « impossible » d’interroger les solution : un sondage à la sortie des bureaux de vote  on se contente d’interroger électeurs parmi les  les = échantillon choisi parmi les  mesurer les % des candidats dans l’échantillon  faire une INFÉRENCE statistique 8 étendre le résultat de l’échantillon à la population

Interprétation des données d’enquête Après dépouillement : valeur unique et certaine par parti Une chaine de TV : voudrait commenter les résultats le plus vite possible (audience) « impossible » d’interroger les solution : un sondage à la sortie des bureaux de vote  on se contente d’interroger électeurs parmi les  les = échantillon choisi parmi les  mesurer les % des candidats dans l’échantillon  faire une INFÉRENCE statistique 9 étendre le résultat de l’échantillon à la population

Interprétation des données d’enquête Après dépouillement : valeur unique et certaine par parti Une chaine de TV : voudrait commenter les résultats le plus vite possible (audience) « impossible » d’interroger les solution : un sondage à la sortie des bureaux de vote  on se contente d’interroger électeurs parmi les  les = échantillon choisi parmi les  mesurer les % des candidats dans l’échantillon (parmi les 1.000)  faire une INFÉRENCE statistique 10 étendre le résultat de l’échantillon à la population

Interprétation des données d’enquête Après dépouillement : valeur unique et certaine par parti Une chaine de TV : voudrait commenter les résultats le plus vite possible (audience) « impossible » d’interroger les solution : un sondage à la sortie des bureaux de vote  on se contente d’interroger électeurs parmi les  les = échantillon choisi parmi les  mesurer les % des candidats dans l’échantillon (parmi les 1.000)  faire une INFÉRENCE statistique 11 étendre le résultat de l’échantillon à la population

Interprétation des données d’enquête Après dépouillement : valeur unique et certaine par parti Une chaine de TV : voudrait commenter les résultats le plus vite possible (audience) « impossible » d’interroger les solution : un sondage à la sortie des bureaux de vote  on se contente d’interroger électeurs parmi les  les = échantillon choisi parmi les  mesurer les % des candidats dans l’échantillon (parmi les 1.000)  faire une INFÉRENCE statistique 12 = étendre le résultat de l’échantillon des à la population des

Interprétation des données d’enquête Après dépouillement : valeur unique et certaine par parti Une chaine de TV : voudrait commenter les résultats le plus vite possible (audience) « impossible » d’interroger les solution : un sondage à la sortie des bureau de vote Avant la théorie, que diriez-vous ? document distribué on y reviendra : à conserver/prendre au cours 13

Interprétation des données d’enquête Après dépouillement : valeur unique et certaine par parti Une chaine de TV : voudrait commenter les résultats le plus vite possible (audience) « impossible » d’interroger les solution : un sondage à la sortie des bureau de vote Avant la théorie, que diriez-vous ? document distribué on y reviendra : à conserver/prendre au cours 14

Interprétation des données d’enquête Avant la théorie, que diriez-vous ? Données Peut-on dire que le sondage s’est trompé, si après dépouillement…  … A obtient 48% et B, 52% ? o « Non » : B gagne comme prévu o Plus rarement, « oui » : écart plus grand que prévu  … A obtient 40% et B, 60% ? o « Non », B gagne comme prévu o Assez souvent « oui » : écart plus grand que prévu 15 Candidat« p » ou % dans l’échantillon A49,5% B50,5%

Interprétation des données d’enquête Avant la théorie, que diriez-vous ? Données Peut-on dire que le sondage s’est trompé, si après dépouillement…  … A obtient 48% et B, 52% ? o « Non » : B gagne comme prévu o Plus rarement, « oui » : écart plus grand que prévu  … A obtient 40% et B, 60% ? o « Non », B gagne comme prévu o Assez souvent « oui » : écart plus grand que prévu 16 Candidat« p » ou % dans l’échantillon A49,5% B50,5%

Interprétation des données d’enquête Avant la théorie, que diriez-vous ? Données Peut-on dire que le sondage s’est trompé, si après dépouillement…  … A obtient 48% et B, 52% ? o « Non » : B gagne comme prévu o Plus rarement, « oui » : écart plus grand que prévu  … A obtient 40% et B, 60% ? o « Non », B gagne comme prévu o Assez souvent « oui » : écart plus grand que prévu 17 Candidat« p » ou % dans l’échantillon A49,5% B50,5%

Interprétation des données d’enquête Avant la théorie, que diriez-vous ? Données Peut-on dire que le sondage s’est trompé, si après dépouillement…  … A obtient 48% et B, 52% ? o « Non » : B gagne comme prévu o Plus rarement, « oui » : écart plus grand que prévu  … A obtient 40% et B, 60% ? o « Non », B gagne comme prévu o Assez souvent « oui » : écart plus grand que prévu 18 Candidat« p » ou % dans l’échantillon A49,5% B50,5%

Interprétation des données d’enquête Avant la théorie, que diriez-vous ? Données Peut-on dire que le sondage s’est trompé, si après dépouillement…  … A obtient 48% et B, 52% ? o « Non » : B gagne comme prévu o Plus rarement, « oui » : écart plus grand que prévu  … A obtient 40% et B, 60% ? o « Non », B gagne comme prévu o Assez souvent « oui » : écart plus grand que prévu 19 Candidat« p » ou % dans l’échantillon A49,5% B50,5% « prévu » = prévu par le sondage

Interprétation des données d’enquête Avant la théorie, que diriez-vous ? Données Peut-on dire que le sondage s’est trompé, si après dépouillement…  … A obtient 48% et B, 52% ? o « Non » : B gagne comme prévu o Plus rarement, « oui » : écart plus grand que prévu  … A obtient 40% et B, 60% ? o « Non », B gagne comme prévu o Assez souvent « oui » : écart plus grand que prévu 20 Candidat« p » ou % dans l’échantillon A49,5% B50,5%

Interprétation des données d’enquête Avant la théorie, que diriez-vous ? Données Peut-on dire que le sondage s’est trompé, si après dépouillement…  … A obtient 48% et B, 52% ? o « Non » : B gagne comme prévu o Plus rarement, « oui » : écart plus grand que prévu  … A obtient 40% et B, 60% ? o « Non », B gagne comme prévu o Assez souvent « oui » : écart plus grand que prévu 21 Candidat« p » ou % dans l’échantillon A49,5% B50,5%

Interprétation des données d’enquête Avant la théorie, que diriez-vous ? Données Peut-on dire que le sondage s’est trompé, si après dépouillement…  … A obtient 48% et B, 52% ? o « Non » : B gagne comme prévu o Plus rarement, « oui » : écart plus grand que prévu  … A obtient 40% et B, 60% ? o « Non », B gagne comme prévu o Assez souvent « oui » : écart plus grand que prévu 22 Candidat« p » ou % dans l’échantillon A49,5% B50,5%

Interprétation des données d’enquête Avant la théorie, que diriez-vous ? Données Peut-on dire que le sondage s’est trompé, si après dépouillement…  … A obtient 48% et B, 52% ? o « Non » : B gagne comme prévu o Plus rarement, « oui » : écart plus grand que prévu  … A obtient 40% et B, 60% ? o « Non », B gagne comme prévu o Assez souvent « oui » : écart bien plus grand que prévu 23 Candidat« p » ou % dans l’échantillon A49,5% B50,5%

Interprétation des données d’enquête Avant la théorie, que diriez-vous ? Données Peut-on dire que le sondage s’est trompé, si après dépouillement…  … A obtient 51% et B, 49% ? o Assez massivement, « oui » : A gagne, et non B comme prévu o Rarement « oui » : 51 est proche de 49,5 et 49 de 50,5  … A obtient 60% et B, 40% ? o « Oui », A gagne o « Oui » : écart très grand en faveur de A Maintenant, un peu de théorie 24 Candidat« p » ou % dans l’échantillon A49,5% B50,5%

Interprétation des données d’enquête Avant la théorie, que diriez-vous ? Données Peut-on dire que le sondage s’est trompé, si après dépouillement…  … A obtient 51% et B, 49% ? o Assez massivement, « oui » : A gagne, et pas B comme prévu o Rarement « oui » : 51 est proche de 49,5 et 49 de 50,5  … A obtient 60% et B, 40% ? o « Oui », A gagne o « Oui » : écart très grand en faveur de A Maintenant, un peu de théorie 25 Candidat« p » ou % dans l’échantillon A49,5% B50,5%

Interprétation des données d’enquête Avant la théorie, que diriez-vous ? Données Peut-on dire que le sondage s’est trompé, si après dépouillement…  … A obtient 51% et B, 49% ? o Assez massivement, « oui » : A gagne, et pas B comme prévu o Rarement « non » : 51 est « proche » de 49,5 et 49 de 50,5  … A obtient 60% et B, 40% ? o « Oui », A gagne o « Oui » : écart très grand en faveur de A Maintenant, un peu de théorie 26 Candidat« p » ou % dans l’échantillon A49,5% B50,5%

Interprétation des données d’enquête Avant la théorie, que diriez-vous ? Données Peut-on dire que le sondage s’est trompé, si après dépouillement…  … A obtient 51% et B, 49% ? o Assez massivement, « oui » : A gagne, et pas B comme prévu o Rarement « non » : 51 est « proche » de 49,5 et 49 de 50,5  … A obtient 60% et B, 40% ? o « Oui », A gagne o « Oui » : écart très grand en faveur de A Maintenant, un peu de théorie 27 Candidat« p » ou % dans l’échantillon A49,5% B50,5%

Interprétation des données d’enquête Avant la théorie, que diriez-vous ? Données Peut-on dire que le sondage s’est trompé, si après dépouillement…  … A obtient 51% et B, 49% ? o Assez massivement, « oui » : A gagne, et pas B comme prévu o Rarement « non » : 51 est « proche » de 49,5 et 49 de 50,5  … A obtient 60% et B, 40% ? o « Oui », A gagne, et non B comme prévu o « Oui » : écart très grand en faveur de A Maintenant, un peu de théorie 28 Candidat« p » ou % dans l’échantillon A49,5% B50,5%

Interprétation des données d’enquête Avant la théorie, que diriez-vous ? Données Peut-on dire que le sondage s’est trompé, si après dépouillement…  … A obtient 51% et B, 49% ? o Assez massivement, « oui » : A gagne, et pas B comme prévu o Rarement « non » : 51 est « proche » de 49,5 et 49 de 50,5  … A obtient 60% et B, 40% ? o « Oui », A gagne, et non B comme prévu o « Oui » : en plus, écart très grand en faveur de A Maintenant, un peu de théorie 29 Candidat« p » ou % dans l’échantillon A49,5% B50,5%

Interprétation des données d’enquête Avant la théorie, que diriez-vous ? Données Peut-on dire que le sondage s’est trompé, si après dépouillement…  … A obtient 51% et B, 49% ? o Assez massivement, « oui » : A gagne, et pas B comme prévu o Rarement « non » : 51 est « proche » de 49,5 et 49 de 50,5  … A obtient 60% et B, 40% ? o « Oui », A gagne, et non B comme prévu o « Oui » : en plus, écart très grand en faveur de A En fait, la réponse devrait être à chaque fois « non » ! Maintenant, un peu de théorie 30 Candidat« p » ou % dans l’échantillon A49,5% B50,5%

Interprétation des données d’enquête Avant la théorie, que diriez-vous ? Données Peut-on dire que le sondage s’est trompé, si après dépouillement…  … A obtient 51% et B, 49% ? o Assez massivement, « oui » : A gagne, et pas B comme prévu o Rarement « non » : 51 est « proche » de 49,5 et 49 de 50,5  … A obtient 60% et B, 40% ? o « Oui », A gagne, et non B comme prévu o « Oui » : en plus, écart très grand en faveur de A En fait, la réponse devrait être à chaque fois « non » ! Maintenant, un peu de théorie pour comprendre pourquoi 31 Candidat« p » ou % dans l’échantillon A49,5% B50,5%

Interprétation des données d’enquête Interprétation d’un sondage sur électeurs à la sortie des bureaux de vote (  contrôle de l’exhaustif possible à postériori) lors d’une élection opposant 2 candidats Hypothèses (pour se simplifier la vie, ce que nous ferons toujours) : pas d’erreur d’observation : déclarations sincères, bon enregistrement des réponses… pas d’erreur d’échantillonnage : échantillon parfaitement tiré au hasard aucun vote blanc, ni nul Tableau 1 avec les résultats « bruts » du sondage 32 % dans l’échantillon ou « valeur centrale » ou « p » Candidat A49,5 % Candidat B50,5 %

Interprétation des données d’enquête Interprétation d’un sondage sur électeurs à la sortie des bureaux de vote (  contrôle de l’exhaustif possible à postériori) lors d’une élection opposant 2 candidats Hypothèses (pour se simplifier la vie, ce que nous ferons toujours) : pas d’erreur d’observation : déclarations sincères, bon enregistrement des réponses… pas d’erreur d’échantillonnage : échantillon parfaitement tiré au hasard aucun vote blanc, ni nul Tableau 1 avec les résultats « bruts » du sondage 33 % dans l’échantillon ou « valeur centrale » ou « p » Candidat A49,5 % Candidat B50,5 %

Interprétation des données d’enquête Interprétation d’un sondage sur électeurs à la sortie des bureaux de vote (  contrôle de l’exhaustif possible à postériori) lors d’une élection opposant 2 candidats Hypothèses (pour se simplifier la vie, ce que nous ferons toujours) : pas d’erreur d’observation : déclarations sincères, bon enregistrement des réponses… pas d’erreur d’échantillonnage : échantillon parfaitement tiré au hasard aucun vote blanc, ni nul Tableau 1 avec les résultats « bruts » du sondage 34 % dans l’échantillon ou « valeur centrale » ou « p » Candidat A49,5 % Candidat B50,5 %

Interprétation des données d’enquête Interprétation d’un sondage sur électeurs à la sortie des bureaux de vote (  contrôle de l’exhaustif possible à postériori) lors d’une élection opposant 2 candidats Hypothèses (pour se simplifier la vie, ce que nous ferons toujours) : pas d’erreur d’observation : déclarations sincères, bon enregistrement des réponses… pas d’erreur d’échantillonnage : échantillon parfaitement tiré au hasard aucun vote blanc, ni nul Tableau 1 avec les résultats « bruts » du sondage 35 % dans l’échantillon ou « valeur centrale » ou « p » Candidat A49,5 % Candidat B50,5 %

Interprétation des données d’enquête Interprétation d’un sondage Tableau 1 avec les résultats « bruts » du sondage sur personnes de l’échantillon, 495 (ou 49,5%) ont choisi A pour le candidat A : p = 49,5% ou 0, % dans l’échantillon ou « valeur centrale » Candidat A49,5 % Candidat B50,5 %

Interprétation des données d’enquête Interprétation d’un sondage Tableau 1 avec les résultats « bruts » du sondage sur personnes de l’échantillon, 495 (ou 49,5%) ont choisi A pour le candidat A : p = 49,5% ou 0, % dans l’échantillon ou « valeur centrale » Candidat A49,5 % Candidat B50,5 %

Interprétation des données d’enquête Interprétation d’un sondage Tableau 1 avec les résultats « bruts » du sondage sur personnes de l’échantillon, 495 (ou 49,5%) ont choisi A pour le candidat A : p = 49,5% ou 0, % dans l’échantillon ou « valeur centrale » Candidat A49,5 % Candidat B50,5 %

Interprétation des données d’enquête Interprétation d’un sondage Tableau 1 avec les résultats « bruts » du sondage sur personnes de l’échantillon, 505 (ou 50,5%) ont choisi B pour le candidat B : p = 50,5% ou 0, % dans l’échantillon ou « valeur centrale » Candidat A49,5 % Candidat B50,5 %

Interprétation des données d’enquête Interprétation d’un sondage Tableau 1 avec les résultats « bruts » du sondage sur personnes de l’échantillon, 505 (ou 50,5%) ont choisi B pour le candidat B : p = 50,5% ou 0,505 « p » désigne une proportion estimée via l’enquête 40 % dans l’échantillon ou « valeur centrale » Candidat A49,5 % Candidat B50,5 %

Interprétation des données d’enquête Interprétation habituelle ou « journalistique » du sondage « Le sondage prévoit 50,5% pour B et donc sa victoire » Interprétation comme si données exhaustives un nombre UNIQUE : B = 50,5% un nombre CERTAIN : indicatif présent MAIS enquête  adaptation indispensable de l’interprétation 41 « Valeur centrale » Candidat A49,5 % Candidat B50,5 %

Interprétation des données d’enquête Interprétation habituelle ou « journalistique » du sondage « Le sondage prévoit 50,5% pour B et donc sa victoire » Interprétation comme si données exhaustives un nombre UNIQUE : B = 50,5% un nombre CERTAIN : indicatif présent MAIS enquête  adaptation indispensable de l’interprétation 42 « Valeur centrale » Candidat A49,5 % Candidat B50,5 %

Interprétation des données d’enquête Interprétation habituelle ou « journalistique » du sondage « Le sondage prévoit 50,5% pour B et donc sa victoire » Interprétation comme si données exhaustives un nombre UNIQUE : B = 50,5% un nombre CERTAIN : indicatif présent MAIS enquête  adaptation indispensable de l’interprétation 43 « Valeur centrale » Candidat A49,5 % Candidat B50,5 %

Interprétation des données d’enquête Interprétation habituelle ou « journalistique » du sondage « Le sondage prévoit 50,5% pour B et donc sa victoire » Interprétation comme si données exhaustives un nombre UNIQUE : B = 50,5% un nombre CERTAIN : indicatif présent MAIS enquête  adaptation indispensable de l’interprétation 44 « Valeur centrale » Candidat A49,5 % Candidat B50,5 %

Interprétation des données d’enquête Interprétation habituelle ou « journalistique » du sondage « Le sondage prévoit 50,5% pour B et donc sa victoire » Interprétation comme si données exhaustives un nombre UNIQUE : B = 50,5% un nombre CERTAIN : indicatif présent MAIS enquête  adaptation indispensable de l’interprétation 45 « Valeur centrale » Candidat A49,5 % Candidat B50,5 %

Interprétation des données d’enquête Interprétation habituelle ou « journalistique » du sondage « Le sondage prévoit 50,5% pour B et donc sa victoire » Interprétation comme si données exhaustives un nombre UNIQUE : B = 50,5% un nombre CERTAIN : indicatif présent MAIS enquête  adaptation indispensable de l’interprétation 46 « Valeur centrale » Candidat A49,5 % Candidat B50,5 %

Interprétation des données d’enquête Pourquoi adapter l’interprétation des résultats ? Les circonstances pour ce qui va suivre : d’électeurs candidats à l’élection  2 candidats : A et B  de popularité assez proche Vu ces conditions, parmi les :  plusieurs millions de partisans de A  plusieurs millions de partisans de B Sondage sur personnes (à la sortie des bureaux de vote) Choix de l’échantillon : moment crucial (un métier à part entière) Comment choisir les parmi les ? 47

Interprétation des données d’enquête Pourquoi adapter l’interprétation des résultats ? Comment choisir les ? 1 re solution : choix au hasard de parmi  par hasard : partisans de A (certes peu probable, mais possible)  par hasard : un % trop fort de partisans de A, par ex. 800  par hasard : précisément le % de partisans de A  par hasard : un % trop faible de partisans de A, par ex. 150  par hasard : partisans de B Conclusion après l’enquête, on n’est pas très rassuré ! 2 e solution pour se rassurer en diminuant l’importance du hasard 48

Interprétation des données d’enquête Pourquoi adapter l’interprétation des résultats ? Comment choisir les ? 1 re solution : choix au hasard de parmi  par hasard : partisans de A (certes peu probable, mais possible)  par hasard : un % trop fort de partisans de A, par ex. 800  par hasard : précisément le % de partisans de A  par hasard : un % trop faible de partisans de A, par ex. 150  par hasard : partisans de B Conclusion après l’enquête, on n’est pas très rassuré ! 2 e solution pour se rassurer en diminuant l’importance du hasard 49

Interprétation des données d’enquête Pourquoi adapter l’interprétation des résultats ? Comment choisir les ? 1 re solution : choix au hasard de parmi  par hasard : partisans de A (certes peu probable, mais possible)  par hasard : un % trop fort de partisans de A, par ex. 800  par hasard : précisément le % de partisans de A  par hasard : un % trop faible de partisans de A, par ex. 150  par hasard : partisans de B Conclusion après l’enquête, on n’est pas très rassuré ! 2 e solution pour se rassurer en diminuant l’importance du hasard 50

Interprétation des données d’enquête Pourquoi adapter l’interprétation des résultats ? Comment choisir les ? 1 re solution : choix au hasard de parmi  par hasard : partisans de A (certes peu probable, mais possible)  par hasard : un % trop fort de partisans de A, par ex. 800  par hasard : le % de partisans de A (ou plus ou moins ce %)  par hasard : un % trop faible de partisans de A, par ex. 150  par hasard : partisans de B Conclusion après l’enquête, on n’est pas très rassuré ! 2 e solution pour se rassurer en diminuant l’importance du hasard 51

Interprétation des données d’enquête Pourquoi adapter l’interprétation des résultats ? Comment choisir les ? 1 re solution : choix au hasard de parmi  par hasard : partisans de A (certes peu probable, mais possible)  par hasard : un % trop fort de partisans de A, par ex. 800  par hasard : le % de partisans de A (ou plus ou moins ce %)  par hasard : un % trop faible de partisans de A, par ex. 150  par hasard : partisans de B Conclusion après l’enquête, on n’est pas très rassuré ! 2 e solution pour se rassurer en diminuant l’importance du hasard 52

Interprétation des données d’enquête Pourquoi adapter l’interprétation des résultats ? Comment choisir les ? 1 re solution : choix au hasard de parmi  par hasard : partisans de A (certes peu probable, mais possible)  par hasard : un % trop fort de partisans de A, par ex. 800  par hasard : le % de partisans de A (ou plus ou moins ce %)  par hasard : un % trop faible de partisans de A, par ex. 150  par hasard : partisans de B Conclusion après l’enquête, on n’est pas très rassuré ! 2 e solution pour se rassurer en diminuant l’importance du hasard 53

Interprétation des données d’enquête Pourquoi adapter l’interprétation des résultats ? Comment choisir les ? 1 re solution : choix au hasard de parmi  par hasard : partisans de A (certes peu probable, mais possible)  par hasard : un % trop fort de partisans de A, par ex. 800  par hasard : le % de partisans de A (ou plus ou moins ce %)  par hasard : un % trop faible de partisans de A, par ex. 150  par hasard : partisans de B Conclusion après l’enquête, on n’est pas très rassuré ! 2 e solution pour se rassurer en diminuant l’importance du hasard 54

Interprétation des données d’enquête Pourquoi adapter l’interprétation des résultats ? Comment choisir les ? 1 re solution : choix au hasard, mais pas très rassuré 2 e solution pour se rassurer en diminuant l’importance du hasard :  guider la constitution de l’échantillon ○définir des quotas selon certaines caractéristiques (âge, sexe, statut socio-prof…) ○choisir au hasard des individus en veillant à respecter les quotas  MAIS POSSIBLE d’obtenir PAR HASARD pour le candidat A ○un % trop faible ○un % juste ou plus ou moins juste ○un % trop fort hasard certes moins important, mais présent ! Toute solution suppose l’intervention du hasard : INÉLUCTABLE 55

Interprétation des données d’enquête Pourquoi adapter l’interprétation des résultats ? Comment choisir les ? 1 re solution : choix au hasard, mais pas très rassuré 2 e solution pour se rassurer en diminuant l’importance du hasard :  guider la constitution de l’échantillon ○définir des quotas selon certaines caractéristiques (âge, sexe, statut socio-prof…) ○choisir au hasard des individus en veillant à respecter les quotas  MAIS POSSIBLE d’obtenir PAR HASARD pour le candidat A ○un % trop faible ○un % juste ou plus ou moins juste ○un % trop fort hasard certes moins important, mais présent ! Toute solution suppose l’intervention du hasard : INÉLUCTABLE 56

Interprétation des données d’enquête Pourquoi adapter l’interprétation des résultats ? Comment choisir les ? 1 re solution : choix au hasard, mais pas très rassuré 2 e solution pour se rassurer en diminuant l’importance du hasard :  guider la constitution de l’échantillon ○définir des quotas selon certaines caractéristiques (âge, sexe, statut socio-prof…) ○choisir au hasard des individus en veillant à respecter les quotas  MAIS POSSIBLE d’obtenir PAR HASARD pour le candidat A ○un % trop faible ○un % juste ou plus ou moins juste ○un % trop fort hasard certes moins important, mais présent ! Toute solution suppose l’intervention du hasard : INÉLUCTABLE 57

Interprétation des données d’enquête Pourquoi adapter l’interprétation des résultats ? Comment choisir les ? 1 re solution : choix au hasard, mais pas très rassuré 2 e solution pour se rassurer en diminuant l’importance du hasard :  guider la constitution de l’échantillon ○définir des quotas selon certaines caractéristiques (âge, sexe, statut socio-prof…) ○choisir au hasard des individus en veillant à respecter les quotas  MAIS POSSIBLE d’obtenir PAR HASARD pour le candidat A ○un % trop faible ○un % juste ou plus ou moins juste ○un % trop fort hasard certes moins important, mais présent ! Toute solution suppose l’intervention du hasard : INÉLUCTABLE 58

Interprétation des données d’enquête Pourquoi adapter l’interprétation des résultats ? Comment choisir les ? 1 re solution : choix au hasard, mais pas très rassuré 2 e solution pour se rassurer en diminuant l’importance du hasard :  guider la constitution de l’échantillon ○définir des quotas selon certaines caractéristiques (âge, sexe, statut socio-prof…) ○choisir au hasard des individus en veillant à respecter les quotas  MAIS POSSIBLE d’obtenir PAR HASARD pour le candidat A ○un % trop faible ○un % juste ou plus ou moins juste ○un % trop fort hasard certes moins important, mais présent ! Toute solution suppose l’intervention du hasard : INÉLUCTABLE 59

Interprétation des données d’enquête Pourquoi adapter l’interprétation des résultats ? Comment choisir les ? 1 re solution : choix au hasard, mais pas très rassuré 2 e solution pour se rassurer en diminuant l’importance du hasard :  guider la constitution de l’échantillon ○définir des quotas selon certaines caractéristiques (âge, sexe, statut socio-prof…) ○choisir au hasard des individus en veillant à respecter les quotas  MAIS POSSIBLE d’obtenir PAR HASARD pour le candidat A ○un % trop faible ○un % juste ou plus ou moins juste ○un % trop fort hasard certes moins important, mais présent ! Toute solution suppose l’intervention du hasard : INÉLUCTABLE 60

Interprétation des données d’enquête L’essentiel vu jusqu’ici : Intervention inéluctable du hasard dans le choix de l’échantillon Par définition, avec le hasard, 2 possibilités  Il fait bien les choses  « p » dans échantillon  « p » dans la population  Il fait mal les choses  « p » dans échantillon très ≠ du « p » dans la population Le problème :  après l’enquête  impossible de savoir si le hasard a bien ou mal fait les choses  sauf à faire une opération… exhaustive (exemple : interroger les ) Conséquence : en cas d’enquête, interprétation des données avec  IMPRÉCISION  INCERTITUDE 61

Interprétation des données d’enquête L’essentiel vu jusqu’ici : Intervention inéluctable du hasard dans le choix de l’échantillon Par définition, avec le hasard, 2 possibilités  Il fait bien les choses  « p » dans échantillon  « p » dans la population  Il fait mal les choses  « p » dans échantillon très ≠ du « p » dans la population Le problème :  après l’enquête  impossible de savoir si le hasard a bien ou mal fait les choses  sauf à faire une opération… exhaustive (exemple : interroger les ) Conséquence : en cas d’enquête, interprétation des données avec  IMPRÉCISION  INCERTITUDE 62

Interprétation des données d’enquête L’essentiel vu jusqu’ici : Intervention inéluctable du hasard dans le choix de l’échantillon Par définition, avec le hasard, 2 possibilités :  Il fait bien les choses  « p » dans échantillon  « p » dans la population  Il fait mal les choses  « p » dans échantillon très ≠ du « p » dans la population Le problème :  après l’enquête  impossible de savoir si le hasard a bien ou mal fait les choses  sauf à faire une opération… exhaustive (exemple : interroger les ) Conséquence : en cas d’enquête, interprétation des données avec  IMPRÉCISION  INCERTITUDE 63

Interprétation des données d’enquête L’essentiel vu jusqu’ici : Intervention inéluctable du hasard dans le choix de l’échantillon Par définition, avec le hasard, 2 possibilités :  Il fait bien les choses  « p » dans échantillon  « p » dans la population  Il fait mal les choses  « p » dans échantillon très ≠ du « p » dans la population Le problème :  après l’enquête  impossible de savoir si le hasard a bien ou mal fait les choses  sauf à faire une opération… exhaustive (exemple : interroger les ) Conséquence : en cas d’enquête, interprétation des données avec  IMPRÉCISION  INCERTITUDE 64

Interprétation des données d’enquête L’essentiel vu jusqu’ici : Intervention inéluctable du hasard dans le choix de l’échantillon Par définition, avec le hasard, 2 possibilités :  Il fait bien les choses  « p » dans échantillon  « p » dans la population  Il fait mal les choses  « p » dans échantillon très ≠ du « p » dans la population Le problème :  après l’enquête  impossible de savoir si le hasard a bien ou mal fait les choses  sauf à faire une opération… exhaustive (exemple : interroger les ) Conséquence : en cas d’enquête, interprétation des données avec  IMPRÉCISION  INCERTITUDE 65

Interprétation des données d’enquête L’essentiel vu jusqu’ici : Intervention inéluctable du hasard dans le choix de l’échantillon Par définition, avec le hasard, 2 possibilités :  Il fait bien les choses  « p » dans échantillon  « p » dans la population  Il fait mal les choses  « p » dans échantillon très ≠ du « p » dans la population Le problème :  après l’enquête  impossible de savoir si le hasard a bien ou mal fait les choses  sauf à faire une opération… exhaustive (exemple : interroger les ) Conséquence : en cas d’enquête, interprétation des données avec  IMPRÉCISION  INCERTITUDE 66

Interprétation des données d’enquête L’essentiel vu jusqu’ici : Intervention inéluctable du hasard dans le choix de l’échantillon Par définition, avec le hasard, 2 possibilités :  Il fait bien les choses  « p » dans échantillon  « p » dans la population  Il fait mal les choses  « p » dans échantillon très ≠ du « p » dans la population Le problème :  après l’enquête (et avant dépouillement des de votes)  impossible de savoir si le hasard a bien ou mal fait les choses  sauf à faire une opération… exhaustive (exemple : interroger les ) Conséquence : en cas d’enquête, interprétation des données avec  IMPRÉCISION  INCERTITUDE 67

Interprétation des données d’enquête L’essentiel vu jusqu’ici : Intervention inéluctable du hasard dans le choix de l’échantillon Par définition, avec le hasard, 2 possibilités :  Il fait bien les choses  « p » dans échantillon  « p » dans la population  Il fait mal les choses  « p » dans échantillon très ≠ du « p » dans la population Le problème :  après l’enquête (et avant dépouillement des de votes)  impossible de savoir si le hasard a bien ou mal fait les choses  sauf à faire une opération… exhaustive (interroger les ) Conséquence : en cas d’enquête, interprétation des données avec  IMPRÉCISION  INCERTITUDE 68

Interprétation des données d’enquête L’essentiel vu jusqu’ici : Intervention inéluctable du hasard dans le choix de l’échantillon Par définition, avec le hasard, 2 possibilités :  Il fait bien les choses  « p » dans échantillon  « p » dans la population  Il fait mal les choses  « p » dans échantillon très ≠ du « p » dans la population Le problème :  après l’enquête (et avant dépouillement des de votes)  impossible de savoir si le hasard a bien ou mal fait les choses  sauf à faire une opération… exhaustive (interroger les ) Conséquence : en cas d’enquête, interprétation des données avec  IMPRÉCISION  INCERTITUDE 69

Interprétation des données d’enquête L’essentiel vu jusqu’ici : Intervention inéluctable du hasard dans le choix de l’échantillon Par définition, avec le hasard, 2 possibilités :  Il fait bien les choses  « p » dans échantillon  « p » dans la population  Il fait mal les choses  « p » dans échantillon très ≠ du « p » dans la population Le problème :  après l’enquête (et avant dépouillement des de votes)  impossible de savoir si le hasard a bien ou mal fait les choses  sauf à faire une opération… exhaustive (interroger les ) Conséquence : en cas d’enquête, interprétation des données avec  IMPRÉCISION  INCERTITUDE 70

Interprétation des données d’enquête L’essentiel vu jusqu’ici : Intervention inéluctable du hasard dans le choix de l’échantillon Par définition, avec le hasard, 2 possibilités :  Il fait bien les choses  « p » dans échantillon  « p » dans la population  Il fait mal les choses  « p » dans échantillon très ≠ du « p » dans la population Le problème :  après l’enquête (et avant dépouillement des de votes)  impossible de savoir si le hasard a bien ou mal fait les choses  sauf à faire une opération… exhaustive (interroger les ) Conséquence : en cas d’enquête, interprétation des données avec  IMPRÉCISION  INCERTITUDE 71

Interprétation des données d’enquête Interprétation CORRECTE et COMPLÈTE des données d’enquête valeur centrale : % calculé dans l’échantillon marge d’erreur : obtenue par calcul (on y vient) borne inférieure pour A : 49,5% - 3,2% = 46,3% borne supérieure pour A : 49,5% + 3,2% = 52,7% fourchette pour A : [ 46,3% ; 52,7% ] interprétation :  à 95 chances sur 100 d’avoir raison (INCERTITUDE)  le résultat de A est dans la fourchette, soit entre 46,3 et 52,7 (IMPRÉCISION) 72 ValeurÀ 95 chances sur 100 d’avoir raison : centraleMargeBorne inférieureBorne supérieure A49,5  3,2% 46,3%52,7% B50,5  3,2% 47,3%53,7% VictoireBLe sondage ne dit rien de concluant à ce sujet

Interprétation des données d’enquête Interprétation CORRECTE et COMPLÈTE des données d’enquête valeur centrale : % calculé dans l’échantillon marge d’erreur : obtenue par calcul (on y vient) borne inférieure pour A : 49,5% - 3,2% = 46,3% borne supérieure pour A : 49,5% + 3,2% = 52,7% fourchette pour A : [ 46,3% ; 52,7% ] interprétation :  à 95 chances sur 100 d’avoir raison (INCERTITUDE)  le résultat de A est dans la fourchette, soit entre 46,3 et 52,7 (IMPRÉCISION) 73 ValeurÀ 95 chances sur 100 d’avoir raison : centraleMargeBorne inférieureBorne supérieure A49,5  3,2% 46,3%52,7% B50,5  3,2% 47,3%53,7% VictoireBLe sondage ne dit rien de concluant à ce sujet

Interprétation des données d’enquête Interprétation CORRECTE et COMPLÈTE des données d’enquête valeur centrale : % calculé dans l’échantillon marge d’erreur : obtenue par calcul (on y vient) borne inférieure pour A : 49,5% - 3,2% = 46,3% borne supérieure pour A : 49,5% + 3,2% = 52,7% fourchette pour A : [ 46,3% ; 52,7% ] interprétation :  à 95 chances sur 100 d’avoir raison (INCERTITUDE)  le résultat de A est dans la fourchette, soit entre 46,3 et 52,7 (IMPRÉCISION) 74 ValeurÀ 95 chances sur 100 d’avoir raison : centraleMargeBorne inférieureBorne supérieure A49,5  3,2% 46,3%52,7% B50,5  3,2% 47,3%53,7% VictoireBLe sondage ne dit rien de concluant à ce sujet

Interprétation des données d’enquête Interprétation CORRECTE et COMPLÈTE des données d’enquête valeur centrale : % calculé dans l’échantillon marge d’erreur : obtenue par calcul (on y vient) borne inférieure pour A : 49,5% - 3,2% = 46,3% borne supérieure pour A : 49,5% + 3,2% = 52,7% fourchette pour A : [ 46,3% ; 52,7% ] interprétation :  à 95 chances sur 100 d’avoir raison (INCERTITUDE)  le résultat de A est dans la fourchette, soit entre 46,3 et 52,7 (IMPRÉCISION) 75 ValeurÀ 95 chances sur 100 d’avoir raison : centraleMargeBorne inférieureBorne supérieure A49,5  3,1% 46,4%52,6% B50,5  3,2% 47,3%53,7% VictoireBLe sondage ne dit rien de concluant à ce sujet

Interprétation des données d’enquête Interprétation CORRECTE et COMPLÈTE des données d’enquête valeur centrale : % calculé dans l’échantillon, soit 49,5% pour A marge d’erreur : obtenue par calcul (on y vient) borne inférieure pour A : 49,5% - 3,2% = 46,3% borne supérieure pour A : 49,5% + 3,2% = 52,7% fourchette pour A : [ 46,3% ; 52,7% ] interprétation :  à 95 chances sur 100 d’avoir raison (INCERTITUDE)  le résultat de A est dans la fourchette, soit entre 46,3 et 52,7 (IMPRÉCISION) 76 ValeurÀ 95 chances sur 100 d’avoir raison : centraleMargeBorne inférieureBorne supérieure A49,5  3,1% 46,4%52,6% B50,5  3,2% 47,3%53,7% VictoireBLe sondage ne dit rien de concluant à ce sujet

Interprétation des données d’enquête Interprétation CORRECTE et COMPLÈTE des données d’enquête valeur centrale : % calculé dans l’échantillon marge d’erreur : obtenue par calcul (on y vient), soit 3,1% pour A borne inférieure pour A : 49,5% - 3,2% = 46,3% borne supérieure pour A : 49,5% + 3,2% = 52,7% fourchette pour A : [ 46,3% ; 52,7% ] interprétation :  à 95 chances sur 100 d’avoir raison (INCERTITUDE)  le résultat de A est dans la fourchette, soit entre 46,3 et 52,7 (IMPRÉCISION) 77 ValeurÀ 95 chances sur 100 d’avoir raison : centraleMargeBorne inférieureBorne supérieure A49,5  3,1% 46,4%52,6% B50,5  3,2% 47,3%53,7% VictoireBLe sondage ne dit rien de concluant à ce sujet

Interprétation des données d’enquête Interprétation CORRECTE et COMPLÈTE des données d’enquête valeur centrale : % calculé dans l’échantillon marge d’erreur : obtenue par calcul (on y vient) borne inférieure pour A : 49,5% - 3,1% = 46,4% borne supérieure pour A : 49,5% + 3,1% = 52,6% fourchette pour A : [ 46,3% ; 52,7% ] interprétation :  à 95 chances sur 100 d’avoir raison (INCERTITUDE)  le résultat de A est dans la fourchette, soit entre 46,3 et 52,7 (IMPRÉCISION) 78 ValeurÀ 95 chances sur 100 d’avoir raison : centraleMargeBorne inférieureBorne supérieure A49,5  3,1% 46,4%52,6% B50,5  3,2% 47,3%53,7% VictoireBLe sondage ne dit rien de concluant à ce sujet

Interprétation des données d’enquête Interprétation CORRECTE et COMPLÈTE des données d’enquête valeur centrale : % calculé dans l’échantillon marge d’erreur : obtenue par calcul (on y vient) borne inférieure pour A : 49,5% - 3,1% = 46,4% borne supérieure pour A : 49,5% + 3,1% = 52,6% fourchette pour A : [ 46,3% ; 52,7% ] interprétation :  à 95 chances sur 100 d’avoir raison (INCERTITUDE)  le résultat de A est dans la fourchette, soit entre 46,3 et 52,7 (IMPRÉCISION) 79 ValeurÀ 95 chances sur 100 d’avoir raison : centraleMargeBorne inférieureBorne supérieure A49,5  3,1% 46,4%52,6% B50,5  3,2% 47,3%53,7% VictoireBLe sondage ne dit rien de concluant à ce sujet

Interprétation des données d’enquête Interprétation CORRECTE et COMPLÈTE des données d’enquête valeur centrale : % calculé dans l’échantillon marge d’erreur : obtenue par calcul (on y vient) borne inférieure pour A : 49,5% - 3,1% = 46,4% borne supérieure pour A : 49,5% + 3,1% = 52,6% fourchette pour A : [ 46,4% ; 52,6% ] interprétation :  à 95 chances sur 100 d’avoir raison (INCERTITUDE)  le résultat de A est dans la fourchette, soit entre 46,3 et 52,7 (IMPRÉCISION) 80 ValeurÀ 95 chances sur 100 d’avoir raison : centraleMargeBorne inférieureBorne supérieure A49,5  3,1% 46,4%52,6% B50,5  3,2% 47,3%53,7% VictoireBLe sondage ne dit rien de concluant à ce sujet

Interprétation des données d’enquête Interprétation CORRECTE et COMPLÈTE des données d’enquête valeur centrale : % calculé dans l’échantillon marge d’erreur : obtenue par calcul (on y vient) borne inférieure pour A : 49,5% - 3,1% = 46,4% borne supérieure pour A : 49,5% + 3,1% = 52,6% fourchette pour A : [ 46,4% ; 52,6% ] et 49,5 est au centre interprétation :  à 95 chances sur 100 d’avoir raison (INCERTITUDE)  le résultat de A est dans la fourchette, soit entre 46,3 et 52,7 (IMPRÉCISION) 81 ValeurÀ 95 chances sur 100 d’avoir raison : centraleMargeBorne inférieureBorne supérieure A49,5  3,1% 46,4%52,6% B50,5  3,2% 47,3%53,7% VictoireBLe sondage ne dit rien de concluant à ce sujet

Interprétation des données d’enquête Interprétation CORRECTE et COMPLÈTE des données d’enquête valeur centrale : % calculé dans l’échantillon marge d’erreur : obtenue par calcul (on y vient) borne inférieure pour A : 49,5% - 3,1% = 46,4% borne supérieure pour A : 49,5% + 3,1% = 52,6% fourchette pour A : [ 46,4% ; 52,6% ] et 49,5 est au centre interprétation pour A :  à 95 chances sur 100 d’avoir raison (INCERTITUDE)  le résultat de A est dans la fourchette, soit entre 46,3 et 52,7 (IMPRÉCISION) 82 ValeurÀ 95 chances sur 100 d’avoir raison : centraleMargeBorne inférieureBorne supérieure A49,5  3,1% 46,4%52,6% B50,5  3,2% 47,3%53,7% VictoireBLe sondage ne dit rien de concluant à ce sujet

Interprétation des données d’enquête Interprétation CORRECTE et COMPLÈTE des données d’enquête valeur centrale : % calculé dans l’échantillon marge d’erreur : obtenue par calcul (on y vient) borne inférieure pour A : 49,5% - 3,1% = 46,4% borne supérieure pour A : 49,5% + 3,1% = 52,6% fourchette pour A : [ 46,4% ; 52,6% ] et 49,5 est au centre interprétation pour A :  à 95 chances sur 100 d’avoir raison (INCERTITUDE)  le résultat de A est dans la fourchette, soit entre 46,3 et 52,7 (IMPRÉCISION) 83 ValeurÀ 95 chances sur 100 d’avoir raison : centraleMargeBorne inférieureBorne supérieure A49,5  3,1% 46,4%52,6% B50,5  3,2% 47,3%53,7% VictoireBLe sondage ne dit rien de concluant à ce sujet

Interprétation des données d’enquête Interprétation CORRECTE et COMPLÈTE des données d’enquête valeur centrale : % calculé dans l’échantillon marge d’erreur : obtenue par calcul (on y vient) borne inférieure pour A : 49,5% - 3,1% = 46,4% borne supérieure pour A : 49,5% + 3,1% = 52,6% fourchette pour A : [ 46,4% ; 52,6% ] et 49,5 est au centre interprétation pour A :  à 95 chances sur 100 d’avoir raison (INCERTITUDE)  le résultat de A est dans la fourchette, soit entre 46,4 et 52,6 (IMPRÉCISION) 84 ValeurÀ 95 chances sur 100 d’avoir raison : centraleMargeBorne inférieureBorne supérieure A49,5  3,1% 46,4%52,6% B50,5  3,2% 47,3%53,7% VictoireBLe sondage ne dit rien de concluant à ce sujet

Interprétation des données d’enquête Interprétation CORRECTE et COMPLÈTE des données d’enquête Interprétation :  à 95 chances sur 100 d’avoir raison (INCERTITUDE)  le résultat de A est dans la fourchette (IMPRÉCISION) Interprétation, complément pas toujours cité :  à 5 chances sur 100  le résultat de A est hors fourchette : 42,7% 85 ValeurÀ 95 chances sur 100 d’avoir raison : centraleMargeBorne inférieureBorne supérieure A49,5  3,1% 46,4%52,6% B50,5  3,2% 47,3%53,7% VictoireBLe sondage ne dit rien de concluant à ce sujet Pourquoi pas toujours cité ? Car complémentaire de l’interprétation initiale

Interprétation des données d’enquête Interprétation CORRECTE et COMPLÈTE des données d’enquête Interprétation :  à 95 chances sur 100 d’avoir raison (INCERTITUDE)  le résultat de A est dans la fourchette (IMPRÉCISION) Interprétation, complément pas toujours cité :  à 5 chances sur 100  le résultat de A est hors fourchette : 42,7% 86 ValeurÀ 95 chances sur 100 d’avoir raison : centraleMargeBorne inférieureBorne supérieure A49,5  3,1% 46,4%52,6% B50,5  3,2% 47,3%53,7% VictoireBLe sondage ne dit rien de concluant à ce sujet Pourquoi pas toujours cité ? Car complémentaire de l’interprétation initiale

Interprétation des données d’enquête Interprétation CORRECTE et COMPLÈTE des données d’enquête Interprétation :  à 95 chances sur 100 d’avoir raison (INCERTITUDE)  le résultat de A est dans la fourchette (IMPRÉCISION) Interprétation, complément pas toujours cité :  à 5 chances sur 100  le résultat de A est hors fourchette : 42,7% 87 ValeurÀ 95 chances sur 100 d’avoir raison : centraleMargeBorne inférieureBorne supérieure A49,5  3,1% 46,4%52,6% B50,5  3,2% 47,3%53,7% VictoireBLe sondage ne dit rien de concluant à ce sujet Pourquoi pas toujours cité ? Car complémentaire de l’interprétation initiale

Interprétation des données d’enquête Interprétation CORRECTE et COMPLÈTE des données d’enquête Interprétation :  à 95 chances sur 100 d’avoir raison (INCERTITUDE)  le résultat de A est dans la fourchette (IMPRÉCISION) Interprétation, complément pas toujours cité :  à 5 chances sur 100  le résultat de A est hors fourchette : 52,6% 88 ValeurÀ 95 chances sur 100 d’avoir raison : centraleMargeBorne inférieureBorne supérieure A49,5  3,1% 46,4%52,6% B50,5  3,2% 47,3%53,7% VictoireBLe sondage ne dit rien de concluant à ce sujet Pourquoi pas toujours cité ? Car complémentaire de l’interprétation initiale

Interprétation des données d’enquête Interprétation CORRECTE et COMPLÈTE des données d’enquête Interprétation :  à 95 chances sur 100 d’avoir raison (INCERTITUDE)  le résultat de A est dans la fourchette (IMPRÉCISION) Interprétation, complément pas toujours cité :  à 5 chances sur 100  le résultat de A est hors fourchette : 52,6% 89 ValeurÀ 95 chances sur 100 d’avoir raison : centraleMargeBorne inférieureBorne supérieure A49,5  3,1% 46,4%52,6% B50,5  3,2% 47,3%53,7% VictoireBLe sondage ne dit rien de concluant à ce sujet Pourquoi pas toujours cité ? Car complémentaire de l’interprétation initiale.

Interprétation des données d’enquête Interprétation CORRECTE et COMPLÈTE des données d’enquête Interprétation :  à 95 chances sur 100 d’avoir raison (INCERTITUDE)  le résultat de A est dans la fourchette (IMPRÉCISION) Interprétation, complément pas toujours cité :  à 5 chances sur 100  le résultat de A est hors fourchette : 52,6% 90 ValeurÀ 95 chances sur 100 d’avoir raison : centraleMargeBorne inférieureBorne supérieure A49,5  3,1% 46,4%52,6% B50,5  3,2% 47,3%53,7% VictoireBLe sondage ne dit rien de concluant à ce sujet Pourquoi pas toujours cité ? Car complémentaire de l’interprétation initiale.

Interprétation des données d’enquête Interprétation CORRECTE et COMPLÈTE des données d’enquête Interprétation :  à 95 chances sur 100 d’avoir raison (INCERTITUDE)  le résultat de A est dans la fourchette (IMPRÉCISION) Rappel : pourquoi l’introduction de l’incertitude et de l’imprécision ?  intervention du hasard dans le choix des  avec le hasard, 2 possibilités :  il fait bien les choses : « p » de l’échantillon proche du « p » de la population  il fait mal les choses : « p » de l’échantillon loin du « p » de la population  après l’enquête, on ne sait pas si le hasard a été favorable ou pas   prudence dans l’utilisation des données : imprécision & incertitude 91 ValeurÀ 95 chances sur 100 d’avoir raison : centraleMargeBorne inférieureBorne supérieure A49,5  3,1% 46,4%52,6% B50,5  3,2% 47,3%53,7% VictoireBLe sondage ne dit rien de concluant à ce sujet

Interprétation des données d’enquête Interprétation CORRECTE et COMPLÈTE des données d’enquête Interprétation :  à 95 chances sur 100 d’avoir raison (INCERTITUDE)  le résultat de A est dans la fourchette (IMPRÉCISION) Rappel : pourquoi l’introduction de l’incertitude et de l’imprécision ?  intervention du hasard dans le choix des  avec le hasard, 2 possibilités :  il fait bien les choses : « p » de l’échantillon proche du « p » de la population  il fait mal les choses : « p » de l’échantillon loin du « p » de la population  après l’enquête, on ne sait pas si le hasard a été favorable ou pas   prudence dans l’utilisation des données : imprécision & incertitude 92 ValeurÀ 95 chances sur 100 d’avoir raison : centraleMargeBorne inférieureBorne supérieure A49,5  3,1% 46,4%52,6% B50,5  3,2% 47,3%53,7% VictoireBLe sondage ne dit rien de concluant à ce sujet

Interprétation des données d’enquête Interprétation CORRECTE et COMPLÈTE des données d’enquête Interprétation :  à 95 chances sur 100 d’avoir raison (INCERTITUDE)  le résultat de A est dans la fourchette (IMPRÉCISION) Rappel : pourquoi l’introduction de l’incertitude et de l’imprécision ?  intervention du hasard dans le choix des  avec le hasard, 2 possibilités :  il fait bien les choses : « p » de l’échantillon proche du « p » de la population  il fait mal les choses : « p » de l’échantillon loin du « p » de la population  après l’enquête, on ne sait pas si le hasard a été favorable ou pas   prudence dans l’utilisation des données : imprécision & incertitude 93 ValeurÀ 95 chances sur 100 d’avoir raison : centraleMargeBorne inférieureBorne supérieure A49,5  3,1% 46,4%52,6% B50,5  3,2% 47,3%53,7% VictoireBLe sondage ne dit rien de concluant à ce sujet

Interprétation des données d’enquête Interprétation CORRECTE et COMPLÈTE des données d’enquête Interprétation :  à 95 chances sur 100 d’avoir raison (INCERTITUDE)  le résultat de A est dans la fourchette (IMPRÉCISION) Rappel : pourquoi l’introduction de l’incertitude et de l’imprécision ?  intervention du hasard dans le choix des  avec le hasard, 2 possibilités :  il fait bien les choses : « p » de l’échantillon proche du « p » de la population  il fait mal les choses : « p » de l’échantillon loin du « p » de la population  après l’enquête, on ne sait pas si le hasard a été favorable ou pas   prudence dans l’utilisation des données : imprécision & incertitude 94 ValeurÀ 95 chances sur 100 d’avoir raison : centraleMargeBorne inférieureBorne supérieure A49,5  3,1% 46,4%52,6% B50,5  3,2% 47,3%53,7% VictoireBLe sondage ne dit rien de concluant à ce sujet

Interprétation des données d’enquête Interprétation CORRECTE et COMPLÈTE des données d’enquête Interprétation :  à 95 chances sur 100 d’avoir raison (INCERTITUDE)  le résultat de A est dans la fourchette (IMPRÉCISION) Rappel : pourquoi l’introduction de l’incertitude et de l’imprécision ?  intervention du hasard dans le choix des  avec le hasard, 2 possibilités :  il fait bien les choses : « p » de l’échantillon proche du « p » de la population  il fait mal les choses : « p » de l’échantillon loin du « p » de la population  après l’enquête, on ne sait pas si le hasard a été favorable ou pas   prudence dans l’utilisation des données : imprécision & incertitude 95 ValeurÀ 95 chances sur 100 d’avoir raison : centraleMargeBorne inférieureBorne supérieure A49,5  3,1% 46,4%52,6% B50,5  3,2% 47,3%53,7% VictoireBLe sondage ne dit rien de concluant à ce sujet

Interprétation des données d’enquête Interprétation CORRECTE et COMPLÈTE des données d’enquête Interprétation :  à 95 chances sur 100 d’avoir raison (INCERTITUDE)  le résultat de A est dans la fourchette (IMPRÉCISION) Rappel : pourquoi l’introduction de l’incertitude et de l’imprécision ?  intervention du hasard dans le choix des  avec le hasard, 2 possibilités :  il fait bien les choses : « p » de l’échantillon proche du « p » de la population  il fait mal les choses : « p » de l’échantillon loin du « p » de la population  après l’enquête, on ne sait pas si le hasard a été favorable ou pas   prudence dans l’utilisation des données : imprécision & incertitude 96 ValeurÀ 95 chances sur 100 d’avoir raison : centraleMargeBorne inférieureBorne supérieure A49,5  3,1% 46,4%52,6% B50,5  3,2% 47,3%53,7% VictoireBLe sondage ne dit rien de concluant à ce sujet

Interprétation des données d’enquête Interprétation CORRECTE et COMPLÈTE des données d’enquête Interprétation :  à 95 chances sur 100 d’avoir raison (INCERTITUDE)  le résultat de A est dans la fourchette (IMPRÉCISION) Même type de calcul et d’interprétation pour B :  à 95 chances sur 100 d’avoir raison (INCERTITUDE)  le résultat de B est dans sa fourchette (IMPRÉCISION) 97 ValeurÀ 95 chances sur 100 d’avoir raison : centraleMargeBorne inférieureBorne supérieure A49,5  3,1% 46,4%52,6% B50,5  3,1% 47,4%53,6% VictoireBLe sondage ne dit rien de concluant à ce sujet

Interprétation des données d’enquête Interprétation CORRECTE et COMPLÈTE des données d’enquête Interprétation :  à 95 chances sur 100 d’avoir raison (INCERTITUDE)  le résultat de A est dans la fourchette (IMPRÉCISION) Utilité du sondage  quel candidat va gagner ?  le sondage ne permet pas de prévoir la victoire de A ou de B  utile ou pas ?  utile : montre que la situation est serrée, ce qui est une information  inutile si le seul objectif est de prévoir la victoire, mais… On en arrive aux FORMULES (cf. documents distribués) 98 ValeurÀ 95 chances sur 100 d’avoir raison : centraleMargeBorne inférieureBorne supérieure A49,5  3,1% 46,4%52,6% B50,5  3,1% 47,4%53,6% VictoireBLe sondage ne dit rien de concluant à ce sujet

Interprétation des données d’enquête Interprétation CORRECTE et COMPLÈTE des données d’enquête Interprétation :  à 95 chances sur 100 d’avoir raison (INCERTITUDE)  le résultat de A est dans la fourchette (IMPRÉCISION) Utilité du sondage  quel candidat va gagner ?  le sondage ne permet pas de prévoir la victoire de A ou de B  utile ou pas ?  utile : montre que la situation est serrée, ce qui est une information  inutile si le seul objectif est de prévoir la victoire, mais… On en arrive aux FORMULES (cf. documents distribués) 99 ValeurÀ 95 chances sur 100 d’avoir raison : centraleMargeBorne inférieureBorne supérieure A49,5  3,1% 46,4%52,6% B50,5  3,1% 47,4%53,6% VictoireBLe sondage ne dit rien de concluant à ce sujet

Interprétation des données d’enquête Interprétation CORRECTE et COMPLÈTE des données d’enquête Interprétation :  à 95 chances sur 100 d’avoir raison (INCERTITUDE)  le résultat de A est dans la fourchette (IMPRÉCISION) Utilité du sondage  quel candidat va gagner ?  le sondage ne permet pas de prévoir la victoire de A ou de B  utile ou pas ?  utile : montre que la situation est serrée, ce qui est une information  inutile si le seul objectif est de prévoir la victoire, mais… On en arrive aux FORMULES (cf. documents distribués) 100 ValeurÀ 95 chances sur 100 d’avoir raison : centraleMargeBorne inférieureBorne supérieure A49,5  3,1% 46,4%52,6% B50,5  3,1% 47,4%53,6% VictoireBLe sondage ne dit rien de concluant à ce sujet

Interprétation des données d’enquête Interprétation CORRECTE et COMPLÈTE des données d’enquête Interprétation :  à 95 chances sur 100 d’avoir raison (INCERTITUDE)  le résultat de A est dans la fourchette (IMPRÉCISION) Utilité du sondage  quel candidat va gagner ?  le sondage ne permet pas de prévoir la victoire de A ou de B  utile ou pas ?  utile : montre que la situation est serrée, ce qui est une information  inutile si le seul objectif est de prévoir la victoire, mais… On en arrive aux FORMULES (cf. documents distribués) 101 ValeurÀ 95 chances sur 100 d’avoir raison : centraleMargeBorne inférieureBorne supérieure A49,5  3,1% 46,4%52,6% B50,5  3,1% 47,4%53,6% VictoireBLe sondage ne dit rien de concluant à ce sujet

Interprétation des données d’enquête Interprétation CORRECTE et COMPLÈTE des données d’enquête Interprétation :  à 95 chances sur 100 d’avoir raison (INCERTITUDE)  le résultat de A est dans la fourchette (IMPRÉCISION) Utilité du sondage  quel candidat va gagner ?  le sondage ne permet pas de prévoir la victoire de A ou de B  utile ou pas ?  utile : montre que la situation est serrée, ce qui est une information  inutile si le seul objectif est de prévoir la victoire, mais… On en arrive aux FORMULES (cf. documents distribués) 102 ValeurÀ 95 chances sur 100 d’avoir raison : centraleMargeBorne inférieureBorne supérieure A49,5  3,1% 46,4%52,6% B50,5  3,1% 47,4%53,6% VictoireBLe sondage ne dit rien de concluant à ce sujet

Interprétation des données d’enquête Interprétation CORRECTE et COMPLÈTE des données d’enquête Interprétation :  à 95 chances sur 100 d’avoir raison (INCERTITUDE)  le résultat de A est dans la fourchette (IMPRÉCISION) Utilité du sondage  quel candidat va gagner ?  le sondage ne permet pas de prévoir la victoire de A ou de B  utile ou pas ?  utile : montre que la situation est serrée, ce qui est une information  inutile si le seul objectif est de prévoir la victoire, mais… On en arrive aux FORMULES (cf. documents distribués) 103 ValeurÀ 95 chances sur 100 d’avoir raison : centraleMargeBorne inférieureBorne supérieure A49,5  3,1% 46,4%52,6% B50,5  3,1% 47,4%53,6% VictoireBLe sondage ne dit rien de concluant à ce sujet

Interprétation des données d’enquête Interprétation CORRECTE et COMPLÈTE des données d’enquête Interprétation :  à 95 chances sur 100 d’avoir raison (INCERTITUDE)  le résultat de A est dans la fourchette (IMPRÉCISION) Utilité du sondage  quel candidat va gagner ?  le sondage ne permet pas de prévoir la victoire de A ou de B  utile ou pas ?  utile : montre que la situation est serrée, ce qui est une information  inutile si le seul objectif est de prévoir la victoire, mais… On en arrive aux FORMULES (cf. documents distribués) 104 ValeurÀ 95 chances sur 100 d’avoir raison : centraleMargeBorne inférieureBorne supérieure A49,5  3,1% 46,4%52,6% B50,5  3,1% 47,4%53,6% VictoireBLe sondage ne dit rien de concluant à ce sujet

Interprétation des données d’enquête Interprétation CORRECTE et COMPLÈTE des données d’enquête Interprétation :  à 95 chances sur 100 d’avoir raison (INCERTITUDE)  le résultat de A est dans la fourchette (IMPRÉCISION) Utilité du sondage  quel candidat va gagner ?  le sondage ne permet pas de prévoir la victoire de A ou de B  utile ou pas ?  utile : montre que la situation est serrée, ce qui est une information  inutile si le seul objectif est de prévoir la victoire, mais… On est loin de : « Le sondage prévoit 50,5% pour B et donc sa victoire » 105 ValeurÀ 95 chances sur 100 d’avoir raison : centraleMargeBorne inférieureBorne supérieure A49,5  3,1% 46,4%52,6% B50,5  3,1% 47,4%53,6% VictoireBLe sondage ne dit rien de concluant à ce sujet

Interprétation des données d’enquête Interprétation CORRECTE et COMPLÈTE des données d’enquête Interprétation :  à 95 chances sur 100 d’avoir raison (INCERTITUDE)  le résultat de A est dans la fourchette (IMPRÉCISION) Utilité du sondage On est loin de : « Le sondage prévoit 50,5% pour B et donc sa victoire » On arrive aux FORMULES (cf. documents distribués). 106 ValeurÀ 95 chances sur 100 d’avoir raison : centraleMargeBorne inférieureBorne supérieure A49,5  3,1% 46,4%52,6% B50,5  3,1% 47,4%53,6% VictoireBLe sondage ne dit rien de concluant à ce sujet

Interprétation des données d’enquête Les formules Marge d’erreur  données : lors d’un sondage  sur un échantillon de individus  un parti a obtenu 18,7% des voix  le degré de certitude désiré est de 95% (ou 95 chances sur 100 d’avoir raison)  le calcul effectif de la marge (selon une formule bien établie ; cf. annexe 8, p. 78) 107

Interprétation des données d’enquête Les formules Marge d’erreur  Le calcul effectif de la marge  La formule théorique  « p » = le % dans l’échantillon, soit 18,7% ou 0,187  « q » = 1 – p, soit 1 – 0,187 = 0,813 ou 100% - 17,7% = 81,3%  « n » = la taille de l’échantillon, soit  « k » est une coefficient variant selon le degré de certitude CHOISI : si degré de certitude = 95%, k = 1,96 (valeur par défaut) si degré de certitude = 99%, k = 2,58 (plus rarement choisi) 108

Interprétation des données d’enquête Les formules Marge d’erreur  Le calcul effectif de la marge  La formule théorique  « p » = le % dans l’échantillon, soit 18,7% ou 0,187  « q » = 1 – p, soit 1 – 0,187 = 0,813 ou 100% - 17,7% = 81,3%  « n » = la taille de l’échantillon, soit  « k » est une coefficient variant selon le degré de certitude CHOISI : si degré de certitude = 95%, k = 1,96 (valeur par défaut) si degré de certitude = 99%, k = 2,58 (plus rarement choisi) 109

Interprétation des données d’enquête Les formules Marge d’erreur  Le calcul effectif de la marge  La formule théorique  « p » = le % dans l’échantillon, soit 18,7% ou 0,187  « q » = 1 – p, soit 1 – 0,187 = 0,813 ou 100% - 17,7% = 81,3%  « n » = la taille de l’échantillon, soit  « k » est une coefficient variant selon le degré de certitude CHOISI : si degré de certitude = 95%, k = 1,96 (valeur par défaut) si degré de certitude = 99%, k = 2,58 (plus rarement choisi) 110

Interprétation des données d’enquête Les formules Marge d’erreur  Le calcul effectif de la marge  La formule théorique  « p » = le % dans l’échantillon, soit 18,7% ou 0,187  « q » = 1 – p, soit 1 – 0,187 = 0,813 ou 100% - 18,7% = 81,3%  « n » = la taille de l’échantillon, soit  « k » est une coefficient variant selon le degré de certitude CHOISI : si degré de certitude = 95%, k = 1,96 (valeur par défaut) si degré de certitude = 99%, k = 2,58 (plus rarement choisi) 111

Interprétation des données d’enquête Les formules Marge d’erreur  Le calcul effectif de la marge  La formule théorique  « p » = le % dans l’échantillon, soit 18,7% ou 0,187  « q » = 1 – p, soit 1 – 0,187 = 0,813 ou 100% - 18,7% = 81,3%  « n » = la taille de l’échantillon, soit  « k » est une coefficient variant selon le degré de certitude CHOISI : si degré de certitude = 95%, k = 1,96 (valeur par défaut) si degré de certitude = 99%, k = 2,58 (plus rarement choisi) 112

Interprétation des données d’enquête Les formules Marge d’erreur  Le calcul effectif de la marge  La formule théorique  « p » = le % dans l’échantillon, soit 18,7% ou 0,187  « q » = 1 – p, soit 1 – 0,187 = 0,813 ou 100% - 18,7% = 81,3%  « n » = la taille de l’échantillon, soit  « k » est une coefficient variant selon le degré de certitude CHOISI : si degré de certitude = 95%  k = 1,96 (valeur par défaut) si degré de certitude = 99%, k = 2,58 (plus rarement choisi) 113

Interprétation des données d’enquête Les formules Marge d’erreur  Le calcul effectif de la marge  La formule théorique  « p » = le % dans l’échantillon, soit 18,7% ou 0,187  « q » = 1 – p, soit 1 – 0,187 = 0,813 ou 100% - 18,7% = 81,3%  « n » = la taille de l’échantillon, soit  « k » est une coefficient variant selon le degré de certitude CHOISI : si degré de certitude = 95%  k = 1,96 (valeur par défaut) si degré de certitude = 99 %  = 2,58 (plus rarement choisi) 114

Interprétation des données d’enquête Les formules ( rappel : p = 0,187 ; n = ; degré certitude : 95% ) Rappel : marge d’erreur = 2,2% ou 0,022 La fourchette  définie par 2 bornes :  inférieure : p - marge = 0,187 – 0,022 = 0,165 ou 16,5%  supérieure : p + marge = 0, ,022 = 0,209 ou 20,9%  finalement la fourchette = [ 16,5% ; 20,9% ] Retour à l’interprétation : vu les résultats du sondage, « p » dans la population se situe :  à 95 chances sur 100, DANS la fourchette (entre 16,5 et 20,9%)  à 5 chances sur 100, HORS fourchette (à – de 16,5% ou à + de 20,9) Des questions ? Alors aux exercices, citoyens ! 115

Interprétation des données d’enquête Les formules ( rappel : p = 0,187 ; n = ; degré certitude : 95% ) Rappel : marge d’erreur = 2,2% ou 0,022 La fourchette  définie par 2 bornes :  inférieure : p - marge = 0,187 – 0,022 = 0,165 ou 16,5%  supérieure : p + marge = 0, ,022 = 0,209 ou 20,9%  finalement la fourchette = [ 16,5% ; 20,9% ] Retour à l’interprétation : vu les résultats du sondage, « p » dans la population se situe :  à 95 chances sur 100, DANS la fourchette (entre 16,5 et 20,9%)  à 5 chances sur 100, HORS fourchette (à – de 16,5% ou à + de 20,9) Des questions ? Alors aux exercices, citoyens ! 116

Interprétation des données d’enquête Les formules ( rappel : p = 0,187 ; n = ; degré certitude : 95% ) Rappel : marge d’erreur = 2,2% ou 0,022 La fourchette  définie par 2 bornes :  inférieure : p - marge = 0,187 – 0,022 = 0,165 ou 16,5%  supérieure : p + marge = 0, ,022 = 0,209 ou 20,9%  finalement la fourchette = [ 16,5% ; 20,9% ] Retour à l’interprétation : vu les résultats du sondage, « p » dans la population se situe :  à 95 chances sur 100, DANS la fourchette (entre 16,5 et 20,9%)  à 5 chances sur 100, HORS fourchette (à – de 16,5% ou à + de 20,9) Des questions ? Alors aux exercices, citoyens ! 117

Interprétation des données d’enquête Les formules ( rappel : p = 0,187 ; n = ; degré certitude : 95% ) Rappel : marge d’erreur = 2,2% ou 0,022 La fourchette  définie par 2 bornes :  inférieure : p - marge = 0,187 – 0,022 = 0,165 ou 16,5%  supérieure : p + marge = 0, ,022 = 0,209 ou 20,9%  finalement la fourchette = [ 16,5% ; 20,9% ] Retour à l’interprétation : vu les résultats du sondage, « p » dans la population se situe :  à 95 chances sur 100, DANS la fourchette (entre 16,5 et 20,9%)  à 5 chances sur 100, HORS fourchette (à – de 16,5% ou à + de 20,9) Des questions ? Alors aux exercices, citoyens ! 118

Interprétation des données d’enquête Les formules ( rappel : p = 0,187 ; n = ; degré certitude : 95% ) Rappel : marge d’erreur = 2,2% ou 0,022 La fourchette  définie par 2 bornes :  inférieure : p - marge = 0,187 – 0,022 = 0,165 ou 16,5%  supérieure : p + marge = 0, ,022 = 0,209 ou 20,9%  finalement la fourchette = [ 16,5% ; 20,9% ] Retour à l’interprétation : vu les résultats du sondage, « p » dans la population se situe :  à 95 chances sur 100, DANS la fourchette (entre 16,5 et 20,9%)  à 5 chances sur 100, HORS fourchette (à – de 16,5% ou à + de 20,9) Des questions ? Alors aux exercices, citoyens ! 119

Interprétation des données d’enquête Les formules ( rappel : p = 0,187 ; n = ; degré certitude : 95% ) Rappel : marge d’erreur = 2,2% ou 0,022 La fourchette  définie par 2 bornes :  inférieure : p - marge = 0,187 – 0,022 = 0,165 ou 16,5%  supérieure : p + marge = 0, ,022 = 0,209 ou 20,9%  finalement la fourchette = [ 16,5% ; 20,9% ] Retour à l’interprétation : vu les résultats du sondage, « p » dans la population se situe :  à 95 chances sur 100, DANS la fourchette (entre 16,5 et 20,9%)  à 5 chances sur 100, HORS fourchette (à – de 16,5% ou à + de 20,9) Des questions ? Alors aux exercices, citoyens ! 120

Interprétation des données d’enquête Les formules ( rappel : p = 0,187 ; n = ; degré certitude : 95% ) Rappel : marge d’erreur = 2,2% ou 0,022 La fourchette  définie par 2 bornes :  inférieure : p - marge = 0,187 – 0,022 = 0,165 ou 16,5%  supérieure : p + marge = 0, ,022 = 0,209 ou 20,9%  finalement la fourchette = [ 16,5% ; 20,9% ] Retour à l’interprétation : vu les résultats du sondage, « p » dans la population se situe :  à 95 chances sur 100, DANS la fourchette (entre 16,5 et 20,9%)  à 5 chances sur 100, HORS fourchette (à – de 16,5% ou à + de 20,9) Des questions ? Alors aux exercices, citoyens ! 121

Interprétation des données d’enquête Les formules ( rappel : p = 0,187 ; n = ; degré certitude : 95% ) Rappel : marge d’erreur = 2,2% ou 0,022 La fourchette  définie par 2 bornes :  inférieure : p - marge = 0,187 – 0,022 = 0,165 ou 16,5%  supérieure : p + marge = 0, ,022 = 0,209 ou 20,9%  finalement la fourchette = [ 16,5% ; 20,9% ] Retour à l’interprétation : vu les résultats du sondage, « p » dans la population se situe :  à 95 chances sur 100, DANS la fourchette (entre 16,5 et 20,9%)  à 5 chances sur 100, HORS fourchette (à – de 16,5% ou à + de 20,9) Des questions ? Alors aux exercices, citoyens ! 122

Interprétation des données d’enquête Les formules ( rappel : p = 0,187 ; n = ; degré certitude : 95% ) Rappel : marge d’erreur = 2,2% ou 0,022 La fourchette  définie par 2 bornes :  inférieure : p - marge = 0,187 – 0,022 = 0,165 ou 16,5%  supérieure : p + marge = 0, ,022 = 0,209 ou 20,9%  finalement la fourchette = [ 16,5% ; 20,9% ] Retour à l’interprétation : vu les résultats du sondage, « p » dans la population se situe :  à 95 chances sur 100, DANS la fourchette (entre 16,5 et 20,9%)  à 5 chances sur 100, HORS fourchette (à – de 16,5% ou à + de 20,9) Des questions ? Alors aux exercices, citoyens ! 123

Interprétation des données d’enquête Les formules ( rappel : p = 0,187 ; n = ; degré certitude : 95% ) Rappel : marge d’erreur = 2,2% ou 0,022 La fourchette  définie par 2 bornes :  inférieure : p - marge = 0,187 – 0,022 = 0,165 ou 16,5%  supérieure : p + marge = 0, ,022 = 0,209 ou 20,9%  finalement la fourchette = [ 16,5% ; 20,9% ] Retour à l’interprétation : vu les résultats du sondage, « p » dans la population se situe :  à 95 chances sur 100, DANS la fourchette (entre 16,5 et 20,9%)  à 5 chances sur 100, HORS fourchette (à – de 16,5% ou à + de 20,9) Des questions ? Alors aux exercices, citoyens ! 124

Interprétation des données d’enquête Les formules ( rappel : p = 0,187 ; n = ; degré certitude : 95% ) Rappel : marge d’erreur = 2,2% ou 0,022 La fourchette  définie par 2 bornes :  inférieure : p - marge = 0,187 – 0,022 = 0,165 ou 16,5%  supérieure : p + marge = 0, ,022 = 0,209 ou 20,9%  finalement la fourchette = [ 16,5% ; 20,9% ] Retour à l’interprétation : vu les résultats du sondage, « p » dans la population se situe :  à 95 chances sur 100, DANS la fourchette (entre 16,5 et 20,9%)  à 5 chances sur 100, HORS fourchette (à – de 16,5% ou à + de 20,9) Des questions ? Alors aux exercices, citoyens ! 125

Interprétation des données d’enquête Calcul en % ou pas : avec des décimales uniquement avec les % conseil (qui teint peut-être des mes habitudes)  faire le calcul avec les décimales  puis transformer le résultat en % : 0,022 * 100 = 2,2% (si problème…)  ne pas oublier le sigle « % », si transformation en %... erreurs fréquemment constatées…  0,187 – 1 ou 18,7% – 100%  1 – 18,7 (1 en unité et 18,7 en % ;  nombre négatif qui ICI ne convient pas)  si %, introduire 18,7 puis pousser sur la touche %  diviser par 1,253 et pas par Attention sur calculette souvent, «, » = «. » ! 126

Interprétation des données d’enquête Calcul en % ou pas : avec des unités et décimales uniquement avec les % conseil (qui teint peut-être des mes habitudes)  faire le calcul avec les décimales  puis transformer le résultat en % : 0,022 * 100 = 2,2% (si problème…)  ne pas oublier le sigle « % », si transformation en %... erreurs fréquemment constatées…  0,187 – 1 ou 18,7% – 100%  1 – 18,7 (1 en unité et 18,7 en % ;  nombre négatif qui ICI ne convient pas)  si %, introduire 18,7 puis pousser sur la touche %  diviser par 1,253 et pas par Attention sur calculette souvent, «, » = «. » ! 127

Interprétation des données d’enquête Calcul en % ou pas : avec des unités et décimales uniquement avec les % et des décimales de % conseil (qui teint peut-être des mes habitudes)  faire le calcul avec les décimales  puis transformer le résultat en % : 0,022 * 100 = 2,2% (si problème…)  ne pas oublier le sigle « % », si transformation en %... erreurs fréquemment constatées…  0,187 – 1 ou 18,7% – 100%  1 – 18,7 (1 en unité et 18,7 en % ;  nombre négatif qui ICI ne convient pas)  si %, introduire 18,7 puis pousser sur la touche %  diviser par 1,253 et pas par Attention sur calculette souvent, «, » = «. » ! 128

Interprétation des données d’enquête Calcul en % ou pas : avec des unités et décimales uniquement avec les % et des décimales de % conseil (qui vient peut-être de mes habitudes)  faire le calcul avec les décimales  puis transformer le résultat en % : 0,022 * 100 = 2,2% (si problème…)  ne pas oublier le sigle « % », si transformation en %... erreurs fréquemment constatées…  0,187 – 1 ou 18,7% – 100%  1 – 18,7 (1 en unité et 18,7 en % ;  nombre négatif qui ICI ne convient pas)  si %, introduire 18,7 puis pousser sur la touche %  diviser par 1,253 et pas par Attention sur calculette souvent, «, » = «. » ! 129

Interprétation des données d’enquête Calcul en % ou pas : avec des unités et décimales uniquement avec les % et des décimales de % conseil (qui vient peut-être de mes habitudes)  faire le calcul avec les décimales  puis transformer le résultat en % : 0,022 * 100 = 2,2% (si problème…)  ne pas oublier le sigle « % », si transformation en %... erreurs fréquemment constatées…  0,187 – 1 ou 18,7% – 100%  1 – 18,7 (1 en unité et 18,7 en % ;  nombre négatif qui ICI ne convient pas)  si %, introduire 18,7 puis pousser sur la touche %  diviser par 1,253 et pas par Attention sur calculette souvent, «, » = «. » ! 130

Interprétation des données d’enquête Calcul en % ou pas : avec des unités et décimales uniquement avec les % et des décimales de % conseil (qui vient peut-être de mes habitudes)  faire le calcul avec les décimales  puis transformer le résultat en % : 0,022 * 100 = 2,2% (si problème…)  ne pas oublier le sigle « % », si transformation en %... erreurs fréquemment constatées…  0,187 – 1 ou 18,7% – 100%  1 – 18,7 (1 en unité et 18,7 en % ;  nombre négatif qui ICI ne convient pas)  si %, introduire 18,7 puis pousser sur la touche %  diviser par 1,253 et pas par Attention sur calculette souvent, «, » = «. » ! 131

Interprétation des données d’enquête Calcul en % ou pas : avec des unités et décimales uniquement avec les % et des décimales de % conseil (qui vient peut-être de mes habitudes)  faire le calcul avec les décimales  puis transformer le résultat en % : 0,022 * 100 = 2,2% (si problème…)  ne pas oublier le sigle « % », si transformation en %... erreurs fréquemment constatées…  0,187 – 1 ou 18,7% – 100% MAIS : 1 – 0,187 ou 100% – 18,7%  1 – 18,7 (1 en unité et 18,7 en % ;  nombre négatif qui ICI ne convient pas)  si %, introduire 18,7 puis pousser sur la touche %  diviser par 1,253 et pas par Attention sur calculette souvent, «, » = «. » ! 132

Interprétation des données d’enquête Calcul en % ou pas : avec des unités et décimales uniquement avec les % et des décimales de % conseil (qui vient peut-être de mes habitudes)  faire le calcul avec les décimales  puis transformer le résultat en % : 0,022 * 100 = 2,2% (si problème…)  ne pas oublier le sigle « % », si transformation en %... erreurs fréquemment constatées…  0,187 – 1 ou 18,7% – 100% MAIS : 1 – 0,187 ou 100% – 18,7%  1 – 18,7 (1 en unité et 18,7 en %) ;  nombre négatif qui ICI ne convient pas)  si %, introduire 18,7 puis pousser sur la touche %  diviser par 1,253 et pas par Attention sur calculette souvent, «, » = «. » ! 133

Interprétation des données d’enquête Calcul en % ou pas : avec des unités et décimales uniquement avec les % et des décimales de % conseil (qui vient peut-être de mes habitudes)  faire le calcul avec les décimales  puis transformer le résultat en % : 0,022 * 100 = 2,2% (si problème…)  ne pas oublier le sigle « % », si transformation en %... erreurs fréquemment constatées…  0,187 – 1 ou 18,7% – 100% MAIS : 1 – 0,187 ou 100% – 18,7%  1 – 18,7 (1 en unité et 18,7 en %) ;  nombre négatif qui ICI ne convient pas)  si %, introduire 18,7 puis pousser sur la touche %  diviser par 1,253 et pas par Attention sur calculette souvent, «, » = «. » ! 134

Interprétation des données d’enquête Calcul en % ou pas : avec des unités et décimales uniquement avec les % et des décimales de % conseil (qui vient peut-être de mes habitudes)  faire le calcul avec les décimales  puis transformer le résultat en % : 0,022 * 100 = 2,2% (si problème…)  ne pas oublier le sigle « % », si transformation en %... erreurs fréquemment constatées…  0,187 – 1 ou 18,7% – 100% MAIS : 1 – 0,187 ou 100% – 18,7%  1 – 18,7 (1 en unité et 18,7 en %) ;  nombre négatif qui ICI ne convient pas)  si %, introduire 18,7 puis pousser sur la touche %  diviser par 1,253 et pas par Attention sur calculette souvent, «, » = «. » ! 135

Interprétation des données d’enquête Résumé : La marge d’erreur (une formule qui vous sera donnée à l’examen) La fourchette (soustraction et addition) L’interprétation Des questions ? Alors aux exercices, citoyens ! Après les exercices, synthèse des acquis 136

Interprétation des données d’enquête Résumé : La marge d’erreur (une formule qui vous sera donnée à l’examen) La fourchette (soustraction et addition) L’interprétation Des questions ? Alors aux exercices, citoyens ! Après les exercices, synthèse des acquis 137