Chapitre 5 Interprétation des données d’enquête

PowerPoint récemment retravaillé ! Merci pour votre vigilance !

Exercice final si temps : rédiger un courrier à destination de journalistes ayant utilisé des données d’enquête

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 Une enquête, comment ça marche ?

Interprétation des données d’enquête Lors d’un élection en Belgique : 8.000.000 d’électeurs () Après dépouillement des VOTES : % pour chaque parti/candidat valeur unique valeur certaine ex. : le parti B a obtenu 25,3% des votes (valables) hypothèse : pas de problème lors du dépouillement 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 8.000.000 solution : un sondage à la sortie des bureau de vote on se contente d’interroger 2.000 électeurs parmi les 8.000.000 les 2.000 = échantillon choisi parmi les 8.000.000 mesurer les % des candidats dans l’échantillon faire une INFÉRENCE statistique 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 8.000.000 solution : un sondage à la sortie des bureau de vote on se contente d’interroger 2.000 électeurs parmi les 8.000.000 les 2.000 = échantillon choisi parmi les 8.000.000 mesurer les % des candidats dans l’échantillon faire une INFÉRENCE statistique 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 8.000.000 solution : un sondage à la sortie des bureau de vote on se contente d’interroger 2.000 électeurs parmi les 8.000.000 les 2.000 = échantillon choisi parmi les 8.000.000 mesurer les % des candidats dans l’échantillon faire une INFÉRENCE statistique 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 8.000.000 solution : interroger 1.000 électeurs à la sortie des bureaux de vote « résultats » rapidement « connus » 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 8.000.000 solution : un sondage à la sortie des bureaux de vote on se contente d’interroger 1.000 électeurs parmi les 8.000.000 les 2.000 = échantillon choisi parmi les 8.000.000 mesurer les % des candidats dans l’échantillon faire une INFÉRENCE statistique 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 8.000.000 solution : un sondage à la sortie des bureaux de vote on se contente d’interroger 1.000 électeurs parmi les 8.000.000 les 1.000 = échantillon choisi parmi les 8.000.000 mesurer les % des candidats dans l’échantillon faire une INFÉRENCE statistique 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 8.000.000 solution : un sondage à la sortie des bureaux de vote on se contente d’interroger 1.000 électeurs parmi les 8.000.000 les 1.000 = échantillon choisi parmi les 8.000.000 mesurer les % des candidats dans l’échantillon (parmi les 1.000) faire une INFÉRENCE statistique 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 8.000.000 solution : un sondage à la sortie des bureaux de vote on se contente d’interroger 1.000 électeurs parmi les 8.000.000 les 1.000 = échantillon choisi parmi les 8.000.000 mesurer les % des candidats dans l’échantillon (parmi les 1.000) faire une INFÉRENCE statistique 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 8.000.000 solution : un sondage à la sortie des bureaux de vote on se contente d’interroger 1.000 électeurs parmi les 8.000.000 les 1.000 = échantillon choisi parmi les 8.000.000 mesurer les % des candidats dans l’échantillon (parmi les 1.000) faire une INFÉRENCE statistique = étendre le résultat de l’échantillon des 1.000 à la population des 8.000.000

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 8.000.000 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

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 8.000.000 solution : un sondage à la sortie des bureau de vote Avant la théorie, que diriez-vous ? document distribué après ce 1er exercice, théorie et exercices à la fin, on y reviendra : à conserver/prendre au cours

Reprise du cours (17-02-2017) Au menu du jour : résumé du cours précédent chapitre 5 : suite et sans doute déjà des exercices Informations générales : syllabus disponibles tous les groupes pas au même point  redites pour certains

Reprise du cours (17-02-2017) Résumé du cours précédent nombres = des amis pour comprendre cours de méthodes pour réussir, 3 choses : travail, travail, travail ! début du chapitre 5 : interprétation des données d’enquête

Reprise du cours (17-02-2017) Principes de fonctionnement d’une enquête/un sondage « impossible » d’interroger les 8.000.000 (exhaustivité) solution : interrogation d’un échantillon : 1.000 parmi les 8.000.000 (1.000 = un exemple) mesurer les % parmi les 1.000 interprétation : grâce à ces %, que peut-on dire à propos des 8.000.000 ? Interprétation des données d’enquête/sondage « le sondage prévoit 25,3% pour B » : FAUX, TROMPERIE prudence dans l’interprétation des données. Pourquoi ? intervention du hasard dans le choix des 1.000 avec le hasard, 2 possibilités : favorable : « p » de l’échantillon  du « p » de la population défavorable : « p » de l’échantillon  « p » de la population après l’enquête, on ne sait pas si le hasard a été favorable ou pas  prudence dans l’interprétation des données

Reprise du cours (17-02-2017) Principes de fonctionnement d’une enquête/un sondage « impossible » d’interroger les 8.000.000 (exhaustivité) solution : interrogation d’un échantillon : 1.000 parmi les 8.000.000 (1.000 = un exemple) mesurer les % parmi les 1.000 interprétation : grâce à ces %, que peut-on dire à propos des 8.000.000 ? reprise rapide de l’exercice 1

Reprise du cours (17-02-2017) Principes de fonctionnement d’une enquête/un sondage « impossible » d’interroger les 8.000.000 (exhaustivité) solution : interrogation d’un échantillon : 1.000 parmi les 8.000.000 (1.000 = un exemple) mesurer les % parmi les 1.000 interprétation : grâce à ces %, que peut-on dire à propos des 8.000.000 ? reprise rapide de l’exercice 1

Reprise du cours (17-02-2017) Principes de fonctionnement d’une enquête/un sondage « impossible » d’interroger les 8.000.000 (exhaustivité) solution : interrogation d’un échantillon : 1.000 parmi les 8.000.000 (1.000 = un exemple) mesurer les % parmi les 1.000 interprétation : grâce à ces %, que peut-on dire à propos des 8.000.000 ? reprise rapide de l’exercice 1

Reprise du cours (17-02-2017) Principes de fonctionnement d’une enquête/un sondage « impossible » d’interroger les 8.000.000 (exhaustivité) solution : interrogation d’un échantillon : 1.000 parmi les 8.000.000 (1.000 = un exemple) mesurer les % parmi les 1.000 interprétation : grâce à ces %, que peut-on dire à propos des 8.000.000 ? reprise rapide de l’exercice 1

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% ? « Non » : B gagne comme prévu Plus rarement, « oui » : écart plus grand que prévu … A obtient 40% et B, 60% ? « Non », B gagne comme prévu Assez souvent « oui » : écart plus grand que prévu Candidat « p » ou % dans l’échantillon A 49,5% B 50,5%

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% ? « Non » : B gagne comme prévu Plus rarement, « oui » : écart plus grand que prévu … A obtient 40% et B, 60% ? « Non », B gagne comme prévu Assez souvent « oui » : écart plus grand que prévu Candidat « p » ou % dans l’échantillon A 49,5% B 50,5% Expliquer le contexte

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% ? « Non » : B gagne comme prévu Plus rarement, « oui » : écart plus grand que prévu … A obtient 40% et B, 60% ? « Non », B gagne comme prévu Assez souvent « oui » : écart plus grand que prévu Candidat « p » ou % dans l’échantillon A 49,5% B 50,5%

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% ? « Non » : B gagne comme prévu Plus rarement, « oui » : écart plus grand que prévu … A obtient 40% et B, 60% ? « Non », B gagne comme prévu Assez souvent « oui » : écart plus grand que prévu Candidat « p » ou % dans l’échantillon A 49,5% B 50,5%

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% ? « Non » : B gagne comme prévu Plus rarement, « oui » : écart plus grand que prévu … A obtient 40% et B, 60% ? « Non », B gagne comme prévu Assez souvent « oui » : écart plus grand que prévu Candidat « p » ou % dans l’échantillon A 49,5% B 50,5% « 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% ? « Non » : B gagne comme prévu Plus rarement, « oui » : écart plus grand que prévu … A obtient 40% et B, 60% ? « Non », B gagne comme prévu Assez souvent « oui » : écart plus grand que prévu Candidat « p » ou % dans l’échantillon A 49,5% B 50,5%

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 40% et B, 60% ? Candidat « p » ou % dans l’échantillon A 49,5% B 50,5%

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 40% et B, 60% ? « Non », B gagne comme prévu Assez souvent « oui » : écart plus grand que prévu Candidat « p » ou % dans l’échantillon A 49,5% B 50,5%

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% ? Assez massivement, « oui » : A gagne, et non B comme prévu Rarement « oui » : 51 est proche de 49,5 et 49 de 50,5 … A obtient 60% et B, 40% ? « Oui », A gagne « Oui » : écart très grand en faveur de A Maintenant, un peu de théorie Candidat « p » ou % dans l’échantillon A 49,5% B 50,5%

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% ? Assez massivement, « oui » : A gagne, et pas B comme prévu Rarement « oui » : 51 est proche de 49,5 et 49 de 50,5 … A obtient 60% et B, 40% ? « Oui », A gagne « Oui » : écart très grand en faveur de A Maintenant, un peu de théorie Candidat « p » ou % dans l’échantillon A 49,5% B 50,5%

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% ? Assez massivement, « oui » : A gagne, et pas B comme prévu Rarement « non » : 51 est « proche » de 49,5 et 49 de 50,5 … A obtient 60% et B, 40% ? « Oui », A gagne « Oui » : écart très grand en faveur de A Maintenant, un peu de théorie Candidat « p » ou % dans l’échantillon A 49,5% B 50,5%

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 60% et B, 40% ? Candidat « p » ou % dans l’échantillon A 49,5% B 50,5%

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 60% et B, 40% ? « Oui », A gagne, et pas B comme prévu « Oui » : en plus, écart très grand en faveur de A Candidat « p » ou % dans l’échantillon A 49,5% B 50,5%

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 60% et B, 40% ? « Oui », A gagne, et pas B comme prévu « Oui » : en plus, écart très grand en faveur de A En fait, la réponse devrait être à chaque fois « non » ! Candidat « p » ou % dans l’échantillon A 49,5% B 50,5%

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 60% et B, 40% ? « Oui », A gagne, et pas B comme prévu « 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 Candidat « p » ou % dans l’échantillon A 49,5% B 50,5%

Interprétation des données d’enquête Interprétation d’un sondage sur 1.000 électeurs (choisis par hasard parmi les 8.000.000) 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 % dans l’échantillon ou « valeur centrale » ou « p » Candidat A 49,5 % Candidat B 50,5 %

Interprétation des données d’enquête Interprétation d’un sondage sur 1.000 électeurs (choisis par hasard parmi les 8.000.000) 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 % dans l’échantillon ou « valeur centrale » ou « p » Candidat A 49,5 % Candidat B 50,5 %

Interprétation des données d’enquête Interprétation d’un sondage sur 1.000 électeurs (choisis par hasard parmi les 8.000.000) 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 % dans l’échantillon ou « valeur centrale » ou « p » Candidat A 49,5 % Candidat B 50,5 %

Interprétation des données d’enquête Interprétation d’un sondage sur 1.000 électeurs (choisis par hasard parmi les 8.000.000) 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 % dans l’échantillon ou « valeur centrale » ou « p » Candidat A 49,5 % Candidat B 50,5 %

Interprétation des données d’enquête Interprétation d’un sondage Tableau 1 avec les résultats « bruts » du sondage sur 1.000 personnes de l’échantillon, 495 (ou 49,5%) ont choisi A pour le candidat A : p = 49,5% ou 0,495 % dans l’échantillon ou « valeur centrale » Candidat A 49,5 % Candidat B 50,5 %

Interprétation des données d’enquête Interprétation d’un sondage Tableau 1 avec les résultats « bruts » du sondage sur 1.000 personnes de l’échantillon, 495 (ou 49,5%) ont choisi A pour le candidat A : p = 49,5% ou 0,495 % dans l’échantillon ou « valeur centrale » Candidat A 49,5 % Candidat B 50,5 %

Interprétation des données d’enquête Interprétation d’un sondage Tableau 1 avec les résultats « bruts » du sondage sur 1.000 personnes de l’échantillon, 495 (ou 49,5%) ont choisi A pour le candidat A : p = 49,5% ou 0,495 % dans l’échantillon ou « valeur centrale » Candidat A 49,5 % Candidat B 50,5 %

Interprétation des données d’enquête Interprétation d’un sondage Tableau 1 avec les résultats « bruts » du sondage sur 1.000 personnes de l’échantillon, 495 (ou 49,5%) ont choisi A pour le candidat A : p = 49,5% ou 0,495 « p » désigne une proportion estimée via l’enquête % dans l’échantillon ou « valeur centrale » Candidat A 49,5 % Candidat B 50,5 %

Interprétation des données d’enquête Résultats (rappel) : 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 « Valeur centrale » Candidat A 49,5 % Candidat B 50,5 %

Interprétation des données d’enquête Résultats (rappel) : 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 « Valeur centrale » Candidat A 49,5 % Candidat B 50,5 %

Interprétation des données d’enquête Résultats (rappel) : 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 « Valeur centrale » Candidat A 49,5 % Candidat B 50,5 %

Interprétation des données d’enquête Résultats (rappel) : 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 « Valeur centrale » Candidat A 49,5 % Candidat B 50,5 %

Interprétation des données d’enquête Résultats (rappel) : 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 « Valeur centrale » Candidat A 49,5 % Candidat B 50,5 %

Interprétation des données d’enquête Résultats (rappel) : 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 « Valeur centrale » Candidat A 49,5 % Candidat B 50,5 %

Interprétation des données d’enquête Pourquoi adapter l’interprétation des résultats ? Les circonstances pour ce qui va suivre : pays avec 8.000.000 d’électeurs candidats à l’élection : 2 candidats : A et B de popularité assez proche (sans être en mesure d’être plus précis) Vu ces conditions, parmi les 8.000.000 : plusieurs millions d’électeurs favorables à A plusieurs millions d’électeurs favorables à B Sondage sur 1.000 personnes (à la sortie des bureaux de vote) Choix de l’échantillon : moment crucial (un métier à part entière) Comment choisir les 1.000 parmi les 8.000.000 ?

Interprétation des données d’enquête Pourquoi adapter l’interprétation des résultats ? Comment choisir les 1.000 ? 1re solution : choix au hasard de 1.000 parmi 8.000.000 par hasard : 100 % d’électeurs de A (soit 1.000/1.000) (certes peu probable, mais possible) par hasard : un % trop fort d’électeurs de A, par ex. 80 % par hasard : le % (ou ± ce %)d’électeurs de A par hasard : un % trop faible d’électeurs de A, par ex. 15 % par hasard : 0 % d’électeurs de A et 100% d’électeurs de B Conclusion après l’enquête, on n’est pas très rassuré ! 2e solution pour se rassurer en diminuant l’importance du hasard

Interprétation des données d’enquête Pourquoi adapter l’interprétation des résultats ? Comment choisir les 1.000 ? 1re solution : choix au hasard de 1.000 parmi 8.000.000 par hasard : 100 % d’électeurs de A (soit 1.000/1.000) (certes peu probable, mais possible) par hasard : un % trop fort d’électeurs de A, par ex. 80 % par hasard : le % (ou ± ce %)d’électeurs de A par hasard : un % trop faible d’électeurs de A, par ex. 15 % par hasard : 0 % d’électeurs de A et 100% d’électeurs de B Conclusion après l’enquête, on n’est pas très rassuré ! 2e solution pour se rassurer en diminuant l’importance du hasard

Interprétation des données d’enquête Pourquoi adapter l’interprétation des résultats ? Comment choisir les 1.000 ? 1re solution : choix au hasard de 1.000 parmi 8.000.000 par hasard : 100 % d’électeurs de A (soit 1.000/1.000) (certes peu probable, mais possible) par hasard : un % trop fort d’électeurs de A, par ex. 80 % par hasard : le % (ou ± ce %)d’électeurs de A par hasard : un % trop faible d’électeurs de A, par ex. 15 % par hasard : 0 % d’électeurs de A et 100% d’électeurs de B Conclusion après l’enquête, on n’est pas très rassuré ! 2e solution pour se rassurer en diminuant l’importance du hasard

Interprétation des données d’enquête Pourquoi adapter l’interprétation des résultats ? Comment choisir les 1.000 ? 1re solution : choix au hasard de 1.000 parmi 8.000.000 par hasard : 100 % d’électeurs de A (soit 1.000/1.000) (certes peu probable, mais possible) par hasard : un % trop fort d’électeurs de A, par ex. 80 % par hasard : le % (ou ± ce %)d’électeurs de A par hasard : un % trop faible d’électeurs de A, par ex. 15 % par hasard : 0 % d’électeurs de A et 100% d’électeurs de B Conclusion après l’enquête, on n’est pas très rassuré ! 2e solution pour se rassurer en diminuant l’importance du hasard Pour les distrait(e)s, petit rappel : on sait que ° parmi les 8.000.000 d’électeurs ° à peu près 50 % pour A et 50 % pour B ° donc, des millions l’électeurs pour A et aussi pour B ! ° et donc possible de choisir 1.000 électeurs de A !

Interprétation des données d’enquête Pourquoi adapter l’interprétation des résultats ? Comment choisir les 1.000 ? 1re solution : choix au hasard de 1.000 parmi 8.000.000 par hasard : 100 % d’électeurs de A (soit 1.000/1.000) (certes peu probable, mais possible) par hasard : un % trop fort d’électeurs de A, par ex. 80 % par hasard : le % (ou ± ce %)d’électeurs de A par hasard : un % trop faible d’électeurs de A, par ex. 15 % par hasard : 0 % d’électeurs de A et 100% d’électeurs de B Conclusion après l’enquête, on n’est pas très rassuré ! 2e solution pour se rassurer en diminuant l’importance du hasard

Interprétation des données d’enquête Pourquoi adapter l’interprétation des résultats ? Comment choisir les 1.000 ? 1re solution : choix au hasard de 1.000 parmi 8.000.000 par hasard : 100 % d’électeurs de A (soit 1.000/1.000) (certes peu probable, mais possible) par hasard : un % trop fort d’électeurs de A, par ex. 80 % par hasard : le % (ou ± ce %) d’électeurs de A, par ex. 48 % ou 51 % par hasard : un % trop faible d’électeurs de A, par ex. 15 % par hasard : 0 % d’électeurs de A et 100% d’électeurs de B Conclusion après l’enquête, on n’est pas très rassuré ! 2e solution pour se rassurer en diminuant l’importance du hasard

Interprétation des données d’enquête Pourquoi adapter l’interprétation des résultats ? Comment choisir les 1.000 ? 1re solution : choix au hasard de 1.000 parmi 8.000.000 par hasard : 100 % d’électeurs de A (soit 1.000/1.000) (certes peu probable, mais possible) par hasard : un % trop fort d’électeurs de A, par ex. 80 % par hasard : le % (ou ± ce %) d’électeurs de A, par ex. 48 % ou 51 % par hasard : un % trop faible d’électeurs de A, par ex. 15 % par hasard : 0 % d’électeurs de A et 100% d’électeurs de B Conclusion après l’enquête, on n’est pas très rassuré ! 2e solution pour se rassurer en diminuant l’importance du hasard

Interprétation des données d’enquête Pourquoi adapter l’interprétation des résultats ? Comment choisir les 1.000 ? 1re solution : choix au hasard de 1.000 parmi 8.000.000 par hasard : 100 % d’électeurs de A (soit 1.000/1.000) (certes peu probable, mais possible) par hasard : un % trop fort d’électeurs de A, par ex. 80 % par hasard : le % (ou ± ce %) d’électeurs de A, par ex. 48 % ou 51 % par hasard : un % trop faible d’électeurs de A, par ex. 15 % par hasard : 0 % d’électeurs de A (et 100% d’électeurs de B) Conclusion après l’enquête, on n’est pas très rassuré ! 2e solution pour se rassurer en diminuant l’importance du hasard

Interprétation des données d’enquête Pourquoi adapter l’interprétation des résultats ? Comment choisir les 1.000 ? 1re solution : choix au hasard de 1.000 parmi 8.000.000 par hasard : 100 % d’électeurs de A (soit 1.000/1.000) (certes peu probable, mais possible) par hasard : un % trop fort d’électeurs de A, par ex. 80 % par hasard : le % (ou ± ce %) d’électeurs de A, par ex. 48 % ou 51 % par hasard : un % trop faible d’électeurs de A, par ex. 15 % par hasard : 0 % d’électeurs de A (et 100% d’électeurs de B) Tous ces résultats sont POSSIBLES ! Conclusion après l’enquête, on n’est pas très rassuré ! 2e solution pour se rassurer en diminuant l’importance du hasard

Interprétation des données d’enquête Pourquoi adapter l’interprétation des résultats ? Comment choisir les 1.000 ? 1re solution : choix au hasard de 1.000 parmi 8.000.000 par hasard : 100 % d’électeurs de A (soit 1.000/1.000) (certes peu probable, mais possible) par hasard : un % trop fort d’électeurs de A, par ex. 80 % par hasard : le % (ou ± ce %) d’électeurs de A, par ex. 48 % ou 51 % par hasard : un % trop faible d’électeurs de A, par ex. 15 % par hasard : 0 % d’électeurs de A (et 100% d’électeurs de B) Tous ces résultats sont POSSIBLES ! Conclusion après l’enquête, on n’est pas très rassuré ! 2e solution pour se rassurer en diminuant l’importance du hasard

Interprétation des données d’enquête Pourquoi adapter l’interprétation des résultats ? Comment choisir les 1.000 ? 1re solution : choix au hasard de 1.000 parmi 8.000.000 par hasard : 100 % d’électeurs de A (soit 1.000/1.000) (certes peu probable, mais possible) par hasard : un % trop fort d’électeurs de A, par ex. 80 % par hasard : le % (ou ± ce %) d’électeurs de A, par ex. 48 % ou 51 % par hasard : un % trop faible d’électeurs de A, par ex. 15 % par hasard : 0 % d’électeurs de A (et 100% d’électeurs de B) Tous ces résultats sont POSSIBLES ! Conclusion après l’enquête, on n’est pas très rassuré ! 2e solution : pour se rassurer en diminuant l’importance du hasard

Interprétation des données d’enquête Pourquoi adapter l’interprétation des résultats ? Comment choisir les 1.000 ? 1re solution : choix au hasard, mais pas très rassuré 2e 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

Interprétation des données d’enquête Pourquoi adapter l’interprétation des résultats ? Comment choisir les 1.000 ? 1re solution : choix au hasard, mais pas très rassuré 2e 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

Interprétation des données d’enquête Pourquoi adapter l’interprétation des résultats ? Comment choisir les 1.000 ? 1re solution : choix au hasard, mais pas très rassuré 2e 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

Interprétation des données d’enquête Pourquoi adapter l’interprétation des résultats ? Comment choisir les 1.000 ? 1re solution : choix au hasard, mais pas très rassuré 2e 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 parmi les 1.000 un % juste ou plus ou moins juste parmi les 1.000 un % trop fort parmi les 1.000  hasard certes moins important, mais présent ! Toute solution suppose l’intervention du hasard : INÉLUCTABLE

Interprétation des données d’enquête Pourquoi adapter l’interprétation des résultats ? Comment choisir les 1.000 ? 1re solution : choix au hasard, mais pas très rassuré 2e 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 parmi les 1.000 un % juste ou plus ou moins juste parmi les 1.000 un % trop fort parmi les 1.000  hasard certes moins important, mais encore présent ! Toute solution suppose l’intervention du hasard : INÉLUCTABLE

Interprétation des données d’enquête Pourquoi adapter l’interprétation des résultats ? Comment choisir les 1.000 ? 1re solution : choix au hasard, mais pas très rassuré 2e 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 parmi les 1.000 un % juste ou plus ou moins juste parmi les 1.000 un % trop fort parmi les 1.000  hasard certes moins important, mais encore présent ! Toute solution suppose l’intervention du hasard : INÉLUCTABLE

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 8.000.000) Conséquence : en cas d’enquête, interprétation des données avec IMPRÉCISION INCERTITUDE

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 8.000.000) Conséquence : en cas d’enquête, interprétation des données avec IMPRÉCISION INCERTITUDE

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 8.000.000) Conséquence : en cas d’enquête, interprétation des données avec IMPRÉCISION INCERTITUDE

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 8.000.000) Conséquence : en cas d’enquête, interprétation des données avec IMPRÉCISION INCERTITUDE

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 8.000.000) Conséquence : en cas d’enquête, interprétation des données avec IMPRÉCISION INCERTITUDE

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 8.000.000) Conséquence : en cas d’enquête, interprétation des données avec IMPRÉCISION INCERTITUDE

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 8.000.000 de votes) impossible de savoir si le hasard a bien ou mal fait les choses sauf à faire une opération… exhaustive (exemple : interroger les 8.000.000) Conséquence : en cas d’enquête, interprétation des données avec IMPRÉCISION INCERTITUDE

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 8.000.000 de votes) impossible de savoir si le hasard a bien ou mal fait les choses sauf à faire une opération… exhaustive (interroger les 8.000.000) Conséquence : en cas d’enquête, interprétation des données avec IMPRÉCISION INCERTITUDE

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 8.000.000 de votes) impossible de savoir si le hasard a bien ou mal fait les choses sauf à faire une opération… exhaustive (interroger les 8.000.000) Conséquence : en cas d’enquête, interprétation des données avec IMPRÉCISION INCERTITUDE

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 8.000.000 de votes) impossible de savoir si le hasard a bien ou mal fait les choses sauf à faire une opération… exhaustive (interroger les 8.000.000) Conséquence : en cas d’enquête, interprétation des données avec IMPRÉCISION INCERTITUDE

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) Valeur À 95 chances sur 100 d’avoir raison : centrale Marge Borne inférieure Borne supérieure A 49,5 3,2% 46,3% 52,7% B 50,5 47,3% 53,7% Victoire Le 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) Valeur À 95 chances sur 100 d’avoir raison : centrale Marge Borne inférieure Borne supérieure A 49,5 3,2% 46,3% 52,7% B 50,5 47,3% 53,7% Victoire Le 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) Valeur À 95 chances sur 100 d’avoir raison : centrale Marge Borne inférieure Borne supérieure A 49,5 3,2% 46,3% 52,7% B 50,5 47,3% 53,7% Victoire Le 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) Valeur À 95 chances sur 100 d’avoir raison : centrale Marge Borne inférieure Borne supérieure A 49,5 3,2% 46,3% 52,7% B 50,5 47,3% 53,7% Victoire Le sondage ne dit rien de concluant à ce sujet On commence par interpréter le résultat de A

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) Valeur À 95 chances sur 100 d’avoir raison : centrale Marge Borne inférieure Borne supérieure A 49,5 3,1% 46,4% 52,6% B 50,5 3,2% 47,3% 53,7% Victoire Le sondage ne dit rien de concluant à ce sujet Tout ce qui dans ce tableau est justifié par : ° une théorie inattaquable (annexe 8, pas pour nous) ° des formules qui en découlent. D’abord des commentaires, puis les formules.

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) Valeur À 95 chances sur 100 d’avoir raison : centrale Marge Borne inférieure Borne supérieure A 49,5 3,1% 46,4% 52,6% B 50,5 3,2% 47,3% 53,7% Victoire Le sondage ne dit rien de concluant à ce sujet Tout ce qui dans ce tableau est justifié par : ° une théorie inattaquable (annexe 8, pas pour nous) ° des formules qui en découlent. D’abord des commentaires, puis les formules.

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) Valeur À 95 chances sur 100 d’avoir raison : centrale Marge Borne inférieure Borne supérieure A 49,5 3,1% 46,4% 52,6% B 50,5 3,2% 47,3% 53,7% Victoire Le sondage ne dit rien de concluant à ce sujet Rappel : valeur centrale = p = le % obtenu dans l’échantillon

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) Valeur À 95 chances sur 100 d’avoir raison : centrale Marge Borne inférieure Borne supérieure A 49,5 3,1% 46,4% 52,6% B 50,5 3,2% 47,3% 53,7% Victoire Le 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) Valeur À 95 chances sur 100 d’avoir raison : centrale Marge Borne inférieure Borne supérieure A 49,5 3,1% 46,4% 52,6% B 50,5 3,2% 47,3% 53,7% Victoire Le 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) Valeur À 95 chances sur 100 d’avoir raison : centrale Marge Borne inférieure Borne supérieure A 49,5 3,1% 46,4% 52,6% B 50,5 3,2% 47,3% 53,7% Victoire Le 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) Valeur À 95 chances sur 100 d’avoir raison : centrale Marge Borne inférieure Borne supérieure A 49,5 3,1% 46,4% 52,6% B 50,5 3,2% 47,3% 53,7% Victoire Le 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) Valeur À 95 chances sur 100 d’avoir raison : centrale Marge Borne inférieure Borne supérieure A 49,5 3,1% 46,4% 52,6% B 50,5 3,2% 47,3% 53,7% Victoire Le 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) Valeur À 95 chances sur 100 d’avoir raison : centrale Marge Borne inférieure Borne supérieure A 49,5 3,1% 46,4% 52,6% B 50,5 3,2% 47,3% 53,7% Victoire Le 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) Valeur À 95 chances sur 100 d’avoir raison : centrale Marge Borne inférieure Borne supérieure A 49,5 3,1% 46,4% 52,6% B 50,5 3,2% 47,3% 53,7% Victoire Le 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) Valeur À 95 chances sur 100 d’avoir raison : centrale Marge Borne inférieure Borne supérieure A 49,5 3,1% 46,4% 52,6% B 50,5 3,2% 47,3% 53,7% Victoire Le 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 : < 46,3% ou > 42,7% Valeur À 95 chances sur 100 d’avoir raison : centrale Marge Borne inférieure Borne supérieure A 49,5 3,1% 46,4% 52,6% B 50,5 3,2% 47,3% 53,7% Victoire Le 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 : < 46,3% ou > 42,7% Valeur À 95 chances sur 100 d’avoir raison : centrale Marge Borne inférieure Borne supérieure A 49,5 3,1% 46,4% 52,6% B 50,5 3,2% 47,3% 53,7% Victoire Le 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 : < 46,3% ou > 42,7% Valeur À 95 chances sur 100 d’avoir raison : centrale Marge Borne inférieure Borne supérieure A 49,5 3,1% 46,4% 52,6% B 50,5 3,2% 47,3% 53,7% Victoire Le 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 : < 46,4% ou > 52,6% Valeur À 95 chances sur 100 d’avoir raison : centrale Marge Borne inférieure Borne supérieure A 49,5 3,1% 46,4% 52,6% B 50,5 3,2% 47,3% 53,7% Victoire Le 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 : < 46,4% ou > 52,6% Valeur À 95 chances sur 100 d’avoir raison : centrale Marge Borne inférieure Borne supérieure A 49,5 3,1% 46,4% 52,6% B 50,5 3,2% 47,3% 53,7% Victoire Le 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 : < 46,4% ou > 52,6% Valeur À 95 chances sur 100 d’avoir raison : centrale Marge Borne inférieure Borne supérieure A 49,5 3,1% 46,4% 52,6% B 50,5 3,2% 47,3% 53,7% Victoire Le sondage ne dit rien de concluant à ce sujet Pourquoi pas toujours cité ? Car complément logique 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 1.000 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 Valeur À 95 chances sur 100 d’avoir raison : centrale Marge Borne inférieure Borne supérieure A 49,5 3,1% 46,4% 52,6% B 50,5 3,2% 47,3% 53,7% Victoire Le 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 1.000 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 Valeur À 95 chances sur 100 d’avoir raison : centrale Marge Borne inférieure Borne supérieure A 49,5 3,1% 46,4% 52,6% B 50,5 3,2% 47,3% 53,7% Victoire Le 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) Valeur À 95 chances sur 100 d’avoir raison : centrale Marge Borne inférieure Borne supérieure A 49,5 3,1% 46,4% 52,6% B 50,5 47,4% 53,6% Victoire Le 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) Valeur À 95 chances sur 100 d’avoir raison : centrale Marge Borne inférieure Borne supérieure A 49,5 3,1% 46,4% 52,6% B 50,5 47,4% 53,6% Victoire Le 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) Valeur À 95 chances sur 100 d’avoir raison : centrale Marge Borne inférieure Borne supérieure A 49,5 3,1% 46,4% 52,6% B 50,5 47,4% 53,6% Victoire Le 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) Valeur À 95 chances sur 100 d’avoir raison : centrale Marge Borne inférieure Borne supérieure A 49,5 3,1% 46,4% 52,6% B 50,5 47,4% 53,6% Victoire Le 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) Valeur À 95 chances sur 100 d’avoir raison : centrale Marge Borne inférieure Borne supérieure A 49,5 3,1% 46,4% 52,6% B 50,5 47,4% 53,6% Victoire Le 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) Valeur À 95 chances sur 100 d’avoir raison : centrale Marge Borne inférieure Borne supérieure A 49,5 3,1% 46,4% 52,6% B 50,5 47,4% 53,6% Victoire Le 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) Valeur À 95 chances sur 100 d’avoir raison : centrale Marge Borne inférieure Borne supérieure A 49,5 3,1% 46,4% 52,6% B 50,5 47,4% 53,6% Victoire Le 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… Valeur À 95 chances sur 100 d’avoir raison : centrale Marge Borne inférieure Borne supérieure A 49,5 3,1% 46,4% 52,6% B 50,5 47,4% 53,6% Victoire Le 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) On est loin de : « Le sondage prévoit 50,5% pour B et donc sa victoire » Valeur À 95 chances sur 100 d’avoir raison : centrale Marge Borne inférieure Borne supérieure A 49,5 3,1% 46,4% 52,6% B 50,5 47,4% 53,6% Victoire Le 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) On est loin de : « Le sondage prévoit 50,5% pour B et donc sa victoire » On arrive aux formules ! Valeur À 95 chances sur 100 d’avoir raison : centrale Marge Borne inférieure Borne supérieure A 49,5 3,1% 46,4% 52,6% B 50,5 47,4% 53,6% Victoire Le sondage ne dit rien de concluant à ce sujet

Interprétation des données d’enquête Les formules (la marge d’erreur, puis la fourchette) Établies sur une base théorique sérieuse (cf. annexe 8 ; pas pour nous) Marge d’erreur tout d’abord : données : lors d’un sondage : sur un échantillon de 1.253 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)

Interprétation des données d’enquête Les formules (la marge d’erreur, puis la fourchette) Établies sur une base théorique sérieuse (cf. annexe 8 ; pas pour nous) Marge d’erreur tout d’abord : données : lors d’un sondage : sur un échantillon de 1.253 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) Degré de certitude « désiré » ou « choisi » !

Interprétation des données d’enquête Les formules (la marge d’erreur, puis la fourchette) Établies sur une base théorique sérieuse (cf. annexe 8 ; pas pour nous) Marge d’erreur tout d’abord : données : lors d’un sondage : sur un échantillon de 1.253 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

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 1.253 « 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)

Interprétation des données d’enquête Les formules Marge d’erreur Le calcul effectif de la marge La formule théorique (qui sera dans le formulaire) « 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 1.253 « 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)

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 1.253 « 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)

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 1.253 « 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)

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 1.253 « 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)

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 1.253 « 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)

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 1.253 « 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)

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 1.253 « 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)

Interprétation des données d’enquête Exemple si = 1.253; p = 0,187 et k = 1,96 remarques : le « ± » se place devant le résultat justification de « ± » devant la valeur de la marge : (p*q)/n est positif la racine carrée d’un nombre positif peut être : positive négative  exemple : la racine carrée de 9 vaut à la fois : 3 car 3 * 3 = 9 ̶ 3 car ̶ 3 * ̶ 3 = 9 

Interprétation des données d’enquête Exemple si = 1.253; p = 0,187 et k = 1,96 remarques : le « ± » se place devant le résultat justification de « ± » devant la valeur de la marge : (p*q)/n est positif la racine carrée d’un nombre positif peut être : positive négative  exemple : la racine carrée de 9 vaut à la fois : 3 car 3 * 3 = 9 ̶ 3 car ̶ 3 * ̶ 3 = 9 

Interprétation des données d’enquête Exemple si = 1.253; p = 0,187 et k = 1,96 remarques : le « ± » se place devant le résultat justification de « ± » devant la valeur de la marge : (p*q)/n est positif

Interprétation des données d’enquête Exemple si = 1.253; p = 0,187 et k = 1,96 remarques : le « ± » se place devant le résultat justification de « ± » devant la valeur de la marge : (p*q)/n est positif la racine carrée d’un nombre positif peut être : positive négative  exemple : la racine carrée de 9 vaut à la fois : 3 car 3 * 3 = 9 ̶ 3 car ̶ 3 * ̶ 3 = 9 

Interprétation des données d’enquête Les formules (rappel : p = 0,187 ; n = 1.253 ; 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 = 0,187 + 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 !

Interprétation des données d’enquête Les formules (rappel : p = 0,187 ; n = 1.253 ; degré certitude : 95%) Rappel : marge d’erreur = ± 2,2% ou ± 0,022 La fourchette ensuite définie par 2 bornes : inférieure : p - marge = 0,187 – 0,022 = 0,165 ou 16,5% supérieure : p + marge = 0,187 + 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 !

Interprétation des données d’enquête Les formules (rappel : p = 0,187 ; n = 1.253 ; degré certitude : 95%) Rappel : marge d’erreur = ± 2,2% ou ± 0,022 La fourchette ensuite définie par 2 bornes : inférieure : p - marge = 0,187 – 0,022 = 0,165 ou 16,5% supérieure : p + marge = 0,187 + 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 !

Interprétation des données d’enquête Les formules (rappel : p = 0,187 ; n = 1.253 ; degré certitude : 95%) Rappel : marge d’erreur = ± 2,2% ou ± 0,022 La fourchette ensuite définie par 2 bornes : inférieure : p - marge = 0,187 – 0,022 = 0,165 ou 16,5% supérieure : p + marge = 0,187 + 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 ! Rappel : valeur centrale = p = le % obtenu dans l’échantillon

Interprétation des données d’enquête Les formules (rappel : p = 0,187 ; n = 1.253 ; degré certitude : 95%) Rappel : marge d’erreur = ± 2,2% ou ± 0,022 La fourchette ensuite définie par 2 bornes : inférieure : p - marge = 0,187 – 0,022 = 0,165 ou 16,5% supérieure : p + marge = 0,187 + 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 !

Interprétation des données d’enquête Les formules (rappel : p = 0,187 ; n = 1.253 ; degré certitude : 95%) Rappel : marge d’erreur = ± 2,2% ou ± 0,022 La fourchette ensuite définie par 2 bornes : inférieure : p - marge = 0,187 – 0,022 = 0,165 ou 16,5% supérieure : p + marge = 0,187 + 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 !

Interprétation des données d’enquête Les formules (rappel : p = 0,187 ; n = 1.253 ; degré certitude : 95%) Rappel : marge d’erreur = ± 2,2% ou ± 0,022 La fourchette ensuite définie par 2 bornes : inférieure : p - marge = 0,187 – 0,022 = 0,165 ou 16,5% supérieure : p + marge = 0,187 + 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 !

Interprétation des données d’enquête Les formules (rappel : p = 0,187 ; n = 1.253 ; degré certitude : 95%) Rappel : marge d’erreur = ± 2,2% ou ± 0,022 La fourchette ensuite définie par 2 bornes : inférieure : p - marge = 0,187 – 0,022 = 0,165 ou 16,5% supérieure : p + marge = 0,187 + 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 !

Interprétation des données d’enquête Les formules (rappel : p = 0,187 ; n = 1.253 ; degré certitude : 95%) Rappel : marge d’erreur = ± 2,2% ou ± 0,022 La fourchette ensuite définie par 2 bornes : inférieure : p - marge = 0,187 – 0,022 = 0,165 ou 16,5% supérieure : p + marge = 0,187 + 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 !

Interprétation des données d’enquête Les formules (rappel : p = 0,187 ; n = 1.253 ; degré certitude : 95%) Rappel : marge d’erreur = ± 2,2% ou ± 0,022 La fourchette ensuite définie par 2 bornes : inférieure : p - marge = 0,187 – 0,022 = 0,165 ou 16,5% supérieure : p + marge = 0,187 + 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 !

Interprétation des données d’enquête Les formules (rappel : p = 0,187 ; n = 1.253 ; degré certitude : 95%) Rappel : marge d’erreur = ± 2,2% ou ± 0,022 La fourchette ensuite définie par 2 bornes : inférieure : p - marge = 0,187 – 0,022 = 0,165 ou 16,5% supérieure : p + marge = 0,187 + 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)

Interprétation des données d’enquête Résumé : La marge d’erreur (une formule dans le formulaire de l’examen) La fourchette (soustraction et addition) L’interprétation Des questions ? Alors aux exercices, citoyens ! Après les exercices, synthèse des acquis

Interprétation des données d’enquête Résumé : La marge d’erreur (une formule dans le formulaire de l’examen) La fourchette (soustraction et addition) L’interprétation Des questions ? Alors aux exercices, citoyens ! Après les exercices, synthèse des acquis

Interprétation des données d’enquête Résumé : La marge d’erreur (une formule dans le formulaire de l’examen) La fourchette (soustraction et addition) L’interprétation Des questions ? Alors aux exercices, citoyens ! Après les exercices, synthèse des acquis

Interprétation des données d’enquête Exercices : cf. feuilles distribuées au cours calculette ! Correction : voir sur le site : ° PowerPoint animé (attention beaucoup de pages) ; ° Le corrigés des exercices.

Interprétation des données d’enquête Exercice 5.2, p. 2 Tableau récapitulatif Calculs pour A Cas Données Résultats p n ° certitude Marge Fourchette A 0,3 1.000 95% 2,84% [27,16% ; 32,84%] B 10.000 0,90% [29,10% ; 30,90%] C 100.000 0,28% [29,72% ; 30,28%]

Interprétation des données d’enquête Influence de « n » sur la marge et la fourchette Tableau récapitulatif Calculs pour A Cas Données Résultats p n ° certitude Marge Fourchette A 0,3 1.000 95% 2,84% [27,16% ; 32,84%] B 10.000 0,90% [29,10% ; 30,90%] C 100.000 0,28% [29,72% ; 30,28%] On commence ensemble et puis c’est à vous !

Interprétation des données d’enquête Influence de « n » sur la marge et la fourchette Tableau récapitulatif Calculs pour A Cas Données Résultats p n ° certitude Marge Fourchette A 0,3 1.000 95% 2,84% [27,16% ; 32,84%] B 10.000 0,90% [29,10% ; 30,90%] C 100.000 0,28% [29,72% ; 30,28%]

Interprétation des données d’enquête Influence de « n » sur la marge et la fourchette Tableau récapitulatif Calculs pour A Cas Données Résultats p n ° certitude Marge Fourchette A 0,3 1.000 95% 2,84% [27,16% ; 32,84%] B 10.000 0,90% [29,10% ; 30,90%] C 100.000 0,28% [29,72% ; 30,28%]

Interprétation des données d’enquête Influence de « n » sur la marge et la fourchette Tableau récapitulatif Calculs pour A Cas Données Résultats p n ° certitude Marge Fourchette A 0,3 1.000 95% ± 2,84% [27,16% ; 32,84%] B 10.000 ??? C 100.000

Interprétation des données d’enquête Influence de « n » sur la marge et la fourchette Tableau récapitulatif Calculs pour A Cas Données Résultats p n ° certitude Marge Fourchette A 0,3 1.000 95% ± 2,84% [27,16% ; 32,84%] B 10.000 ??? C 100.000

Interprétation des données d’enquête Influence de « n » sur la marge et la fourchette Tableau récapitulatif Calculs pour A Cas Données Résultats p n ° certitude Marge Fourchette A 0,3 1.000 95% ± 2,84% [27,16% ; 32,84%] B 10.000 ??? C 100.000 Au boulot : calculs pour les cas B et C !

Interprétation des données d’enquête Influence de « n » sur la marge et la fourchette Tableau récapitulatif Réponses dans les cadres i, ii et iii : différence entre les cas : n est de plus en plus grand variation de la marge : de plus en plus faible explication : dia suivante Cas Données Résultats p n ° certitude Marge Fourchette A 0,3 1.000 95% ± 2,84% [27,16% ; 32,84%] B 10.000 ± 0,90% [29,10% ; 30,90%] C 100.000 ± 0,28% [29,72% ; 30,28%]

Reprise du cours (24-02-2017) Au programme : Résumé rapide du cours précédent Exercices : reprise exercice 5.2.1 quelques commentaires « techniques » suite des exercices

Reprise du cours (24-02-2017) Résumé du chapitre 5 : raisonnement : échantillon  hasard  chance ou pas ?  prudence matérialisation de la prudence via 2 mots : incertitude (95 ou 99 %) imprécision (fourchette) 3 formules (dans le formulaire de la p. xii et le questionnaire lors de l’examen) marge : (k = 1,96 ou 2,58) fourchette : [p – marge ; p + marge] interprétation : selon ce qui a été observé parmi les 1.000 : à 95 chances sur 100 (incertitude) le % parmi les 8.000.000 est dans la fourchette (imprécision) questions ?

Reprise du cours (24-02-2017) Résumé du chapitre 5 : raisonnement : échantillon  hasard  chance ou pas ?  prudence matérialisation de la prudence via 2 mots : incertitude (95 ou 99 %) imprécision (fourchette) 3 formules (dans le formulaire de la p. xii et le questionnaire lors de l’examen) marge : (k = 1,96 ou 2,58) fourchette : [p – marge ; p + marge] interprétation : selon ce qui a été observé parmi les 1.000 : à 95 chances sur 100 (incertitude) le % parmi les 8.000.000 est dans la fourchette (imprécision) questions ?

Reprise du cours (24-02-2017) Résumé du chapitre 5 : raisonnement : échantillon  hasard  chance ou pas ?  prudence matérialisation de la prudence via 2 mots : incertitude (95 ou 99 %) imprécision (fourchette) 3 formules (dans le formulaire de la p. xii et le questionnaire lors de l’examen) marge : (k = 1,96 ou 2,58) fourchette : [p – marge ; p + marge] interprétation : selon ce qui a été observé parmi les 1.000 : à 95 chances sur 100 (incertitude) le % parmi les 8.000.000 est dans la fourchette (imprécision) questions ?

Reprise du cours (24-02-2017) Résumé du chapitre 5 : raisonnement : échantillon  hasard  chance ou pas ?  prudence matérialisation de la prudence via 2 mots : incertitude (95 ou 99 %) imprécision (fourchette) 3 formules (dans le formulaire de la p. xii et le questionnaire lors de l’examen) marge : (k = 1,96 ou 2,58) fourchette : [p – marge ; p + marge] interprétation : selon ce qui a été observé parmi les 1.000 : à 95 chances sur 100 (incertitude) le % parmi les 8.000.000 est dans la fourchette (imprécision) questions ?

Reprise du cours (24-02-2017) Résumé du chapitre 5 : raisonnement : échantillon  hasard  chance ou pas ?  prudence matérialisation de la prudence via 2 mots : incertitude (95 ou 99 %) imprécision (fourchette) 3 formules (dans le formulaire de la p. xii et le questionnaire lors de l’examen) marge : (k = 1,96 ou 2,58) fourchette : [p – marge ; p + marge] interprétation : selon ce qui a été observé parmi les 1.000 : à 95 chances sur 100 (incertitude) le % parmi les 8.000.000 est dans la fourchette (imprécision) questions ?

Reprise du cours (24-02-2017) Résumé du chapitre 5 : raisonnement : échantillon  hasard  chance ou pas ?  prudence matérialisation de la prudence via 2 mots : incertitude (95 ou 99 %) imprécision (fourchette) 3 formules (dans le formulaire de la p. xii et le questionnaire lors de l’examen) marge : (k = 1,96 ou 2,58) fourchette : [p – marge ; p + marge] interprétation : selon ce qui a été observé parmi les 1.000 : à 95 chances sur 100 (incertitude) le % parmi les 8.000.000 est dans la fourchette (imprécision) questions ?

Interprétation des données d’enquête Influence de « n » sur la marge et la fourchette Tableau récapitulatif Réponses dans les cadres i, ii et iii : différence entre les cas : n est de plus en plus grand variation de la marge : de plus en plus faible explication : dia suivante Cas Données Résultats p n ° certitude Marge Fourchette A 0,3 1.000 95% ± 2,84% [27,16% ; 32,84%] B 10.000 ± 0,90% [29,10% ; 30,90%] C 100.000 ± 0,28% [29,72% ; 30,28%]

Interprétation des données d’enquête Influence de « n » sur la marge et la fourchette Tableau récapitulatif Réponses dans les cadres i, ii et iii : différence entre les cas : n est de plus en plus grand variation de la marge : de plus en plus faible explication : dia suivante Cas Données Résultats p n ° certitude Marge Fourchette A 0,3 1.000 95% ± 2,84% [27,16% ; 32,84%] B 10.000 ± 0,90% [29,10% ; 30,90%] C 100.000 ± 0,28% [29,72% ; 30,28%]

Interprétation des données d’enquête Influence de « n » sur la marge et la fourchette Tableau récapitulatif Réponses dans les cadres i, ii et iii : différence entre les cas : n est de plus en plus grand variation de la marge : de plus en plus faible explication : dia suivante Cas Données Résultats p n ° certitude Marge Fourchette A 0,3 1.000 95% ± 2,84% [27,16% ; 32,84%] B 10.000 ± 0,90% [29,10% ; 30,90%] C 100.000 ± 0,28% [29,72% ; 30,28%] Et donc aussi la fourchette ! Forcément !

Interprétation des données d’enquête Influence de « n » sur la marge et la fourchette Tableau récapitulatif Réponses dans les cadres i, ii et iii : différence entre les cas : n est de plus en plus grand variation de la marge : de plus en plus faible explication : dia suivante Cas Données Résultats p n ° certitude Marge Fourchette A 0,3 1.000 95% ± 2,84% [27,16% ; 32,84%] B 10.000 ± 0,90% [29,10% ; 30,90%] C 100.000 ± 0,28% [29,72% ; 30,28%]

Interprétation des données d’enquête Influence de « n » sur la marge et la fourchette Tableau récapitulatif Conclusions : plus « n » est grand, plus la marge est faible, ceteris paribus plus la taille de l’échantillon est grande, plus la marge est faible explication : « n » sert de diviseur dans la formule plus un diviseur est grand, plus le résultat est petit, ceteris paribus Cas Données Résultats p n ° certitude Marge Fourchette A 0,3 1.000 95% ± 2,84% [27,16% ; 32,84%] B 10.000 ± 0,90% [29,10% ; 30,90%] C 100.000 ± 0,28% [29,72% ; 30,28%]

Interprétation des données d’enquête Influence de « n » sur la marge et la fourchette Tableau récapitulatif Conclusions : plus « n » est grand, plus la marge est faible, ceteris paribus plus la taille de l’échantillon est grande, plus la marge est faible explication : « n » sert de diviseur dans la formule plus un diviseur est grand, plus le résultat est petit, ceteris paribus Cas Données Résultats p n ° certitude Marge Fourchette A 0,3 1.000 95% ± 2,84% [27,16% ; 32,84%] B 10.000 ± 0,90% [29,10% ; 30,90%] C 100.000 ± 0,28% [29,72% ; 30,28%]

Interprétation des données d’enquête Influence de « n » sur la marge et la fourchette Tableau récapitulatif Conclusions : plus « n » est grand, plus la marge est faible, ceteris paribus plus la taille de l’échantillon est grande, plus la marge est faible explication : « n » sert de diviseur dans la formule plus un diviseur est grand, plus le résultat est petit, ceteris paribus Cas Données Résultats p n ° certitude Marge Fourchette A 0,3 1.000 95% ± 2,84% [27,16% ; 32,84%] B 10.000 ± 0,90% [29,10% ; 30,90%] C 100.000 ± 0,28% [29,72% ; 30,28%]

Considérations techniques pour la phase des calculs 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 1.253 Attention sur calculette souvent, « , » = « . » ! Problème pour beaucoup, notamment lors de l’examen, y compris en septembre !

Considérations techniques pour la phase des calculs Calcul en % ou pas (p = 18,7% ; n = 1.253 et k = 1,96) : 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 1.253 Attention sur calculette souvent, « , » = « . » !

Considérations techniques pour la phase des calculs Calcul en % ou pas (p = 18,7% ; n = 1.253 et k = 1,96) : 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 1.253 Attention sur calculette souvent, « , » = « . » !

Considérations techniques pour la phase des calculs Calcul en % ou pas (p = 18,7% ; n = 1.253 et k = 1,96) : 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 1.253 Attention sur calculette souvent, « , » = « . » !

Considérations techniques pour la phase des calculs Calcul en % ou pas (p = 18,7% ; n = 1.253 et k = 1,96) : 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 1.253 Attention sur calculette souvent, « , » = « . » !

Considérations techniques pour la phase des calculs Calcul en % ou pas (p = 18,7% ; n = 1.253 et k = 1,96) : 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 1.253 Attention sur calculette souvent, « , » = « . » !

Considérations techniques pour la phase des calculs Calcul en % ou pas (p = 18,7% ; n = 1.253 et k = 1,96) : 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 unités et décimales d’unité 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 1.253 Attention sur calculette souvent, « , » = « . » !

Considérations techniques pour la phase des calculs Calcul en % ou pas (p = 18,7% ; n = 1.253 et k = 1,96) : avec des unités et décimales uniquement avec les % et des décimales de % conseil (qui vient peut-être de mes habitudes) 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 1.253 Attention avec les calculettes, souvent : leur « , » = notre « . » ! pas de séparateur entre les centaines et les milliers ! à vous de voir

Considérations techniques pour la phase des calculs Calcul en % ou pas (p = 18,7% ; n = 1.253 et k = 1,96) : avec des unités et décimales uniquement avec les % et des décimales de % conseil (qui vient peut-être de mes habitudes) 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 1.253 Attention avec les calculettes, souvent : leur « , » = notre « . » ! pas de séparateur entre les centaines et les milliers ! à vous de voir

Considérations techniques pour la phase des calculs Calcul en % ou pas (p = 18,7% ; n = 1.253 et k = 1,96) : avec des unités et décimales uniquement avec les % et des décimales de % conseil (qui vient peut-être de mes habitudes) 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 1.253 Attention avec les calculettes, souvent : leur « , » = notre « . » ! pas de séparateur entre les centaines et les milliers ! à vous de voir

Considérations techniques pour la phase des calculs Calcul en % ou pas (p = 18,7% ; n = 1.253 et k = 1,96) : avec des unités et décimales uniquement avec les % et des décimales de % conseil (qui vient peut-être de mes habitudes) 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 1.253 Attention avec les calculettes, souvent : leur « , » = notre « . » ! pas de séparateur entre les centaines et les milliers ! à vous de voir

Considérations techniques pour la phase des calculs Calcul en % ou pas (p = 18,7% ; n = 1.253 et k = 1,96) : avec des unités et décimales uniquement avec les % et des décimales de % conseil (qui vient peut-être de mes habitudes) 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 % : je ne connais pas ! diviser par 1,253 et pas par 1.253 Attention avec les calculettes, souvent : leur « , » = notre « . » ! pas de séparateur entre les centaines et les milliers ! à vous de voir

Considérations techniques pour la phase des calculs Calcul en % ou pas (p = 18,7% ; n = 1.253 et k = 1,96) : avec des unités et décimales uniquement avec les % et des décimales de % conseil (qui vient peut-être de mes habitudes) 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 % : je ne connais pas ! diviser par 1,253 et pas par 1.253 Attention avec les calculettes, souvent : leur « , » = notre « . » ! pas de séparateur entre les centaines et les milliers ! à vous de voir

Considérations techniques pour la phase des calculs Calcul en % ou pas (p = 18,7% ; n = 1.253 et k = 1,96) : avec des unités et décimales uniquement avec les % et des décimales de % conseil (qui vient peut-être de mes habitudes) 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 % : je ne connais pas ! diviser par 1,253 et pas par 1.253 Attention avec les calculettes, souvent : leur « , » = notre « . » ! pas de séparateur entre les centaines et les milliers ! à vous de voir

Considérations techniques pour la phase des calculs Calcul en % ou pas (p = 18,7% ; n = 1.253 et k = 1,96) : avec des unités et décimales uniquement avec les % et des décimales de % conseil (qui vient peut-être de mes habitudes) 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 % : je ne connais pas ! diviser par 1,253 et pas par 1.253 Attention avec les calculettes, souvent : leur « . » = notre « , » ! pas de séparateur entre les centaines et les milliers ! à vous de voir !

Arrondir un résultat Principe général : voir la décimale qui suit : si elle est inférieure à 5 (< 5),  on garde la décimale initiale si elle est égale ou supérieure à 5 (≥ 5),  on passe à la décimale suivante Exemple : arrondir un résultat qui compte 3 décimales à la 2e 0,250 : la 3e décimale = 0  0 < 5  on garde le 5  0,25 0,254 : la 3e décimale = 4  4 < 5  on garde le 5  0,25 0,255 : la 3e décimale = 5  5 ≥ 5  on passe à 6  0,26 0,258 : la 3e décimale = 8  8 ≥ 5  on passe à 6  0,26

Arrondir un résultat Principe général : voir la décimale qui suit : si elle est inférieure à 5 (< 5),  on garde la décimale initiale si elle est égale ou supérieure à 5 (≥ 5),  on passe à la décimale suivante Attention aux surprises avec les décimales en « 5 » : 0,2751  à 3 décim. = 0,275  à 2 décim. = 0,28 0,2750  à 3 décim. = 0,275  à 2 décim. = 0,28 0,2749  à 3 décim. = 0,275  à 2 décim. = 0,27 Attention : 0,275 devient aussi bien 0,28 que 0,27 : si 0,275 cache un nombre ≥ à 0,2750  = 0,28 si 0,275 cache un nombre < à 0,2750  = 0,27

Arrondir un résultat Principe général : voir la décimale qui suit : si elle est inférieure à 5 (< 5),  on garde la décimale initiale si elle est égale ou supérieure à 5 (≥ 5),  on passe à la décimale suivante Attention aux surprises avec les décimales en « 5 » : 0,2751  à 3 décim. = 0,275  à 2 décim. = 0,28 0,2750  à 3 décim. = 0,275  à 2 décim. = 0,28 0,2749  à 3 décim. = 0,275  à 2 décim. = 0,27 Attention : 0,275 devient aussi bien 0,28 que 0,27 : si 0,275 cache un nombre ≥ à 0,2750  = 0,28 si 0,275 cache un nombre < à 0,2750  = 0,27

Arrondir un résultat Principe général : voir la décimale qui suit : si elle est inférieure à 5 (< 5),  on garde la décimale initiale si elle est égale ou supérieure à 5 (≥ 5),  on passe à la décimale suivante Attention aux surprises avec les décimales en « 5 » : 0,2751  à 3 décim. = 0,275  à 2 décim. = 0,28 0,2750  à 3 décim. = 0,275  à 2 décim. = 0,28 0,2749  à 3 décim. = 0,275  à 2 décim. = 0,27 Attention : 0,275 devient aussi bien 0,28 que 0,27 : si 0,275 cache un nombre ≥ à 0,2750  = 0,28 si 0,275 cache un nombre < à 0,2750  = 0,27

Arrondir un résultat Principe général : voir la décimale qui suit : si elle est inférieure à 5 (< 5),  on garde la décimale initiale si elle est égale ou supérieure à 5 (≥ 5),  on passe à la décimale suivante Attention aux surprises avec les décimales en « 5 » : 0,2751  à 3 décim. = 0,275  à 2 décim. = 0,28 0,2750  à 3 décim. = 0,275  à 2 décim. = 0,28 0,2749  à 3 décim. = 0,275  à 2 décim. = 0,27 Attention : 0,275 devient aussi bien 0,28 que 0,27 : si 0,275 cache un nombre ≥ à 0,2750  = 0,28 si 0,275 cache un nombre < à 0,2750  = 0,27

Arrondir un résultat Principe général : voir la décimale qui suit : si elle est inférieure à 5 (< 5),  on garde la décimale initiale si elle est égale ou supérieure à 5 (≥ 5),  on passe à la décimale suivante Attention aux surprises avec les décimales en « 5 » : 0,2751  à 3 décim. = 0,275  à 2 décim. = 0,28 0,2750  à 3 décim. = 0,275  à 2 décim. = 0,28 0,2749  à 3 décim. = 0,275  à 2 décim. = 0,27 et donc : 0,275 peut s’arrondir aussi bien en 0,28 qu’en 0,27 : si 0,275 cache un nombre ≥ à 0,2750  = 0,28 si 0,275 cache un nombre < à 0,2750  = 0,27

Arrondir un résultat Principe général : voir la décimale qui suit : si elle est inférieure à 5 (< 5),  on garde la décimale initiale si elle est égale ou supérieure à 5 (≥ 5),  on passe à la décimale suivante Attention aux surprises avec les décimales en « 5 » : 0,2751  à 3 décim. = 0,275  à 2 décim. = 0,28 0,2750  à 3 décim. = 0,275  à 2 décim. = 0,28 0,2749  à 3 décim. = 0,275  à 2 décim. = 0,27 et donc : 0,275 peut s’arrondir aussi bien en 0,28 qu’en 0,27 : si 0,275 cache un nombre ≥ à 0,2750  = 0,28 si 0,275 cache un nombre < à 0,2750  = 0,27

Corrigé sur le site Arrondir un résultat Exercice : arrondir un résultat qui compte 5 décimales À arrondir Arrondi à la 0,24483 0,24501 0,25422 0,24834 0,48256 0,50123 4e décimale 3e décimale 2e décimale 1re décimale Sans décimale À arrondir Arrondi à la 6,24938 6,25082 6,25809 6,49852 6,50102 6,54123 4e décimale 3e décimale 2e décimale 1re décimale Sans décimale Corrigé sur le site

Arrondir un résultat Exercice : arrondir un résultat qui compte 5 décimales (correction) À arrondir Arrondi à la 0,24483 0,24501 0,25422 0,24834 0,48256 0,50123 4e décimale 0,2448 0,2450 0,2542 0,2483 0,4826 0,5012 3e décimale 0,245 0,254 0,248 0,483 0,501 2e décimale 0,24 0,25 0,48 0,50 1re décimale 0,2 0,3 0,5 Sans décimale 1 À arrondir Arrondi à la 6,24938 6,25082 6,25809 6,49852 6,50102 6,54123 4e décimale 6,2494 6,2508 6,2581 6,4985 6,5010 6,5412 3e décimale 6,249 6,251 6,258 6,499 6,501 6,541 2e décimale 6,25 6,26 6,50 6,54 1re décimale 6,2 6,3 6,5 Sans décimale 6 7

Arrondir un résultat Exercice : arrondir un résultat qui compte 5 décimales (correction) À arrondir Arrondi à la 0,24483 0,24501 0,25422 0,24834 0,48256 0,50123 4e décimale 0,2448 0,2450 0,2542 0,2483 0,4826 0,5012 3e décimale 0,245 0,254 0,248 0,483 0,501 2e décimale 0,24 0,25 0,48 0,50 1re décimale 0,2 0,3 0,5 Sans décimale 1 À arrondir Arrondi à la 6,24938 6,25082 6,25809 6,49852 6,50102 6,54123 4e décimale 6,2494 6,2508 6,2581 6,4985 6,5010 6,5412 3e décimale 6,249 6,251 6,258 6,499 6,501 6,541 2e décimale 6,25 6,26 6,50 6,54 1re décimale 6,2 6,3 6,5 Sans décimale 6 7

Arrondir un résultat Exercice : arrondir un résultat qui compte 5 décimales (correction) À arrondir Arrondi à la 0,24483 0,24501 0,25422 0,24834 0,48256 0,50123 4e décimale 0,2448 0,2450 0,2542 0,2483 0,4826 0,5012 3e décimale 0,245 0,254 0,248 0,483 0,501 2e décimale 0,24 0,25 0,48 0,50 1re décimale 0,2 0,3 0,5 Sans décimale 1 À arrondir Arrondi à la 6,24938 6,25082 6,25809 6,49852 6,50102 6,54123 4e décimale 6,2494 6,2508 6,2581 6,4985 6,5010 6,5412 3e décimale 6,249 6,251 6,258 6,499 6,501 6,541 2e décimale 6,25 6,26 6,50 6,54 1re décimale 6,2 6,3 6,5 Sans décimale 6 7

Arrondir un résultat Exercice : arrondir un résultat qui compte 5 décimales (correction) À arrondir Arrondi à la 0,24483 0,24501 0,25422 0,24834 0,48256 0,50123 4e décimale 0,2448 0,2450 0,2542 0,2483 0,4826 0,5012 3e décimale 0,245 0,254 0,248 0,483 0,501 2e décimale 0,24 0,25 0,48 0,50 1re décimale 0,2 0,3 0,5 Sans décimale 1 À arrondir Arrondi à la 6,24938 6,25082 6,25809 6,49852 6,50102 6,54123 4e décimale 6,2494 6,2508 6,2581 6,4985 6,5010 6,5412 3e décimale 6,249 6,251 6,258 6,499 6,501 6,541 2e décimale 6,25 6,26 6,50 6,54 1re décimale 6,2 6,3 6,5 Sans décimale 6 7

Arrondir un résultat Exercice : arrondir un résultat qui compte 5 décimales (correction) À arrondir Arrondi à la 0,24483 0,24501 0,25422 0,24834 0,48256 0,50123 4e décimale 0,2448 0,2450 0,2542 0,2483 0,4826 0,5012 3e décimale 0,245 0,254 0,248 0,483 0,501 2e décimale 0,24 0,25 0,48 0,50 1re décimale 0,2 0,3 0,5 Sans décimale 1 À arrondir Arrondi à la 6,24938 6,25082 6,25809 6,49852 6,50102 6,54123 4e décimale 6,2494 6,2508 6,2581 6,4985 6,5010 6,5412 3e décimale 6,249 6,251 6,258 6,499 6,501 6,541 2e décimale 6,25 6,26 6,50 6,54 1re décimale 6,2 6,3 6,5 Sans décimale 6 7

Arrondir un résultat Exercice : arrondir un résultat qui compte 5 décimales (correction) À arrondir Arrondi à la 0,24483 0,24501 0,25422 0,24834 0,48256 0,50123 4e décimale 0,2448 0,2450 0,2542 0,2483 0,4826 0,5012 3e décimale 0,245 0,254 0,248 0,483 0,501 2e décimale 0,24 0,25 0,48 0,50 1re décimale 0,2 0,3 0,5 Sans décimale 1 À arrondir Arrondi à la 6,24938 6,25082 6,25809 6,49852 6,50102 6,54123 4e décimale 6,2494 6,2508 6,2581 6,4985 6,5010 6,5412 3e décimale 6,249 6,251 6,258 6,499 6,501 6,541 2e décimale 6,25 6,26 6,50 6,54 1re décimale 6,2 6,3 6,5 Sans décimale 6 7

Arrondir un résultat Principe général : voir la décimale qui suit Attention aux surprises avec les décimales en « 5 » Résultat final à arrondir à la 2e décimale : Calcul supposé : résultat conforme : si arrondis dans la () : si résultat de la () arrondi : Conclusions : faire le calcul avec un maximum de précision si arrondis en cours de route  résultat potentiellement inacceptable arrondir seulement le résultat final calcul en une fois, sans devoir noter les résultats intermédiaires Exemple : ° qui n’est pas le calcul d’une marge ° avec les données strictement respectées

Arrondir un résultat Principe général : voir la décimale qui suit Attention aux surprises avec les décimales en « 5 » Résultat final à arrondir à la 2e décimale : Calcul : résultat conforme : si arrondis dans la () : si résultat de la () arrondi : Conclusions : faire le calcul avec un maximum de précision si arrondis en cours de route  résultat potentiellement inacceptable arrondir seulement le résultat final calcul en une fois, sans devoir noter les résultats intermédiaires

Arrondir un résultat Principe général : voir la décimale qui suit Attention aux surprises avec les décimales en « 5 » Résultat final à arrondir à la 2e décimale : Calcul : résultat conforme : si arrondis dans la () : si résultat de la () arrondi : Conclusions : faire le calcul avec un maximum de précision si arrondis en cours de route  résultat potentiellement inacceptable arrondir seulement le résultat final calcul en une fois, sans devoir noter les résultats intermédiaires

Arrondir un résultat Principe général : voir la décimale qui suit Attention aux surprises avec les décimales en « 5 » Résultat final à arrondir à la 2e décimale : Calcul : résultat conforme : si arrondis dans la () : si résultat de la () arrondi : Conclusions : faire le calcul avec un maximum de précision si arrondis en cours de route  résultat potentiellement inacceptable arrondir seulement le résultat final calcul en une fois, sans devoir noter les résultats intermédiaires

Arrondir un résultat Principe général : voir la décimale qui suit Attention aux surprises avec les décimales en « 5 » Résultat final à arrondir à la 2e décimale : Calcul : résultat conforme : si arrondis dans la () : si résultat de la () arrondi : Conclusions : faire le calcul avec un maximum de précision si arrondis en cours de route  résultat potentiellement inacceptable arrondir seulement le résultat final calcul en une fois, sans devoir noter les résultats intermédiaires

Arrondir un résultat Principe général : voir la décimale qui suit Attention aux surprises avec les décimales en « 5 » Résultat final à arrondir à la 2e décimale : Calcul : résultat conforme : si arrondis dans la () : si résultat de la () arrondi : Conclusions : faire le calcul avec un maximum de précision si arrondis en cours de route  résultat potentiellement inacceptable arrondir seulement le résultat final calcul en une fois, sans devoir noter les résultats intermédiaires

Arrondir un résultat Principe général : voir la décimale qui suit Attention aux surprises avec les décimales en « 5 » Résultat final à arrondir à la 2e décimale : Calcul : résultat conforme : si arrondis dans la () : si résultat de la () arrondi : Conclusions : faire le calcul avec un maximum de précision si arrondis en cours de route  résultat potentiellement inacceptable arrondir seulement le résultat final calcul en une fois, sans devoir noter les résultats intermédiaires

Arrondir un résultat Principe général : voir la décimale qui suit Attention aux surprises avec les décimales en « 5 » Résultat final à arrondir à la 2e décimale : Calcul : résultat conforme : si arrondis dans la () : si résultat de la () arrondi : Conclusions : faire le calcul avec un maximum de précision si arrondis en cours de route  résultat potentiellement inacceptable arrondir seulement le résultat final calcul en une fois, sans devoir noter les résultats intermédiaires

Arrondir un résultat Principe général : voir la décimale qui suit Attention aux surprises avec les décimales en « 5 » Résultat final à arrondir à la 2e décimale : Calcul : résultat conforme : si arrondis dans la () : si résultat de la () arrondi : Conclusions : faire le calcul avec un maximum de précision si arrondis en cours de route  résultat potentiellement inacceptable arrondir seulement le résultat final calcul en une fois, sans devoir noter les résultats intermédiaires

Arrondir un résultat Principe général : voir la décimale qui suit Attention aux surprises avec les décimales en « 5 » Résultat final à arrondir à la 2e décimale : Calcul : résultat conforme : si arrondis dans la () : si résultat de la () arrondi : Conclusions : faire le calcul avec un maximum de précision si arrondis en cours de route  résultat potentiellement inacceptable arrondir seulement le résultat final calcul en une fois, sans devoir noter les résultats intermédiaires

Arrondir un résultat Il faut trouver : Conclusion Il faut trouver : la fonction « Fix » ou ce qui en tient lieu sur votre calculette

Arrondir un résultat Il faut trouver : Conclusion Il faut trouver : la fonction « Fix » ou ce qui en tient lieu sur votre calculette Attention : « Fix » se présente différemment selon la calculette et je ne connais pas tous les types de calculette…

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 : 5.2.2 à 5.2.4 : prioritaire d’en faire au moins 1 ; dans 10-15’ correction 5.5 (en fin de fascicule) + autres si temps