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Publié parClaudine Michel Modifié depuis plus de 6 années
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Reprise du cours (11-05-2017) Séance « questions/réponses » :
Date et local fixés (voir votre horaire) À priori, ultimes « réglages » Ne pas attendre la dernière minutes si problèmes Aujourd’hui : Tableau à double entrée (fin) Chapitre 1. Conclusions Chapitre 2 (rapidos) ? Chapitre 3 : début (moyenne)
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Reprise du cours (11-05-2017) Séance « questions/réponses » :
Date et local fixés (voir votre horaire) À priori, ultimes « réglages » Ne pas attendre la dernière minutes si problèmes Aujourd’hui : Tableau à double entrée (fin) Chapitre 1. Conclusions Chapitre 2 (rapidos) ? Chapitre 3 : début (moyenne)
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Reprise du cours (11-05-2017) Tableau à double entrée : effectif
Caractéristiques par rapport à la distribution simple : deux variables utilisées pour classer les individus (et pas une) sexe : p variant de 1 à 2 (P) statut matrimonial : q variant de 1 à 4 (Q) Une incohérence dans les données ? Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 2 1 4 Femme (p = 2) 7 6 11
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Reprise du cours (11-05-2017) Tableau à double entrée : effectif
Caractéristiques par rapport à la distribution simple : deux variables utilisées pour classer les individus (et pas une) sexe : p variant de 1 à 2 (P) statut matrimonial : q variant de 1 à 4 (Q) Une incohérence dans les données ? Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 2 1 4 Femme (p = 2) 7 6 11
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Reprise du cours (11-05-2017) Tableau à double entrée : effectif
Différence par rapport à la distribution simple : deux variables utilisées pour classer les individus (et pas une) sexe : p variant de 1 à 2 (P) statut matrimonial : q variant de 1 à 4 (Q) Une incohérence dans les données ? Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 2 1 4 Femme (p = 2) 7 6 11
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Reprise du cours (11-05-2017) Tableau à double entrée : effectif
Différence par rapport à la distribution simple : deux variables utilisées pour classer les individus (et pas une) sexe : p variant de 1 à 2 (P) statut matrimonial : q variant de 1 à 4 (Q) Une incohérence dans les données ? Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 2 1 4 Femme (p = 2) 7 6 11
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Reprise du cours (11-05-2017) Tableau à double entrée : effectif
Différence par rapport à la distribution simple : deux variables utilisées pour classer les individus (et pas une) sexe : p variant de 1 à 2 (P) statut matrimonial : q variant de 1 à 4 (Q) Une incohérence dans les données ? Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 2 1 4 Femme (p = 2) 7 6 11
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Reprise du cours (11-05-2017) Tableau à double entrée : effectif
Différence par rapport à la distribution simple : deux variables utilisées pour classer les individus (et pas une) sexe : p variant de 1 à 2 (P) statut matrimonial : q variant de 1 à 4 (Q) Une incohérence dans les données ? Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 2 1 4 Femme (p = 2) 7 6 11
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Reprise du cours ( ) Tableau à double entrée : effectif (nombre d’« i » » qui…) Tableau à double entrée : notations Exercice 4 Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 2 1 4 Femme (p = 2) 7 6 11 Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) n11 n12 n13 n14 n1● Femme (p = 2) n21 n22 n23 n24 n2● n●1 n●2 n●3 n●4 n●●
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Reprise du cours ( ) Tableau à double entrée : effectif (nombre d’« i » » qui…) Tableau à double entrée : notations (npq) Exercice 4 Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 2 1 4 Femme (p = 2) 7 6 11 Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) n11 n12 n13 n14 n1● Femme (p = 2) n21 n22 n23 n24 n2● n●1 n●2 n●3 n●4 n●●
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Reprise du cours ( ) Tableau à double entrée : effectif (nombre d’« i » » qui…) Tableau à double entrée : notations (npq) Exercice 4 Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 2 1 4 Femme (p = 2) 7 6 11 Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) n11 n12 n13 n14 n1● Femme (p = 2) n21 n22 n23 n24 n2● n●1 n●2 n●3 n●4 n●●
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Reprise du cours ( ) Tableau à double entrée : effectif (nombre d’« i » » qui…) Tableau à double entrée : notations (npq) Exercice 4 Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 2 1 4 Femme (p = 2) 7 6 11 Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) n11 n12 n13 n14 n1● Femme (p = 2) n21 n22 n23 n24 n2● n●1 n●2 n●3 n●4 n●●
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Reprise du cours ( ) « Distribution » ou « Tableau des effectif et des fréquences » Les formules Exercice 4
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Reprise du cours ( ) « Distribution » ou « Tableau des effectif et des fréquences » Les formules Exercice 4
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Reprise du cours ( ) « Distribution » ou « Tableau des effectif et des fréquences » Les formules Exercice 4
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Les distributions en classes
Exercices 1, 2 et 3 : remplir rapidement les colonnes « fréquence (simple) » ou « fp » « fréquence cumulée » ou « Fk » correction dans minutes Exercice 4 (type de question souvent posé) Exercice 5 (idem) Exercice 6 (sur données réelles) Exercice 7 (idem) Exercice 8 (idem) : calculs déjà faits commentaires Rappel des formules :
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Chapitre 1 Généralités sur les données
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Reprise du cours ( ) Si analyse de données quantitatives (toujours le cas dans cette AA) 1er objectif : trop de données en prendre possession Préliminaires : Sur qui ? de qui/quoi connait-on la caractéristique à analyser ? notation : « i », « n » avec i pouvant varier de 1 à n Sur quoi ? la caractéristique que l’on veut analyser ? la variable X (si une seule) avec « xi » types de variables : qualitatives : état civil ou sexe quantitatives discrètes : descendance ou nombre de visites médic. quantitatives continues : âge ou poids ou revenus
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Reprise du cours ( ) Si analyse de données quantitatives (toujours le cas dans cette AA) 1er objectif : trop de données en prendre possession Préliminaires : Sur qui ? de qui/quoi connait-on la caractéristique à analyser ? notation : « i », « n » avec i pouvant varier de 1 à n Sur quoi ? la caractéristique que l’on veut analyser ? la variable X (si une seule) avec « xi » types de variables : qualitatives : état civil ou sexe quantitatives discrètes : descendance ou nombre de visites médic. quantitatives continues : âge ou poids ou revenus
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Reprise du cours ( ) Si analyse de données quantitatives (toujours le cas dans cette AA) 1er objectif : trop de données en prendre possession Préliminaires : Sur qui ? de qui/quoi connait-on la caractéristique à analyser ? notation : « i » et « n », avec i pouvant varier de 1 à n Sur quoi ? la caractéristique que l’on veut analyser ? la variable X (si une seule) avec « xi » = valeur de X pour i types de variables : qualitatives : état civil ou sexe quantitatives discrètes : descendance ou nombre de visites médic. quantitatives continues : âge ou poids ou revenus
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Reprise du cours ( ) Si analyse de données quantitatives (toujours le cas dans cette AA) 1er objectif : trop de données en prendre possession Préliminaires : Sur qui ? de qui/quoi connait-on la caractéristique à analyser ? notation : « i » et « n », avec i pouvant varier de 1 à n Sur quoi ? la caractéristique que l’on veut analyser ? la variable X (si une seule) avec « xi » = valeur de X pour i types de variables : qualitatives : état civil ou sexe quantitatives discrètes : descendance ou nombre de visites médic. quantitatives continues : âge ou poids ou revenus
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Reprise du cours ( ) Si analyse de données quantitatives (toujours le cas dans cette AA) 1er objectif : trop de données en prendre possession Préliminaires : Sur qui ? de qui/quoi connait-on la caractéristique à analyser ? notation : « i » et « n », avec i pouvant varier de 1 à n Sur quoi ? la caractéristique que l’on veut analyser ? la variable X (si une seule) avec « xi » = valeur de X pour i types de variables : qualitatives : état civil ou sexe quantitatives discrètes : descendance ou nombre de visites médic. quantitatives continues : âge ou poids ou revenus
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Reprise du cours ( ) Si analyse de données quantitatives (toujours le cas dans cette AA) 1er objectif : trop de données en prendre possession Préliminaires : Sur qui ? de qui/quoi connait-on la caractéristique à analyser ? notation : « i » et « n », avec i pouvant varier de 1 à n Sur quoi ? la caractéristique que l’on veut analyser ? la variable X (si une seule) avec « xi » = valeur de X pour i types de variables : qualitatives : état civil ou sexe quantitatives discrètes : descendance ou nombre de visites médic. quantitatives continues : âge ou poids ou revenus
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Reprise du cours ( ) Mettre de l’ordre et réduire le nombre de lignes Données i RJC 1 2.000 2 2.500 3 1.800 4 1.600 5 3.500 6 3.100 7 2.800 8 2.950 9 10 11 1.100 Suite ordonnée xi RJC 1 x11 1.100 2 x4 1.600 3 x3 1.800 4 x9 5 x10 6 x1 2.000 7 x2 2.500 8 x7 2.800 9 x8 2.950 10 x6 3.100 11 x5 3.500
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Distribution selon les valeurs
Reprise du cours ( ) Mettre de l’ordre et réduire le nombre de lignes Données i RJC 1 2.000 2 2.500 3 1.800 4 1.600 5 3.500 6 3.100 7 2.800 8 2.950 9 10 11 1.100 Suite ordonnée xi RJC 1 x11 1.100 2 x4 1.600 3 x3 1.800 4 x9 5 x10 6 x1 2.000 7 x2 2.500 8 x7 2.800 9 x8 2.950 10 x6 3.100 11 x5 3.500 Distribution selon les valeurs p xp np 1 1.100 2 1.600 3 1.800 4 2.000 5 2.500 6 2.800 7 2.950 8 3.100 9 3.500 Tot. − 11
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Distribution selon les valeurs Distribution en classes
Reprise du cours ( ) Mettre de l’ordre et réduire le nombre de lignes Données i RJC 1 2.000 2 2.500 3 1.800 4 1.600 5 3.500 6 3.100 7 2.800 8 2.950 9 10 11 1.100 Suite ordonnée xi RJC 1 x11 1.100 2 x4 1.600 3 x3 1.800 4 x9 5 x10 6 x1 2.000 7 x2 2.500 8 x7 2.800 9 x8 2.950 10 x6 3.100 11 x5 3.500 Distribution selon les valeurs p xp np 1 1.100 2 1.600 3 1.800 4 2.000 5 2.500 6 2.800 7 2.950 8 3.100 9 3.500 Tot. − 11 Distribution en classes p/k Classes np 1 1.000 −< 2.000 5 2 2.000 −< 3.000 4 3 3.000 −< 4.000 Tot. SO 11
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Cette notation est considérée comme acquise !
Reprise du cours ( ) Le retournement statistique (p. 6) données individuelles <> données (re)groupées ou distribuées individuelles (tableau 1.1) : à chaque « i », on associe « xi » groupées (tableau 1.3) : à chaque « xp », on associe un « np » notation avec changement d’indices (risque de confusion) données individuelles (tab. 1.1) : « n » lignes dans le tableau, avec n = le nombre de personnes interrogées avec « i » variant de 1 à « n » données groupées (tab. 1.3) : « P » lignes actives dans le tableau, hors en-tête et total avec « p » variant de 1 à « P » « n » : le nombre total d’individus Cette notation est considérée comme acquise !
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Cette notation est considérée comme acquise !
Reprise du cours ( ) Le retournement statistique (p. 6) données individuelles <> données (re)groupées ou distribuées individuelles (tableau 1.1) : à chaque « i », on associe « xi » groupées (tableau 1.3) : à chaque « xp », on associe un « np » notation avec changement d’indices (risque de confusion) données individuelles (tab. 1.1) : « n » lignes dans le tableau, avec n = le nombre de personnes interrogées avec « i » variant de 1 à « n » données groupées (tab. 1.3) : « P » lignes actives dans le tableau, hors en-tête et total avec « p » variant de 1 à « P » « n » : le nombre total d’individus Cette notation est considérée comme acquise !
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Cette notation est considérée comme acquise !
Reprise du cours ( ) Le retournement statistique (p. 6) données individuelles <> données (re)groupées ou distribuées individuelles (tableau 1.1) : à chaque « i », on associe « xi » groupées (tableau 1.3) : à chaque « xp », on associe un « np » notation avec changement d’indices (risque de confusion) données individuelles (tab. 1.1) : « n » lignes dans le tableau, avec n = le nombre de personnes interrogées avec « i » variant de 1 à « n » données groupées (tab. 1.3) : « P » lignes actives dans le tableau, hors en-tête et total avec « p » variant de 1 à « P » « n » : le nombre total d’individus Cette notation est considérée comme acquise !
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Cette notation est considérée comme acquise !
Reprise du cours ( ) Le retournement statistique (p. 6) données individuelles <> données (re)groupées ou distribuées individuelles (tableau 1.1) : à chaque « i », on associe « xi » groupées (tableau 1.3) : à chaque « xp », on associe un « np » notation avec changement d’indices (risque de confusion) données individuelles (tab. 1.1) : « n » lignes dans le tableau, avec n = le nombre de personnes interrogées avec « i » variant de 1 à « n » données groupées (tab. 1.3) : « P » lignes actives dans le tableau, hors en-tête et total avec « p » variant de 1 à « P » « n » : le nombre total d’individus Cette notation est considérée comme acquise !
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Cette notation est considérée comme acquise !
Reprise du cours ( ) Le retournement statistique (p. 6) données individuelles <> données (re)groupées ou distribuées individuelles (tableau 1.1) : à chaque « i », on associe « xi » groupées (tableau 1.3) : à chaque « xp », on associe un « np » notation avec changement d’indices (risque de confusion) données individuelles (tab. 1.1) : « n » lignes dans le tableau, avec n = le nombre de personnes interrogées avec « i » variant de 1 à « n » données groupées (tab. 1.3) : « P » lignes actives dans le tableau, hors en-tête et total avec « p » variant de 1 à « P » « n » : le nombre total d’individus Cette notation est considérée comme acquise !
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Chapitre 1 Généralités sur les données
PowerPoint revu et modifié récemment
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Chapitre 1 Généralités sur les données
Le chapitre 5 est terminé. Dans le chapitre 1, on ne parle plus : de la marge ; de la fourchette !
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Si analyse de données quantitatives (toujours le cas dans cette AA) 1er objectif : « prendre possession des données » souvent : noyés par le nombre des données : comparaison des revenus dans les 3 Régions belges l’âge des chômeurs dans les 3 Régions belges la réussite des étudiant(e)s de 1re année dans le supérieur méthodes pour commencer : à s’y retrouver à faire parler les données
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Si analyse de données quantitatives (toujours le cas dans cette AA) 1er objectif : « prendre possession des données » souvent : noyés par le nombre des données : comparaison des revenus dans les 3 Régions belges l’âge des chômeurs dans les 3 Régions belges la réussite des étudiant(e)s de 1re année dans le supérieur méthodes pour commencer : à s’y retrouver à faire parler les données
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Si analyse de données quantitatives (toujours le cas dans cette AA) 1er objectif : « prendre possession des données » souvent : noyés par le nombre des données : comparaison des revenus dans les 3 Régions belges l’âge des chômeurs dans les 3 Régions belges la réussite des étudiant(e)s de 1re année dans le supérieur méthodes pour commencer : à s’y retrouver à faire parler les données
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Si analyse de données quantitatives (toujours le cas dans cette AA) 1er objectif : « prendre possession des données » souvent : noyés par le nombre des données : comparaison des revenus dans les 3 Régions belges l’âge des chômeurs dans les 3 Régions belges la réussite des étudiant(e)s de 1re année dans le supérieur méthodes pour commencer : à s’y retrouver à faire parler les données
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Si analyse de données quantitatives (toujours le cas dans cette AA) 1er objectif : « prendre possession des données » souvent : noyés par le nombre des données : comparaison des revenus dans les 3 Régions belges l’âge des chômeurs dans les 3 Régions belges la réussite des étudiant(e)s de 1re année dans le supérieur méthodes pour commencer : à s’y retrouver à faire « parler les données »
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Si analyse de données quantitatives (toujours le cas dans cette AA) 1er objectif : « prendre possession des données » souvent : noyés par le nombre des données : comparaison des revenus dans les 3 Régions belges l’âge des chômeurs dans les 3 Régions belges la réussite des étudiant(e)s de 1re année dans le supérieur méthodes pour commencer : à s’y retrouver à faire « parler les données » aujourd’hui : blabla (ou bla-bla) introductif déjà un exercice, j’espère
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Objectif : « prendre possession des données » Thème traité (avec d’autres en plus) : état nutritionnel de la population d’un pays de 11 habitants tableau 1.1, la variable RJC (Ration Journalière en (grandes) Calories) Individu i RJC X Age A Descendance E Sexe S Poids P Revenus Y État civil EC Visites méd. VM 1 2.000 45 2 65 0,8 3 2.500 42 51 0,5 1.800 20 72 0,2 4
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Objectif : « prendre possession des données » Thème traité (avec d’autres en plus) : état nutritionnel de la population d’un pays de 11 habitants tableau 1.1, la variable RJC (Ration Journalière en (grandes) Calories) problème simple : pourquoi simple ? population seulement 11 individus avantage : on n’est pas noyé par la masse des données inconvénient (mais généralisation aisée) Individu i RJC X Age A Descendance E Sexe S Poids P Revenus Y État civil EC Visites méd. VM 1 2.000 45 2 65 0,8 3 2.500 42 51 0,5 1.800 20 72 0,2 4
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Objectif : « prendre possession des données » Thème traité (avec d’autres en plus) : état nutritionnel de la population d’un pays de 11 habitants tableau 1.1, la variable RJC (Ration Journalière en (grandes) Calories) problème simple : pourquoi simple ? population seulement 11 individus avantage : on n’est pas noyé par la masse des données inconvénient (mais généralisation aisée) Individu i RJC X Age A Descendance E Sexe S Poids P Revenus Y État civil EC Visites méd. VM 1 2.000 45 2 65 0,8 3 2.500 42 51 0,5 1.800 20 72 0,2 4
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Objectif : « prendre possession des données » Thème traité (avec d’autres en plus) : état nutritionnel de la population d’un pays de 11 habitants tableau 1.1, la variable RJC (Ration Journalière en (grandes) Calories) problème simple : pourquoi simple ? population seulement 11 individus avantage : on n’est pas noyé par la masse des données inconvénient (mais généralisation aisée) Individu i RJC X Age A Descendance E Sexe S Poids P Revenus Y État civil EC Visites méd. VM 1 2.000 45 2 65 0,8 3 2.500 42 51 0,5 1.800 20 72 0,2 4
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Objectif : « prendre possession des données » Thème traité (avec d’autres en plus) : état nutritionnel de la population d’un pays de 11 habitants tableau 1.1, la variable RJC (Ration Journalière en (grandes) Calories) problème simple : pourquoi simple ? population seulement 11 individus avantage : on n’est pas noyé par la masse des données inconvénient : méthodes pas indispensables (mais généralisation aisée) Individu i RJC X Age A Descendance E Sexe S Poids P Revenus Y État civil EC Visites méd. VM 1 2.000 45 2 65 0,8 3 2.500 42 51 0,5 1.800 20 72 0,2 4
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Objectif : « prendre possession des données » Thème traité (avec d’autres en plus) Tableau de données initiales (début du tableau 1.1, p. 2) Individu i RJC X Age A Descendance E Sexe S Poids P Revenus Y État civil EC Visites méd. VM 1 2.000 45 2 65 0,8 3 2.500 42 51 0,5 1.800 20 72 0,2 4 Pas seulement RJC, mais aussi d’autres caractéristiques des individus En rapport ou pas avec l’état nutritionnel !
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Objectif : « prendre possession des données » État nutritionnel dans un pays Avant toute chose, 2 éléments à identifier (pourquoi ?) pourquoi ? éviter des erreurs grossières en confondant ces 2 éléments ex. : l’âge moyen des jeunes de 0 à 15 ans = 2 questions correspondant aux 2 éléments sur qui porte l’étude ? sur quoi porte l’étude ?
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Objectif : « prendre possession des données » État nutritionnel dans un pays Avant tout, 2 éléments à identifier pourquoi ? éviter des erreurs grossières en confondant ces 2 éléments ex. : l’âge moyen des jeunes de 0 à 15 ans = 2 questions correspondant aux 2 éléments sur qui porte l’étude ? sur quoi porte l’étude ?
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Objectif : « prendre possession des données » État nutritionnel dans un pays Avant tout, 2 éléments à identifier pourquoi ? éviter des erreurs grossières en confondant ces 2 éléments ex. à l’examen : l’âge moyen des jeunes de 0 à 15 ans = 2 questions correspondant aux 2 éléments sur qui porte l’étude ? sur quoi porte l’étude ?
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Objectif : « prendre possession des données » État nutritionnel dans un pays Avant tout, 2 éléments à identifier pourquoi ? éviter des erreurs grossières en confondant ces 2 éléments ex. à l’examen : l’âge moyen des jeunes de 0 à 15 ans = 2 questions correspondant aux 2 éléments sur qui porte l’étude ? sur quoi porte l’étude ?
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Objectif : « prendre possession des données » État nutritionnel dans un pays Avant tout, 2 éléments à identifier pourquoi ? éviter des erreurs grossières en confondant ces 2 éléments ex. à l’examen : l’âge moyen des jeunes de 0 à 15 ans = 2 questions correspondant aux 2 éléments sur qui porte l’étude ? sur quoi porte l’étude ?
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Sur qui porte l’étude ? les personnes/choses au SUJET desquelles l’étude s’intéresse de qui/de quoi connait-on une caractéristique ? à qui a-t-on posé des questions ? qui a répondu aux questions ? Souplesse & imagination : taille des enfants à la naissance = les « INDIVIDUS » ou « unités » SOUS OBSERVATION dans l’exemple : les 11 habitants du pays
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Sur qui porte l’étude ? les personnes/choses au SUJET desquelles l’étude s’intéresse dans l’exemple : les 11 habitants du pays désignation/notation mathématique : les individus 1, 2, 3… i … 10, 11 (parfois a, b, c…) « i » désigne un individu parmi les 11 « n » = le nombre total d’individus, soit 11 i peut donc varier de 1 à 11 population sous observation = population de référence ensemble des unités sous obs. ensemble des « i » sous obs.
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Sur qui porte l’étude ? les personnes/choses au SUJET desquelles l’étude s’intéresse dans l’exemple : les 11 habitants du pays désignation/notation mathématique : souvent , parfois les individus 1, 2, 3… i … 10, 11 (parfois a, b, c…) « i » désigne un individu parmi les 11 « n » = le nombre total d’individus, soit 11 i peut donc varier de 1 à 11 population sous observation = population de référence ensemble des unités sous obs. ensemble des « i » sous obs.
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Sur qui porte l’étude ? les personnes/choses au SUJET desquelles l’étude s’intéresse dans l’exemple : les 11 habitants du pays désignation/notation mathématique : les individus 1, 2, 3… i … 10, 11 (parfois a, b, c…) « i » désigne un individu parmi les 11 « n » = le nombre total d’individus, soit 11 i peut donc varier de 1 à 11 population sous observation = population de référence ensemble des unités sous obs. ensemble des « i » sous obs.
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Sur qui porte l’étude ? les personnes/choses au SUJET desquelles l’étude s’intéresse dans l’exemple : les 11 habitants du pays désignation/notation mathématique : les individus 1, 2, 3… i … 10, 11 (parfois a, b, c…) « i » désigne un individu parmi les 11 « n » = le nombre total d’individus, soit 11 i peut donc varier de 1 à 11 population sous observation = population de référence ensemble des unités sous obs. ensemble des « i » sous obs.
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Sur qui porte l’étude ? les personnes/choses au SUJET desquelles l’étude s’intéresse dans l’exemple : les 11 habitants du pays désignation/notation mathématique : les individus 1, 2, 3… i … 10, 11 (parfois a, b, c…) « i » désigne un individu parmi les 11 « n » = le nombre total d’individus observés, soit 11 i peut donc varier de 1 à 11 population sous observation = population de référence ensemble des unités sous obs. ensemble des « i » sous obs. Attention à « n » : ° dans chapitre 5 = taille de l’échantillon ° dans chapitre 1 = l’ensemble des « i » auxquels on s’intéresse. Parfois la même chose, parfois pas ! Essayons de ne pas dire ici : « n » = « taille de l’échantillon » !
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Sur qui porte l’étude ? les personnes/choses au SUJET desquelles l’étude s’intéresse dans l’exemple : les 11 habitants du pays désignation/notation mathématique : les individus 1, 2, 3… i … 10, 11 (parfois a, b, c…) « i » désigne un individu parmi les 11 « n » = le nombre total d’individus observés, soit 11 i peut donc varier de 1 à 11 population sous observation = population de référence ensemble des unités sous obs. ensemble des « i » sous obs.
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Sur qui porte l’étude ? les personnes/choses au SUJET desquelles l’étude s’intéresse dans l’exemple : les 11 habitants du pays désignation/notation mathématique : les individus 1, 2, 3… i … 10, 11 (parfois a, b, c…) « i » désigne un individu parmi les 11 « n » = le nombre total d’individus observés, soit 11 « i » peut donc varier de 1 à 11 population sous observation = population de référence ensemble des unités sous obs. ensemble des « i » sous obs.
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Sur qui porte l’étude ? les personnes/choses au SUJET desquelles l’étude s’intéresse dans l’exemple : les 11 habitants du pays désignation/notation mathématique : les individus 1, 2, 3… i … 10, 11 (parfois a, b, c…) « i » désigne un individu parmi les 11 « n » = le nombre total d’individus observés, soit 11 « i » peut donc varier de 1 à 11 population sous observation = population de référence ensemble des unités sous obs. ensemble des « i » sous obs.
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Sur qui porte l’étude ? (Fini) Sur quoi porte l’étude ? dans l’exemple, sur l’ÉTAT NUTRITIONNEL = le phénomène étudié choix d’une VARIABLE pour analyser le phénomène étudié « variable » = CARACTÈRE mesurable pour les « i » bon révélateur du phénomène étudié mesurable (classiquement ou répartition en catégories) quelle question posée aux « i » à propos de l’état nutritionnel ? RJC dans notre exemple RJC = la variable pour analyser l’état nutritionnel (on peut mieux faire)
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Sur qui porte l’étude ? (Fini) Sur quoi porte l’étude ? dans l’exemple, sur l’ÉTAT NUTRITIONNEL choix d’une VARIABLE pour analyser le f désignation/notation (si une seule variable) « X » = la variable (MAJUSCULE) « xi » = la valeur de X pour i (minuscule) exemple : pour l’individu 5, RJC vaut C/J ○ pour 11, 1.100 X5 = C/J ○ X11 = C/J
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Sur qui porte l’étude ? (Fini) Sur quoi porte l’étude ? dans l’exemple, sur l’ÉTAT NUTRITIONNEL choix d’une VARIABLE pour analyser le f désignation/notation (si une seule variable) « X » = la variable (MAJUSCULE) « xi » = la valeur de X pour i (minuscule) exemple : pour l’individu 5, RJC vaut C/J ○ pour 11, 1.100 X5 = C/J ○ X11 = C/J
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Sur qui porte l’étude ? (Fini) Sur quoi porte l’étude ? dans l’exemple, sur l’ÉTAT NUTRITIONNEL choix d’une VARIABLE pour analyser le f désignation/notation (si une seule variable) « X » = la variable (MAJUSCULE) « xi » = la valeur de X pour i (minuscule) exemples (tableau 1.1) : pour l’individu 5, RJC vaut C/J ○ pour 11, 1.100 X5 = C/J ○ X11 = C/J
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Sur qui porte l’étude ? (Fini) Sur quoi porte l’étude ? dans l’exemple, sur l’ÉTAT NUTRITIONNEL choix d’une VARIABLE pour analyser le f désignation/notation (si une seule variable) « X » = la variable (MAJUSCULE) « xi » = la valeur de X pour i (minuscule) exemples (tableau 1.1) : pour l’individu 5, RJC vaut C/J ○ pour 11, 1.100 X5 = C/J ○ X11 = C/J
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Sur qui porte l’étude ? (Fini) Sur quoi porte l’étude ? dans l’exemple, sur l’ÉTAT NUTRITIONNEL choix d’une VARIABLE pour analyser le f désignation/notation (si une seule variable) « X » = la variable (MAJUSCULE) « xi » = la valeur de X pour i (minuscule) exemples (tableau 1.1) : pour l’individu 5, RJC vaut C/J ○ pour 11, 1.100 X5 = C/J ○ X11 = C/J
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Sur qui porte l’étude ? (Fini) Sur quoi porte l’étude ? dans l’exemple, sur l’ÉTAT NUTRITIONNEL choix d’une VARIABLE pour analyser le f désignation/notation (si une seule variable) « X » = la variable (MAJUSCULE) « xi » = la valeur de X pour i (minuscule) exemples (tableau 1.1) : pour l’individu 3, RJC vaut C/J ○ pour 11, 1.100 x3 = C/J ○ X11 = C/J Individu i RJC X 1 2.000 2 2.500 3 1.800
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Sur qui porte l’étude ? (Fini) Sur quoi porte l’étude ? dans l’exemple, sur l’ÉTAT NUTRITIONNEL choix d’une VARIABLE pour analyser le f désignation/notation (si une seule variable) « X » = la variable (MAJUSCULE) « xi » = la valeur de X pour i (minuscule) exemples (tableau 1.1) : pour l’individu 3, RJC vaut C/J x3 = C/J : « x indice 3 » ou « x3 » = C/J Individu i RJC X 1 2.000 2 2.500 3 1.800
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Thème = l’état nutritionnel de la population d’un pays 2e ex. = la taille des étudiant(e)s de l’ISFSC un individu sous observation = un(e) étudiant(e) inscrit(e) à l’ISFSC un « i » sous observation la pop. sous observation = l’ensemble des étudiant(e)s de l’ISFSC si 903 inscrit(e)s, n = 903 la variable = X = la taille la valeur de la variable pour l’étudiant(e) 231 : x231 = 1,65 mètre
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Thème = l’état nutritionnel de la population d’un pays 2e ex. = la taille des étudiant(e)s de l’ISFSC 3e ex. = la couleur des voitures vendues en Belgique en 2012 une unité sous observation = une voiture vendue en Belgique en 2012 à un « i », on ne peut poser de question imagination ! la pop. sous observation = l’ensemble des voitures vendues en Belgique en 2012 la variable = X = la couleur la valeur de X pour la 1.106e voiture : x1.106 = rouge
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Sur qui porte l’étude (bref retour) ? Attention : en prenant l’exemple de la couleur des voitures un « individu » : pas nécessairement un être humain une « pop. statistique » : pas nécessairement une pop. humaine Souplesse et imagination!
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Les types de variables (pp. 2-4) Tableau 1.1 (p. 2, extrait : seulement les 3 premiers individus) Que vaut : x2 ? C/J a3 ? 20 ans s1 ? 1 = sexe masculin y1 ? 0,8, soit 0,8* = CFA Individu i RJC X Age A Descendance E Sexe S Poids P Revenus Y État civil EC Visites méd. VM 1 2.000 45 2 65 0,8 3 2.500 42 51 0,5 1.800 20 72 0,2 4
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Les types de variables (pp. 2-4) Tableau 1.1 (p. 2, extrait : seulement les 3 premiers individus) Individu i RJC X Age A Descendance E Sexe S Poids P Revenus Y État civil EC Visites méd. VM 1 2.000 45 2 65 0,8 3 2.500 42 51 0,5 1.800 20 72 0,2 4
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Les types de variables (pp. 2-4) Tableau 1.1 (p. 2, extrait : seulement les 3 premiers individus) Individu i RJC X Age A Descendance E Sexe S Poids P Revenus Y État civil EC Visites méd. VM 1 2.000 45 2 65 0,8 3 2.500 42 51 0,5 1.800 20 72 0,2 4
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Les types de variables (pp. 2-4) Tableau 1.1 (p. 2, extrait : seulement les 3 premiers individus) Individu i RJC X Age A Descendance E Sexe S Poids P Revenus Y État civil EC Visites méd. VM 1 2.000 45 2 65 0,8 3 2.500 42 51 0,5 1.800 20 72 0,2 4
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Les types de variables (pp. 2-4) Tableau 1.1 (p. 2, extrait : seulement les 3 premiers individus) Individu i RJC X Age A Descendance E Sexe S Poids P Revenus Y État civil EC Visites méd. VM 1 2.000 45 2 65 0,8 3 2.500 42 51 0,5 1.800 20 72 0,2 4
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Les types de variables (pp. 2-4) Tableau 1.1 (p. 2, extrait : seulement les 3 premiers individus) Que vaut : x2 ? C/J a3 ? 20 ans s1 ? 1 = sexe masculin y1 ? 0,8, soit 0,8* = CFA Individu i RJC X Age A Descendance E Sexe S Poids P Revenus Y État civil EC Visites méd. VM 1 2.000 45 2 65 0,8 3 2.500 42 51 0,5 1.800 20 72 0,2 4
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Les types de variables (pp. 2-4) Tableau 1.1 (p. 2, extrait : seulement les 3 premiers individus) Que vaut : x2 ? C/J a3 ? 20 ans s1 ? 1 = sexe masculin y1 ? 0,8, soit 0,8* = CFA Individu i RJC X Age A Descendance E Sexe S Poids P Revenus Y État civil EC Visites méd. VM 1 2.000 45 2 65 0,8 3 2.500 42 51 0,5 1.800 20 72 0,2 4
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Les types de variables (pp. 2-4) Tableau 1.1 (p. 2, extrait : seulement les 3 premiers individus) Que vaut : x2 ? C/J a3 ? 20 ans s1 ? 1 = sexe masculin y1 ? 0,8, soit 0,8* = CFA Individu i RJC X Age A Descendance E Sexe S Poids P Revenus Y État civil EC Visites méd. VM 1 2.000 45 2 65 0,8 3 2.500 42 51 0,5 1.800 20 72 0,2 4
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Les types de variables (pp. 2-4) Tableau 1.1 (p. 2, extrait : seulement les 3 premiers individus) Que vaut : x2 ? C/J a3 ? 20 ans s1 ? 1 = sexe masculin y1 ? 0, (soit 0,8* CFA = CFA) Individu i RJC X Age A Descendance E Sexe S Poids P Revenus Y État civil EC Visites méd. VM 1 2.000 45 2 65 0,8 3 2.500 42 51 0,5 1.800 20 72 0,2 4 Cette façon d’exprimer les données est considérée comme acquise !
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Les types de variables sur le plan mathématique (pp. 2-4) Pourquoi les distinguer ? Variables qualitatives : nombres = codes arbitraires, sans valeur numérique exemples : sexe et état civil Variables quantitatives : nombres = valeurs numériques (42 ans = 3 ans de moins que 45) deux sous catégories discrètes : peu de valeurs ≠ possibles (descendance et VM) (implicitement) continue : bcp de valeurs ≠ possibles (les autres) Individu i RJC X Age A Descendance E Sexe S Poids P Revenus Y État civil EC Visites méd. VM 1 2.000 45 2 65 0,8 3 2.500 42 51 0,5 1.800 20 72 0,2 4
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Les types de variables sur le plan mathématique (pp. 2-4) Pourquoi les distinguer ? Variables qualitatives : nombres = codes arbitraires, sans valeur numérique exemples : sexe et état civil Variables quantitatives : nombres = valeurs numériques (42 ans = 3 ans de moins que 45) deux sous catégories discrètes : peu de valeurs ≠ possibles (descendance et VM) (implicitement) continue : bcp de valeurs ≠ possibles (les autres) Individu i RJC X Age A Descendance E Sexe S Poids P Revenus Y État civil EC Visites méd. VM 1 2.000 45 2 65 0,8 3 2.500 42 51 0,5 1.800 20 72 0,2 4
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Les types de variables sur le plan mathématique (pp. 2-4) Pourquoi les distinguer ? Pour éviter des calculs vides de sens ! Variables qualitatives : nombres = codes arbitraires, sans valeur numérique exemples : sexe et état civil Variables quantitatives : nombres = valeurs numériques (42 ans = 3 ans de moins que 45) deux sous catégories discrètes : peu de valeurs ≠ possibles (descendance et VM) (implicitement) continue : bcp de valeurs ≠ possibles (les autres) Individu i RJC X Age A Descendance E Sexe S Poids P Revenus Y État civil EC Visites méd. VM 1 2.000 45 2 65 0,8 3 2.500 42 51 0,5 1.800 20 72 0,2 4 Exemple : sens mathématique ou pas de calculer une moyenne ?
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Les types de variables sur le plan mathématique (pp. 2-4) Pourquoi les distinguer ? Pour éviter des calculs vides de sens ! Variables qualitatives : nombres = codes arbitraires, sans valeur numérique exemples : sexe et état civil Variables quantitatives : nombres = valeurs numériques (42 ans = 3 ans de moins que 45) deux sous catégories discrètes : peu de valeurs ≠ possibles (descendance et VM) (implicitement) continue : bcp de valeurs ≠ possibles (les autres) Individu i RJC X Age A Descendance E Sexe S Poids P Revenus Y État civil EC Visites méd. VM 1 2.000 45 2 65 0,8 3 2.500 42 51 0,5 1.800 20 72 0,2 4
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Les types de variables sur le plan mathématique (pp. 2-4) Pourquoi les distinguer ? Pour éviter des calculs vides de sens ! Variables qualitatives : nombres = codes arbitraires, sans valeur numérique exemples : sexe et état civil Variables quantitatives : nombres = valeurs numériques (42 ans = 3 ans de moins que 45) deux sous catégories discrètes : peu de valeurs ≠ possibles (descendance et VM) (implicitement) continue : bcp de valeurs ≠ possibles (les autres) Individu i RJC X Age A Descendance E Sexe S Poids P Revenus Y État civil EC Visites méd. VM 1 2.000 45 2 65 0,8 3 2.500 42 51 0,5 1.800 20 72 0,2 4
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Les types de variables sur le plan mathématique (pp. 2-4) Pourquoi les distinguer ? Pour éviter des calculs vides de sens ! Variables qualitatives : nombres = codes arbitraires, sans valeur numérique : interchangeables exemples : sexe et état civil Variables quantitatives : nombres = valeurs numériques (42 ans = 3 ans de moins que 45) deux sous catégories discrètes : peu de valeurs ≠ possibles (descendance et VM) (implicitement) continue : bcp de valeurs ≠ possibles (les autres) Individu i RJC X Age A Descendance E Sexe S Poids P Revenus Y État civil EC Visites méd. VM 1 2.000 45 2 65 0,8 3 2.500 42 51 0,5 1.800 20 72 0,2 4 Autre système de codes pour le sexe : ° « 1 » pour « femme » et « 2 » pour « homme » ° si indiqué quelque part, les données restent lisibles !
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Les types de variables sur le plan mathématique (pp. 2-4) Pourquoi les distinguer ? Pour éviter des calculs vides de sens ! Variables qualitatives : nombres = codes arbitraires, sans valeur numérique : interchangeables exemples : sexe et état civil Variables quantitatives : nombres = valeurs numériques (42 ans = 3 ans de moins que 45) deux sous catégories discrètes : peu de valeurs ≠ possibles (descendance et VM) (implicitement) continue : bcp de valeurs ≠ possibles (les autres) Individu i RJC X Age A Descendance E Sexe S Poids P Revenus Y État civil EC Visites méd. VM 1 2.000 45 2 65 0,8 3 2.500 42 51 0,5 1.800 20 72 0,2 4 État civil : sens mathématique ou pas de calculer une moyenne ?
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Les types de variables sur le plan mathématique (pp. 2-4) Pourquoi les distinguer ? Pour éviter des calculs vides de sens ! Variables qualitatives : nombres = codes arbitraires, sans valeur numérique : interchangeables exemples : sexe et état civil Variables quantitatives : nombres = valeurs numériques (42 ans = 3 ans de moins que 45) deux sous catégories discrètes : peu de valeurs ≠ possibles (descendance et VM) (implicitement) continue : bcp de valeurs ≠ possibles (les autres) Individu i RJC X Age A Descendance E Sexe S Poids P Revenus Y État civil EC Visites méd. VM 1 2.000 45 2 65 0,8 3 2.500 42 51 0,5 1.800 20 72 0,2 4
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Les types de variables sur le plan mathématique (pp. 2-4) Pourquoi les distinguer ? Pour éviter des calculs vides de sens ! Variables qualitatives : nombres = codes arbitraires, sans valeur numérique : interchangeables exemples : sexe et état civil Variables quantitatives : ex. âge nombres = valeurs numériques (42 ans = 3 ans de moins que 45) deux sous catégories discrètes : peu de valeurs ≠ possibles (descendance et VM) (implicitement) continue : bcp de valeurs ≠ possibles (les autres) Individu i RJC X Age A Descendance E Sexe S Poids P Revenus Y État civil EC Visites méd. VM 1 2.000 45 2 65 0,8 3 2.500 42 51 0,5 1.800 20 72 0,2 4 Âge : sens mathématique ou pas de calculer une moyenne ?
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Les types de variables sur le plan mathématique (pp. 2-4) Pourquoi les distinguer ? Pour éviter des calculs vides de sens ! Variables qualitatives : nombres = codes arbitraires, sans valeur numérique : interchangeables exemples : sexe et état civil Variables quantitatives : nombres = valeurs numériques (42 ans = 3 ans de moins que 45) deux sous-catégories : discrètes : peu de valeurs ≠ possibles (descendance et VM) (implicitement) continue : bcp de valeurs ≠ possibles (les autres) Individu i RJC X Age A Descendance E Sexe S Poids P Revenus Y État civil EC Visites méd. VM 1 2.000 45 2 65 0,8 3 2.500 42 51 0,5 1.800 20 72 0,2 4
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Les types de variables sur le plan mathématique (pp. 2-4) Pourquoi les distinguer ? Pour éviter des calculs vides de sens ! Variables qualitatives : nombres = codes arbitraires, sans valeur numérique : interchangeables exemples : sexe et état civil Variables quantitatives : nombres = valeurs numériques (42 ans = 3 ans de moins que 45) deux sous-catégories : discrètes : peu de valeurs ≠ possibles (descendance et VM) (implicitement) continue : bcp de valeurs ≠ possibles (les autres) Individu i RJC X Age A Descendance E Sexe S Poids P Revenus Y État civil EC Visites méd. VM 1 2.000 45 2 65 0,8 3 2.500 42 51 0,5 1.800 20 72 0,2 4
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Les types de variables sur le plan mathématique (pp. 2-4) Pourquoi les distinguer ? Pour éviter des calculs vides de sens ! Variables qualitatives : nombres = codes arbitraires, sans valeur numérique : interchangeables exemples : sexe et état civil Variables quantitatives : nombres = valeurs numériques (42 ans = 3 ans de moins que 45) deux sous-catégories : discrètes : peu de valeurs ≠ possibles (descendance et VM) continues : beaucoup de valeurs ≠ possibles (les autres) Individu i RJC X Age A Descendance E Sexe S Poids P Revenus Y État civil EC Visites méd. VM 1 2.000 45 2 65 0,8 3 2.500 42 51 0,5 1.800 20 72 0,2 4 Pas de limite précise entre « peu » et « beaucoup » ! Attention quand on arrondit (poids) ou tronque (âge)
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Les types de variables sur le plan mathématique (pp. 2-4) Pourquoi les distinguer ? Pour éviter des calculs vides de sens ! Variables qualitatives : nombres = codes arbitraires, sans valeur numérique : interchangeables exemples : sexe et état civil Variables quantitatives : nombres = valeurs numériques (42 ans = 3 ans de moins que 45) deux sous catégories : discrètes : peu de valeurs ≠ possibles (descendance et VM) continues : beaucoup de valeurs ≠ possibles (les autres) Individu i RJC X Age A Descendance E Sexe S Poids P Revenus Y État civil EC Visites méd. VM 1 2.000 45 2 65 0,8 3 2.500 42 51 0,5 1.800 20 72 0,2 4 On devrait écrire « (implicitement) continues », mais on écrira simplement « continues »
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Les types de variables sur le plan mathématique (pp. 2-4) Pourquoi les distinguer ? Pour éviter des calculs vides de sens ! Variables qualitatives : nombres = codes arbitraires, sans valeur numérique : interchangeables exemples : sexe et état civil Variables quantitatives : nombres = valeurs numériques (42 ans = 3 ans de moins que 45) deux sous-catégories : discrètes : peu de valeurs ≠ possibles (descendance et VM) continues : beaucoup de valeurs ≠ possibles (les autres) Individu i RJC X Age A Descendance E Sexe S Poids P Revenus Y État civil EC Visites méd. VM 1 2.000 45 2 65 0,8 3 2.500 42 51 0,5 1.800 20 72 0,2 4
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Les types de variables (pp. 2-4) Tableau 1.1 2 questions pour identifier le type de la variable Variable du type sexe ou état civil ? Oui variable QUALITATIVE (exemples dans le tableau) Non variable QUANTITATIVE (exemples dans le tableau) Variable du genre descendance ou visite(s) médicale(s) ? Oui variable DISCRÈTE (exemples dans le tableau) Non variable (implicitement) CONTINUE (exemples dans le tableau) Individu i RJC X Age A Descendance E Sexe S Poids P Revenus Y État civil EC Visites méd. VM 1 2.000 45 2 65 0,8 3 2.500 42 51 0,5 1.800 20 72 0,2 4 Présentation simplifiée par rapport au syllabus !
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Les types de variables (pp. 2-4) Tableau 1.1 2 questions pour identifier le type de la variable Variable du type sexe ou état civil ? Oui variable QUALITATIVE (exemples dans le tableau) Non variable QUANTITATIVE (exemples dans le tableau) Variable du genre descendance ou visite(s) médicale(s) ? Oui variable DISCRÈTE (exemples dans le tableau) Non variable (implicitement) CONTINUE (exemples dans le tableau) Individu i RJC X Age A Descendance E Sexe S Poids P Revenus Y État civil EC Visites méd. VM 1 2.000 45 2 65 0,8 3 2.500 42 51 0,5 1.800 20 72 0,2 4 Présentation simplifiée par rapport au syllabus !
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Les types de variables (pp. 2-4) Tableau 1.1 2 questions pour identifier le type de la variable Variable du type sexe ou état civil ? Oui variable QUALITATIVE (exemples dans le tableau) Non variable QUANTITATIVE (exemples dans le tableau) Variable du genre descendance ou visite(s) médicale(s) ? Oui variable DISCRÈTE (exemples dans le tableau) Non variable (implicitement) CONTINUE (exemples dans le tableau) Individu i RJC X Age A Descendance E Sexe S Poids P Revenus Y État civil EC Visites méd. VM 1 2.000 45 2 65 0,8 3 2.500 42 51 0,5 1.800 20 72 0,2 4 Présentation simplifiée par rapport au syllabus !
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Les types de variables (pp. 2-4) Tableau 1.1 2 questions pour identifier le type de la variable Variable du type sexe ou état civil ? Oui variable QUALITATIVE (exemples dans le tableau) Non variable QUANTITATIVE (exemples dans le tableau) Variable du genre descendance ou visite(s) médicale(s) ? Oui variable DISCRÈTE (exemples dans le tableau) Non variable (implicitement) CONTINUE (exemples dans le tableau) Individu i RJC X Age A Descendance E Sexe S Poids P Revenus Y État civil EC Visites méd. VM 1 2.000 45 2 65 0,8 3 2.500 42 51 0,5 1.800 20 72 0,2 4 Si « oui », pas nécessaire d’aller plus loin ! Si « non », question suivante. Présentation simplifiée par rapport au syllabus !
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Les types de variables (pp. 2-4) Tableau 1.1 2 questions pour identifier le type de la variable Variable du type sexe ou état civil ? Oui variable QUALITATIVE (exemples dans le tableau) Non variable QUANTITATIVE (exemples dans le tableau) Si non, variable du type descendance ou visite(s) médicale(s) ? Oui variable DISCRÈTE (exemples dans le tableau) Non variable CONTINUE (exemples dans le tableau) Individu i RJC X Age A Descendance E Sexe S Poids P Revenus Y État civil EC Visites méd. VM 1 2.000 45 2 65 0,8 3 2.500 42 51 0,5 1.800 20 72 0,2 4 Présentation simplifiée par rapport au syllabus !
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Les types de variables (pp. 2-4) Tableau 1.1 2 questions pour identifier le type de la variable Variable du type sexe ou état civil ? Oui variable QUALITATIVE (exemples dans le tableau) Non variable QUANTITATIVE (exemples dans le tableau) Si non, variable du type descendance ou visite(s) médicale(s) ? Oui variable DISCRÈTE (exemples dans le tableau) Non variable CONTINUE (exemples dans le tableau) Individu i RJC X Age A Descendance E Sexe S Poids P Revenus Y État civil EC Visites méd. VM 1 2.000 45 2 65 0,8 3 2.500 42 51 0,5 1.800 20 72 0,2 4 Présentation simplifiée par rapport au syllabus !
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Les types de variables : résumé 3 types de variable : QUALITATIVE (nationalité, couleur des voitures…) QUANTITATIVE DISCRÈTE (descendance…) QUANTITATIVE (implicitement) CONTINUE (âge, revenus…) Nomenclatures plus diversifiées avec notamment les var. ordinales Pas pour nous
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Les types de variables : résumé 3 types de variable : QUALITATIVE (sexe, nationalité, couleur des voitures…) QUANTITATIVE DISCRÈTE (descendance…) QUANTITATIVE CONTINUE (âge, revenus…) Nomenclatures plus diversifiées avec notamment les var. ordinales Pas pour nous
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Les types de variables : résumé 3 types de variable : QUALITATIVE (sexe, nationalité, couleur des voitures…) QUANTITATIVE DISCRÈTE (descendance…) QUANTITATIVE CONTINUE (âge, revenus…) Nomenclatures plus diversifiées avec, par ex., les var. ordinales Pas pour nous !
103
Chapitre 1. Généralités sur les données
Observations ou données brutes (p. 4) Tableau 1.1 Valeurs telles que collectées sur le terrain = réponses telles qu’entendues quand la question a été posée Exemples : données brutes ou pas ? variable « âge » ? Oui, c’est comme si on entendait la réponse variable « RJC » ? Non, sauf si… Idéal : les données brutes : rien n’échappe ! Abus de langage : données brutes = les données trouvées Et maintenant, les traitements sur les données ! Individu i RJC X Age A Descendance E Sexe S Poids P Revenus Y État civil EC Visites méd. VM 1 2.000 45 2 65 0,8 3 2.500 42 51 0,5 1.800 20 72 0,2 4
104
Chapitre 1. Généralités sur les données
Observations ou données brutes (p. 4) Tableau 1.1 Valeurs telles que collectées sur le terrain = réponses telles qu’entendues quand la question a été posée Exemples : données brutes ou pas ? variable « âge » ? Oui, c’est comme si on entendait la réponse variable « RJC » ? Non, sauf si… Idéal : les données brutes : rien n’échappe ! Abus de langage : données brutes = les données trouvées Et maintenant, les traitements sur les données ! Individu i RJC X Age A Descendance E Sexe S Poids P Revenus Y État civil EC Visites méd. VM 1 2.000 45 2 65 0,8 3 2.500 42 51 0,5 1.800 20 72 0,2 4
105
Chapitre 1. Généralités sur les données
Observations ou données brutes (p. 4) Tableau 1.1 Valeurs telles que collectées sur le terrain = réponses telles qu’entendues quand la question a été posée Exemples : données brutes ou pas ? variable « âge » ? Oui, c’est comme si on entendait la réponse variable « RJC » ? Non, sauf si… Idéal : les données brutes : rien n’échappe ! Abus de langage : données brutes = les données trouvées Et maintenant, les traitements sur les données ! Individu i RJC X Age A Descendance E Sexe S Poids P Revenus Y État civil EC Visites méd. VM 1 2.000 45 2 65 0,8 3 2.500 42 51 0,5 1.800 20 72 0,2 4
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Observations ou données brutes (p. 4) Tableau 1.1 Valeurs telles que collectées sur le terrain = réponses telles qu’entendues quand la question a été posée Exemples : données brutes ou pas ? variable « âge » ? Oui, c’est comme si on entendait la réponse variable « RJC » ? Non, sauf si… Idéal : les données brutes : rien n’échappe ! Abus de langage : données brutes = les données trouvées Et maintenant, les traitements sur les données ! Individu i RJC X Age A Descendance E Sexe S Poids P Revenus Y État civil EC Visites méd. VM 1 2.000 45 2 65 0,8 3 2.500 42 51 0,5 1.800 20 72 0,2 4
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Chapitre 1. Généralités sur les données
Observations ou données brutes (p. 4) Tableau 1.1 Valeurs telles que collectées sur le terrain = réponses telles qu’entendues quand la question a été posée Et maintenant, les traitements sur les données ! Individu i RJC X Age A Descendance E Sexe S Poids P Revenus Y État civil EC Visites méd. VM 1 2.000 45 2 65 0,8 3 2.500 42 51 0,5 1.800 20 72 0,2 4
108
Chapitre 1. Généralités sur les données
Objectif : « prendre possession des données » Exemple simple : tableau 1.1 et les 11 RJC Mettre de l’ordre et réduire le nombre de lignes : 3 étapes
109
Chapitre 1. Généralités sur les données
Objectif : « prendre possession des données » Exemple simple : tableau 1.1 et les 11 RJC Mettre de l’ordre et réduire le nombre de lignes : 3 étapes Données i RJC 1 2.000 2 2.500 3 1.800 4 1.600 5 3.500 6 3.100 7 2.800 8 2.950 9 10 11 1.100
110
Chapitre 1. Généralités sur les données
Objectif : « prendre possession des données » Exemple simple : tableau 1.1 et les 11 RJC Mettre de l’ordre et réduire le nombre de lignes : 3 étapes Étape 1 : mettre de l’ordre Données i RJC 1 2.000 2 2.500 3 1.800 4 1.600 5 3.500 6 3.100 7 2.800 8 2.950 9 10 11 1.100 Suite ordonnée xi RJC 1 x11 1.100 2 x4 1.600 3 x3 1.800 4 x9 5 x10 6 x1 2.000 7 x2 2.500 8 x7 2.800 9 x8 2.950 10 x6 3.100 11 x5 3.500
111
Chapitre 1. Généralités sur les données
Objectif : « prendre possession des données » Exemple simple : tableau 1.1 et les 11 RJC Mettre de l’ordre et réduire le nombre de lignes : 3 étapes Étape 2 : distribution selon les valeurs Données i RJC 1 2.000 2 2.500 3 1.800 4 1.600 5 3.500 6 3.100 7 2.800 8 2.950 9 10 11 1.100 Suite ordonnée xi RJC 1 x11 1.100 2 x4 1.600 3 x3 1.800 4 x9 5 x10 6 x1 2.000 7 x2 2.500 8 x7 2.800 9 x8 2.950 10 x6 3.100 11 x5 3.500 Distribution selon les valeurs p xp np 1 1.100 2 1.600 3 1.800 4 2.000 5 2.500 6 2.800 7 2.950 8 3.100 9 3.500 Tot. − 11
112
Chapitre 1. Généralités sur les données
Objectif : « prendre possession des données » Exemple simple : tableau 1.1 et les 11 RJC Mettre de l’ordre et réduire le nombre de lignes : 3 étapes Étape 3 : distribution en classes Données i RJC 1 2.000 2 2.500 3 1.800 4 1.600 5 3.500 6 3.100 7 2.800 8 2.950 9 10 11 1.100 Suite ordonnée xi RJC 1 x11 1.100 2 x4 1.600 3 x3 1.800 4 x9 5 x10 6 x1 2.000 7 x2 2.500 8 x7 2.800 9 x8 2.950 10 x6 3.100 11 x5 3.500 Distribution selon les valeurs p xp np 1 1.100 2 1.600 3 1.800 4 2.000 5 2.500 6 2.800 7 2.950 8 3.100 9 3.500 Tot. − 11 Distribution en classes p/k Classes np 1 1.000 −< 2.000 5 2 2.000 −< 3.000 4 3 3.000 −< 4.000 Tot. SO 11
113
Chapitre 1. Généralités sur les données
Mettre de l’ordre et réduire le nombre de lignes : 3 étapes Ordre croissant Nombre de lignes réduit Étape 3 : distribution en classes Données i RJC 1 2.000 2 2.500 3 1.800 4 1.600 5 3.500 6 3.100 7 2.800 8 2.950 9 10 11 1.100 Suite ordonnée xi RJC 1 x11 1.100 2 x4 1.600 3 x3 1.800 4 x9 5 x10 6 x1 2.000 7 x2 2.500 8 x7 2.800 9 x8 2.950 10 x6 3.100 11 x5 3.500 Distribution selon les valeurs p xp np 1 1.100 2 1.600 3 1.800 4 2.000 5 2.500 6 2.800 7 2.950 8 3.100 9 3.500 Tot. − 11 Distribution en classes p/k Classes np 1 1.000 −< 2.000 5 2 2.000 −< 3.000 4 3 3.000 −< 4.000 Tot. SO 11
114
1re étape : mettre de l’ordre
115
Suite ordonnée (croissante) (p. 5)
Objectif classer les données par ordre croissant Exemple : Données i RJC 1 2.000 2 2.500 3 1.800 4 1.600 5 3.500 6 3.100 7 2.800 8 2.950 9 10 11 1.100 Suite ordonnée xi RJC 1 x11 1.100 2 x4 1.600 3 x3 1.800 4 x9 5 x10 6 x1 2.000 7 x2 2.500 8 x7 2.800 9 x8 2.950 10 x6 3.100 11 x5 3.500
116
Suite ordonnée (croissante) (p. 5)
Objectif classer les données par ordre croissant Exemple : Résultat : suite ordonnée croissante : 1re valeur : la plus petite ; la dernière : la plus élevée Données i RJC 1 2.000 2 2.500 3 1.800 4 1.600 5 3.500 6 3.100 7 2.800 8 2.950 9 10 11 1.100 Suite ordonnée xi RJC 1 x11 1.100 2 x4 1.600 3 x3 1.800 4 x9 5 x10 6 x1 2.000 7 x2 2.500 8 x7 2.800 9 x8 2.950 10 x6 3.100 11 x5 3.500
117
Suite ordonnée (croissante) (p. 5)
Objectif classer les données par ordre croissant Exemple : Résultat : suite ordonnée croissante : 1re valeur : la plus petite ; la dernière : la plus élevée Données i RJC 1 2.000 2 2.500 3 1.800 4 1.600 5 3.500 6 3.100 7 2.800 8 2.950 9 10 11 1.100 Suite ordonnée xi RJC 1 x11 1.100 2 x4 1.600 3 x3 1.800 4 x9 5 x10 6 x1 2.000 7 x2 2.500 8 x7 2.800 9 x8 2.950 10 x6 3.100 11 x5 3.500
118
Suite ordonnée (croissante) (p. 5)
Objectif classer les données par ordre croissant Exemple : Résultat : suite ordonnée croissante : 1re valeur : la plus petite ; la dernière : la plus élevée amplitude des données : – = 2.400 1re information sur la dispersion, l’écart entre le max et le min Données i RJC 1 2.000 2 2.500 3 1.800 4 1.600 5 3.500 6 3.100 7 2.800 8 2.950 9 10 11 1.100 Suite ordonnée xi RJC 1 x11 1.100 2 x4 1.600 3 x3 1.800 4 x9 5 x10 6 x1 2.000 7 x2 2.500 8 x7 2.800 9 x8 2.950 10 x6 3.100 11 x5 3.500
119
2e et 3e étapes : grouper les données
120
Les distributions ou grouper les données
Idée générale (très importante pour votre étude) données trop nombreuses (pas dans notre exemple, mais souvent si) mettre ENSEMBLE des observations (données, valeurs) identiques voisines objectif : plus facile de lire les données, d’en prendre possession Deux exemples (concernant des pays différents) Deux types de distributions : selon les valeurs observées selon des classes données dites « groupées », « distribuées », « par paquets » par opposition aux données « individuelles » du tableau 1.1 pp. 5-10 Remarques : ° 1re méthode que nous envisageons ; ° base pour une bonne part de la suite du cours ! Familles classées par taille Individus classés par âge 1 0-< 5 ans 2 5-<10 ans 3 10-<15 ans ... …
121
Les distributions ou grouper les données
Idée générale (très importante pour votre étude) données trop nombreuses (pas dans notre exemple, mais souvent si) mettre ENSEMBLE des observations (données, valeurs) identiques voisines objectif : plus facile de lire les données, d’en prendre possession Deux exemples (concernant des pays différents) Deux types de distributions : selon les valeurs observées selon des classes données dites « groupées », « distribuées », « par paquets » par opposition aux données « individuelles » du tableau 1.1 Familles classées par taille Individus classés par âge 1 0-< 5 ans 2 5-<10 ans 3 10-<15 ans ... …
122
Les distributions ou grouper les données
Idée générale (très importante pour votre étude) données trop nombreuses (pas dans notre exemple, mais souvent si) mettre ENSEMBLE des observations (données, valeurs) identiques voisines objectif : plus facile de lire les données, d’en prendre possession Deux exemples (concernant des pays différents) Deux types de distributions : selon les valeurs observées selon des classes données dites « groupées », « distribuées », « par paquets » par opposition aux données « individuelles » du tableau 1.1 Familles classées par taille Individus classés par âge 1 0-< 5 ans 2 5-<10 ans 3 10-<15 ans ... …
123
Les distributions ou grouper les données
Idée générale (très importante pour votre étude) données trop nombreuses (pas dans notre exemple, mais souvent si) mettre ENSEMBLE des observations (données, valeurs) identiques voisines objectif : plus facile de lire les données, d’en prendre possession Deux exemples (concernant des pays différents) Deux types de distributions : selon les valeurs observées selon des classes données dites « groupées », « distribuées », « par paquets » par opposition aux données « individuelles » du tableau 1.1 Familles classées par taille Individus classés par âge 1 0-< 5 ans 2 5-<10 ans 3 10-<15 ans ... …
124
Les distributions ou grouper les données
Idée générale (très importante pour votre étude) données trop nombreuses (pas dans notre exemple, mais souvent si) mettre ENSEMBLE des observations (données, valeurs) identiques voisines objectif : plus facile de lire les données, d’en prendre possession Deux exemples (concernant des pays différents) Deux types de distributions : selon les valeurs observées selon des classes données dites « groupées », « distribuées », « par paquets » par opposition aux données « individuelles » du tableau 1.1 Familles classées par taille Individus classés par âge 1 0-< 5 ans 2 5-<10 ans 3 10-<15 ans ... …
125
Les distributions ou grouper les données
Idée générale (très importante pour votre étude) données trop nombreuses (pas dans notre exemple, mais souvent si) mettre ENSEMBLE des observations (données, valeurs) identiques voisines objectif : plus facile de lire les données, d’en prendre possession Deux exemples (concernant des pays différents) Deux types de distributions : selon les valeurs observées selon des classes données dites « groupées », « distribuées », « par paquets » par opposition aux données « individuelles » du tableau 1.1 Familles classées par taille Individus classés par âge 1 0-< 5 ans 2 5-<10 ans 3 10-<15 ans ... …
126
Les distributions ou grouper les données
Idée générale (très importante pour votre étude) données trop nombreuses (pas dans notre exemple, mais souvent si) mettre ENSEMBLE des observations (données, valeurs) identiques voisines objectif : plus facile de lire les données, d’en prendre possession Deux exemples (concernant des pays différents) Deux types de distributions : selon les valeurs observées selon des classes données dites « groupées », « distribuées », « par paquets » par opposition aux données « individuelles » du tableau 1.1 Familles classées par taille Individus classés par âge 1 0-< 5 ans 2 5-<10 ans 3 10-<15 ans ... …
127
Les distributions ou grouper les données
Idée générale (très importante pour votre étude) données trop nombreuses (pas dans notre exemple, mais souvent si) mettre ENSEMBLE des observations (données, valeurs) identiques voisines objectif : plus facile de lire les données, d’en prendre possession Deux exemples (concernant des pays différents) Deux types de distributions : selon les valeurs observées selon des classes données dites « groupées », « distribuées », « par paquets » par opposition aux données « individuelles » du tableau 1.1 Familles classées par taille Individus classés par âge 1 0-< 5 ans 2 5-<10 ans 3 10-<15 ans ... …
128
Les distributions ou grouper les données
Idée générale (très importante pour votre étude) données trop nombreuses (pas dans notre exemple, mais souvent si) mettre ENSEMBLE des observations (données, valeurs) identiques voisines objectif : plus facile de lire les données, d’en prendre possession Deux exemples (concernant des pays différents) Deux types de distributions : selon les valeurs observées selon des classes données dites « groupées », « distribuées », « par paquets » par opposition aux données « individuelles » du tableau 1.1 Familles classées par taille Individus classés par âge 1 0-< 5 ans 2 5-<10 ans 3 10-<15 ans ... …
129
Les distributions ou grouper les données
Idée générale (très importante pour votre étude) données trop nombreuses (pas dans notre exemple, mais souvent si) mettre ENSEMBLE des observations (données, valeurs) identiques voisines objectif : plus facile de lire les données, d’en prendre possession Deux exemples (concernant des pays différents) Deux types de distributions : selon les valeurs observées selon des classes données dites « groupées », « distribuées », « par paquets » par opposition aux données « individuelles » du tableau 1.1 Familles classées par taille Individus classés par âge 1 0-< 5 ans 2 5-<10 ans 3 10-<15 ans ... …
130
Les distributions ou grouper les données
Idée générale (très importante pour votre étude) données trop nombreuses (pas dans notre exemple, mais souvent si) mettre ENSEMBLE des observations (données, valeurs) identiques voisines objectif : plus facile de lire les données, d’en prendre possession Deux exemples (concernant des pays différents) Deux types de distributions : selon les valeurs observées selon des classes données dites « groupées », « distribuées », « par paquets » par opposition aux données « individuelles » du tableau 1.1 Familles classées par taille Individus classés par âge 1 0-< 5 ans 2 5-<10 ans 3 10-<15 ans ... …
131
Les distributions selon les valeurs observées
Tableau 1.3 au départ du tableau 1.0 Suite ordonnée (Tableau 1.2 (p. 4)) Distribution selon les valeurs Tableau 1.3 (p. 5) Observation Valeur p Valeur de X ou xp Effectif ou poids ou np 1 x11 1.100 2 x4 1.600 3 x3 1.800 4 x9 2.000 5 x10 2.500 6 x1 2.800 7 x2 2.950 8 x7 3.100 9 x8 3.500 10 x6 Total − 11 x5
132
Les distributions selon les valeurs observées
Tableau 1.3 au départ du tableau 1.2 Comment passer du tableau 2 au tableau 3 ? dans nos exemples, peu de lignes en moins, mais si n = … un peu de théorie à propos des distributions pour suivre
133
Les distributions selon les valeurs observées
Tableau 1.3 au départ du tableau 1.2 Comment passer du tableau 2 au tableau 3 ? dans nos exemples, peu de lignes en moins, mais si n = … un peu de théorie à propos des distributions pour suivre
134
Les distributions selon les valeurs observées
Tableau 1.3 au départ du tableau 1.2 Comment passer du tableau 2 au tableau 3 ? dans nos exemples, peu de lignes en moins, mais si n = … un peu de théorie à propos des distributions pour suivre
135
Les distributions selon les valeurs observées
Le retournement statistique (p. 6) données individuelles <> données (re)groupées ou distribuées individuelles (tableau 1.1) une ligne = un individu et sa réponse (si on ne s’occupe que de RJC) i xi à chaque « i », on associe « xi » groupées (tableau 1.3) une ligne = une valeur observée soit xp le nombre de « i » concernés np np xp à chaque « xp », on associe un « np »
136
Les distributions selon les valeurs observées
Le retournement statistique (p. 6) données individuelles <> données (re)groupées ou distribuées individuelles (tableau 1.1) une ligne = un individu et sa réponse (si on ne s’occupe que de RJC) i xi à chaque « i », on associe « xi » groupées (tableau 1.3) une ligne = une valeur observée soit xp le nombre de « i » concernés np np xp à chaque « xp », on associe un « np »
137
Les distributions selon les valeurs observées
Le retournement statistique (p. 6) données individuelles <> données (re)groupées ou distribuées individuelles (tableau 1.1) une ligne = un individu et sa réponse (si on ne s’occupe que de RJC) i xi à chaque « i », on associe « xi » groupées (tableau 1.3) une ligne = une valeur observée soit xp le nombre de « i » concernés np np xp à chaque « xp », on associe un « np »
138
Les distributions selon les valeurs observées
Le retournement statistique (p. 6) données individuelles <> données (re)groupées ou distribuées individuelles (tableau 1.1) une ligne = un individu et sa réponse (si on ne s’occupe que de RJC) i xi à chaque « i », on associe « xi » groupées (tableau 1.3) une ligne = une valeur observée soit xp le nombre de « i » concernés np np xp à chaque « xp », on associe un « np »
139
Les distributions selon les valeurs observées
Le retournement statistique (p. 6) données individuelles <> données (re)groupées ou distribuées individuelles (tableau 1.1) une ligne = un individu et sa réponse (si on ne s’occupe que de RJC) i xi à chaque « i », on associe « xi » groupées (tableau 1.3) une ligne = une valeur observée soit xp le nombre de « i » concernés np np xp à chaque « xp », on associe un « np »
140
Les distributions selon les valeurs observées
Le retournement statistique (p. 6) données individuelles <> données (re)groupées ou distribuées individuelles (tableau 1.1) une ligne = un individu et sa réponse (si on ne s’occupe que de RJC) i xi à chaque « i », on associe « xi » groupées (tableau 1.3) une ligne = une valeur observée soit xp le nombre de « i » concernés np np xp à chaque « xp », on associe un « np »
141
Les distributions selon les valeurs observées
Le retournement statistique (p. 6) données individuelles <> données (re)groupées ou distribuées individuelles (tableau 1.1) une ligne = un individu et sa réponse (si on ne s’occupe que de RJC) i xi à chaque « i », on associe « xi » groupées (tableau 1.3) une ligne = une valeur observée soit xp le nombre de « i » concernés np np xp à chaque « xp », on associe un « np »
142
Les distributions selon les valeurs observées
Le retournement statistique (p. 6) données individuelles <> données (re)groupées ou distribuées individuelles (tableau 1.1) une ligne = un individu et sa réponse (si on ne s’occupe que de RJC) i xi à chaque « i », on associe « xi » groupées (tableau 1.3) une ligne = une valeur observée, soit xp le nombre de « i » concernés np np xp à chaque « xp », on associe un « np »
143
Les distributions selon les valeurs observées
Le retournement statistique (p. 6) données individuelles <> données (re)groupées ou distribuées individuelles (tableau 1.1) une ligne = un individu et sa réponse (si on ne s’occupe que de RJC) i xi à chaque « i », on associe « xi » groupées (tableau 1.3) une ligne = une valeur observée, soit xp le nombre de « i » concernés, soit np np xp à chaque « xp », on associe un « np »
144
Les distributions selon les valeurs observées
Le retournement statistique (p. 6) données individuelles <> données (re)groupées ou distribuées individuelles (tableau 1.1) une ligne = un individu et sa réponse (si on ne s’occupe que de RJC) i xi à chaque « i », on associe « xi » groupées (tableau 1.3) une ligne = une valeur observée, soit xp le nombre de « i » concernés, soit np np xp à chaque « xp », on associe un « np »
145
Les distributions selon les valeurs observées
Le retournement statistique (p. 6) données individuelles <> données (re)groupées ou distribuées individuelles (tableau 1.1) une ligne = un individu et sa réponse (si on ne s’occupe que de RJC) i xi à chaque « i », on associe « xi » groupées (tableau 1.3) une ligne = une valeur observée, soit xp le nombre de « i » concernés, soit np np xp à chaque « xp », on associe un « np »
146
Les distributions selon les valeurs observées
Le retournement statistique (p. 6) données individuelles <> données (re)groupées ou distribuées individuelles (tableau 1.1) : à chaque « i », on associe « xi » groupées (tableau 1.3) : à chaque « xp », on associe un « np » notation avec changement d’indices (risque de confusion) données individuelles (tab. 1.1) : « n » lignes dans le tableau, avec n = le nombre de personnes interrogées avec « i » variant de 1 à « n » données groupées (tab. 1.4) : si « p » lignes actives « P » lignes actives dans le tableau, hors en-tête et total avec « p » variant de 1 à « P »
147
Les distributions selon les valeurs observées
Le retournement statistique (p. 6) données individuelles <> données (re)groupées ou distribuées individuelles (tableau 1.1) : à chaque « i », on associe « xi » groupées (tableau 1.3) : à chaque « xp », on associe un « np » notation avec changement d’indices (risque de confusion) données individuelles (tab. 1.1) : « n » lignes dans le tableau, avec n = le nombre de personnes interrogées avec « i » variant de 1 à « n » données groupées (tab. 1.4) : si « p » lignes actives « P » lignes actives dans le tableau, hors en-tête et total avec « p » variant de 1 à « P »
148
Les distributions selon les valeurs observées
Le retournement statistique (p. 6) données individuelles <> données (re)groupées ou distribuées individuelles (tableau 1.1) : à chaque « i », on associe « xi » groupées (tableau 1.3) : à chaque « xp », on associe un « np » notation avec changement d’indices (risque de confusion) données individuelles (tab. 1.1) : « n » lignes dans le tableau, avec n = le nombre de personnes interrogées avec « i » variant de 1 à « n » données groupées (tab. 1.4) : si « p » lignes actives « P » lignes actives dans le tableau, hors en-tête et total avec « p » variant de 1 à « P »
149
Les distributions selon les valeurs observées
Le retournement statistique (p. 6) données individuelles <> données (re)groupées ou distribuées individuelles (tableau 1.1) : à chaque « i », on associe « xi » groupées (tableau 1.3) : à chaque « xp », on associe un « np » notation avec changement d’indices (risque de confusion) données individuelles (tab. 1.1) : « n » lignes dans le tableau, avec n = le nombre de personnes interrogées avec « i » variant de 1 à « n » données groupées (tab. 1.3) : « P » lignes actives dans le tableau, hors en-tête et total avec « p » variant de 1 à « P »
150
Les distributions selon les valeurs observées
Le retournement statistique (p. 6) données individuelles <> données (re)groupées ou distribuées individuelles (tableau 1.1) : à chaque « i », on associe « xi » groupées (tableau 1.3) : à chaque « xp », on associe un « np » notation avec changement d’indices (risque de confusion) données individuelles (tab. 1.1) : « n » lignes dans le tableau, avec n = le nombre de personnes interrogées avec « i » variant de 1 à « n » données groupées (tab. 1.3) : « P » lignes actives dans le tableau, hors en-tête et total avec « p » variant de 1 à « P »
151
Les distributions selon les valeurs observées
Le retournement statistique (p. 6) données individuelles <> données (re)groupées ou distribuées individuelles (tableau 1.1) : à chaque « i », on associe « xi » groupées (tableau 1.3) : à chaque « xp », on associe un « np » notation avec changement d’indices (risque de confusion) données individuelles (tab. 1.1) : « n » lignes dans le tableau, avec n = le nombre de personnes interrogées avec « i » variant de 1 à « n » données groupées (tab. 1.3) : « P » lignes actives dans le tableau, hors en-tête et total avec « p » variant de 1 à « P »
152
Les distributions selon les valeurs observées
Le retournement statistique (p. 6) données individuelles <> données (re)groupées ou distribuées individuelles (tableau 1.1) : à chaque « i », on associe « xi » groupées (tableau 1.3) : à chaque « xp », on associe un « np » notation avec changement d’indices (risque de confusion) données individuelles (tab. 1.1) : « n » lignes dans le tableau, avec n = le nombre de personnes interrogées avec « i » variant de 1 à « n » données groupées (tab. 1.3) : « P » lignes actives dans le tableau, hors en-tête et total avec « p » variant de 1 à « P » « n » : le nombre total d’individus
153
Les distributions selon les valeurs observées
Le retournement statistique (p. 6) données individuelles <> données (re)groupées ou distribuées individuelles (tableau 1.1) : à chaque « i », on associe « xi » groupées (tableau 1.3) : à chaque « xp », on associe un « np » notation avec changement d’indices (risque de confusion) données individuelles (tab. 1.1) : « n » lignes dans le tableau, avec n = le nombre de personnes interrogées avec « i » variant de 1 à « n » données groupées (tab. 1.3) : « P » lignes actives dans le tableau, hors en-tête et total avec « p » variant de 1 à « P » « n » : le nombre total d’individus Notation pour les données individuelles
154
Les distributions selon les valeurs observées
Le retournement statistique (p. 6) données individuelles <> données (re)groupées ou distribuées individuelles (tableau 1.1) : à chaque « i », on associe « xi » groupées (tableau 1.3) : à chaque « xp », on associe un « np » notation avec changement d’indices (risque de confusion) données individuelles (tab. 1.1) : « n » lignes dans le tableau, avec n = le nombre de personnes interrogées avec « i » variant de 1 à « n » données groupées (tab. 1.3) : « P » lignes actives dans le tableau, hors en-tête et total avec « p » variant de 1 à « P » « n » : le nombre total d’individus Notation pour les données groupées Cette notation est considérée comme acquise !
155
Les distributions selon les valeurs observées
Distributions et variables qualitatives (p. 10) Sens de distribuer les valeurs d’une variable qualitative oui ou non ? pourquoi ? si nécessaire : rappel de l’idée générale = mettre ensemble… Au point de vue méthode : si hésitation, retour à l’idée générale Exemple au départ du tableau 1.1 Intéressant à établir pour comparer avec d’autres pays Distribution de la variable « sexe » (source : tab.1.1) p Valeur de X xp Effectif ou poids np 1 Hommes 4 2 Femmes 7 Total − 11
156
Les distributions selon les valeurs observées
Distributions et variables qualitatives (p. 10) Sens de distribuer les valeurs d’une variable qualitative oui ou non ? pourquoi ? si nécessaire : rappel de l’idée générale = mettre ensemble… Au point de vue méthode : si hésitation, retour à l’idée générale Exemple au départ du tableau 1.1 Intéressant à établir pour comparer avec d’autres pays Distribution de la variable « sexe » (source : tab.1.1) p Valeur de X xp Effectif ou poids np 1 Hommes 4 2 Femmes 7 Total − 11
157
Les distributions selon les valeurs observées
Distributions et variables qualitatives (p. 10) Sens de distribuer les valeurs d’une variable qualitative oui ou non ? pourquoi ? si nécessaire : rappel de l’idée générale = mettre ensemble… Au point de vue méthode : si hésitation, retour à l’idée générale Exemple au départ du tableau 1.1 Intéressant à établir pour comparer avec d’autres pays Distribution de la variable « sexe » (source : tab.1.1) p Valeur de X xp Effectif ou poids np 1 Hommes 4 2 Femmes 7 Total − 11
158
Les distributions selon les valeurs observées
Distributions et variables qualitatives (p. 10) Sens de distribuer les valeurs d’une variable qualitative oui ou non ? pourquoi ? si nécessaire : rappel de l’idée générale = mettre ensemble… Au point de vue méthode : si hésitation, retour à l’idée générale Exemple au départ du tableau 1.1 Intéressant à établir pour comparer avec d’autres pays Distribution de la variable « sexe » (source : tab.1.1) p Valeur de X xp Effectif ou poids np 1 Hommes 4 2 Femmes 7 Total − 11
159
Les distributions selon les valeurs observées
Distributions et variables qualitatives (p. 10) Sens de distribuer les valeurs d’une variable qualitative oui ou non ? pourquoi ? si nécessaire : rappel de l’idée générale = mettre ensemble… Au point de vue méthode : si hésitation, retour à l’idée générale Exemple au départ du tableau 1.1 Intéressant à établir pour comparer avec d’autres pays Distribution de la variable « sexe » (source : tab.1.1) p Valeur de X xp Effectif ou poids np 1 Hommes 4 2 Femmes 7 Total − 11
160
Les distributions selon les valeurs observées
Distributions et variables qualitatives (p. 10) Sens de distribuer les valeurs d’une variable qualitative oui ou non ? pourquoi ? si nécessaire : rappel de l’idée générale = mettre ensemble… Au point de vue méthode : si hésitation, retour à l’idée générale Exemple au départ du tableau 1.1 Intéressant à établir pour comparer avec d’autres pays Distribution de la variable « sexe » (source : tab.1.1) p Valeur de X xp Effectif ou poids np 1 Hommes 4 2 Femmes 7 Total SO 11
161
Les distributions selon les valeurs observées
Distributions et variables qualitatives (p. 10) Sens de distribuer les valeurs d’une variable qualitative oui ou non ? pourquoi ? si nécessaire : rappel de l’idée générale = mettre ensemble… Au point de vue méthode : si hésitation, retour à l’idée générale Exemple au départ du tableau 1.1 Intéressant à établir pour comparer avec d’autres pays Distribution de la variable « sexe » (source : tab.1.1) p Valeur de X xp Effectif ou poids np 1 Hommes 4 2 Femmes 7 Total SO 11 « SO » : ° = « sans objet » (et pas 50…) = ne rien mettre dans cette cellule ° le mieux : mettre « SO », mais parfois « - » par la suite !
162
Les distributions selon les valeurs observées
Distributions et variables qualitatives (p. 10) Sens de distribuer les valeurs d’une variable qualitative oui ou non ? pourquoi ? si nécessaire : rappel de l’idée générale = mettre ensemble… Au point de vue méthode : si hésitation, retour à l’idée générale Exemple au départ du tableau 1.1 Intéressant à établir pour comparer avec d’autres pays Distribution de la variable « sexe » (source : tab.1.1) p Valeur de X xp Effectif ou poids np 1 Hommes 4 2 Femmes 7 Total SO 11
163
Les distributions selon les valeurs observées
Distributions et variables qualitatives (p. 10) Sens de distribuer les valeurs d’une variable qualitative oui ou non ? pourquoi ? si nécessaire : rappel de l’idée générale = mettre ensemble… Au point de vue méthode : si hésitation, retour à l’idée générale Exemple au départ du tableau 1.1 Intéressant à établir pour comparer avec d’autres pays, par ex. Distribution de la variable « sexe » (source : tab.1.1) p Valeur de X xp Effectif ou poids np 1 Hommes 4 2 Femmes 7 Total SO 11
164
Les distributions selon les valeurs observées
Distributions et variables qualitatives (p. 10) Sens de distribuer les valeurs d’une variable qualitative Retour au quantitatif avec des données réelles (ex. : revenus de tous les Belges) selon les valeurs, trop de lignes poursuivre le regroupement des données distributions en classes un tableau avec moins de lignes données lisibles, utilisables On en revient à l’exemple RJC
165
Les distributions selon les valeurs observées
Distributions et variables qualitatives (p. 10) Sens de distribuer les valeurs d’une variable qualitative Retour au quantitatif avec des données réelles (ex. : revenus de tous les Belges) selon les valeurs, trop de lignes poursuivre le regroupement des données distributions en classes un tableau avec moins de lignes données lisibles, utilisables On en revient à l’exemple RJC
166
Les distributions selon les valeurs observées
Distributions et variables qualitatives (p. 10) Sens de distribuer les valeurs d’une variable qualitative Retour au quantitatif avec des données réelles (ex. : revenus de tous les Belges) selon les valeurs, trop de lignes poursuivre le regroupement des données distributions en classes un tableau avec moins de lignes données lisibles, utilisables On en revient à l’exemple RJC
167
Les distributions selon les valeurs observées
Distributions et variables qualitatives (p. 10) Sens de distribuer les valeurs d’une variable qualitative Retour au quantitatif avec des données réelles (ex. : revenus de tous les Belges) selon les valeurs, trop de lignes poursuivre le regroupement des données distributions en classes un tableau avec moins de lignes données lisibles, utilisables On en revient à l’exemple RJC
168
Les distributions selon les valeurs observées
Distributions et variables qualitatives (p. 10) Sens de distribuer les valeurs d’une variable qualitative Retour au quantitatif avec des données réelles (ex. : revenus de tous les Belges) selon les valeurs, trop de lignes poursuivre le regroupement des données distributions en classes un tableau avec moins de lignes données lisibles, utilisables On en revient à l’exemple RJC
169
Les distributions selon les valeurs observées
Distributions et variables qualitatives (p. 10) Sens de distribuer les valeurs d’une variable qualitative Retour au quantitatif avec des données réelles (ex. : revenus de tous les Belges) selon les valeurs, trop de lignes poursuivre le regroupement des données distributions en classes un tableau avec moins de lignes données lisibles, utilisables On en revient à l’exemple RJC
170
Les distributions selon les valeurs observées
Distributions et variables qualitatives (p. 10) Sens de distribuer les valeurs d’une variable qualitative Retour au quantitatif avec des données réelles (ex. : revenus de tous les Belges) selon les valeurs, trop de lignes poursuivre le regroupement des données distributions en classes un tableau avec moins de lignes données lisibles, utilisables On en revient à l’exemple RJC
171
Les distributions selon les valeurs observées
Distributions et variables qualitatives (p. 10) Sens de distribuer les valeurs d’une variable qualitative Retour au quantitatif avec des données réelles (ex. : revenus de tous les Belges) selon les valeurs, trop de lignes poursuivre le regroupement des données distributions en classes un tableau avec moins de lignes données lisibles, utilisables On en revient à l’exemple RJC
172
Les distributions en classes
Tableau 1.4 au départ du tableau 1.3 Comment passer du tableau 1.3 au tableau 1.4 ? mettre ensemble les valeurs comprises entre : < 2.000 < 3.000 < 4.000 au départ d’une distribution selon les valeurs : facile !
173
Les distributions en classes
Tableau 1.4 au départ du tableau 1.3 Comment passer du tableau 1.3 au tableau 1.4 ?
174
Les distributions en classes
Tableau 1.4 au départ du tableau 1.3 Comment passer du tableau 1.3 au tableau 1.4 ? mettre ensemble les valeurs comprises entre : 1re ligne : < 2.000
175
Les distributions en classes
Tableau 1.4 au départ du tableau 1.3 Comment passer du tableau 1.3 au tableau 1.4 ? mettre ensemble les valeurs comprises entre : 1re ligne : < 2.000
176
Les distributions en classes
Tableau 1.4 au départ du tableau 1.3 Comment passer du tableau 1.3 au tableau 1.4 ? mettre ensemble les valeurs comprises entre : 1re ligne : < 2.000 Pourquoi un effectif de 5 ?
177
Les distributions en classes
Tableau 1.4 au départ du tableau 1.3 Comment passer du tableau 1.3 au tableau 1.4 ? mettre ensemble les valeurs comprises entre : 1re ligne : < 2.000 Pourquoi un effectif de 5 ? = 5
178
Les distributions en classes
Tableau 1.4 au départ du tableau 1.3 Comment passer du tableau 1.3 au tableau 1.4 ? mettre ensemble les valeurs comprises entre : 1re ligne : < 2.000 2e ligne : < 3.000
179
Les distributions en classes
Tableau 1.4 au départ du tableau 1.3 Comment passer du tableau 1.3 au tableau 1.4 ? mettre ensemble les valeurs comprises entre : 1re ligne : < 2.000 2e ligne : < 3.000 3e ligne : < 4.000
180
Les distributions en classes
Tableau 1.4 au départ du tableau 1.3 Comment passer du tableau 1.3 au tableau 1.4 ? mettre ensemble les valeurs comprises entre : 1re ligne : < 2.000 2e ligne : < 3.000 3e ligne : < 4.000 au départ d’une distribution selon les valeurs : facile !
181
Les distributions en classes
Tableau 1.4 : tableau des effectifs et des fréquences Observer les 3 premières colonnes : description des classes Comment obtenir les colonnes : effectif (np) ? effectif cumulé (Nk) ? Imitation pour l’exercice d’application : au départ du tableau 2 de l’exercice d’application remplir les 5 premières colonnes du tableau 3
182
Les distributions en classes
Tableau 1.4 : tableau des effectifs et des fréquences (début) Observer les 3 premières colonnes : description des classes Comment obtenir les colonnes : effectif (np) ? effectif cumulé (Nk) ? Imitation pour l’exercice d’application : au départ du tableau 2 de l’exercice d’application remplir les 5 premières colonnes du tableau 3
183
Les distributions en classes
Tableau 1.4 : tableau des effectifs et des fréquences (début) Observer les 3 premières colonnes = description des classes : « p/k » : numéro de la ligne « Bornes des classes » = les limites de chaque classe « Centre de classe » : pour la 1re classe : ( )/2 c’est bien le centre valeur utile pour la suite, symbolisée par « xp »
184
Les distributions en classes
Tableau 1.4 : tableau des effectifs et des fréquences (début) Observer les 3 premières colonnes = description des classes : « p/k » : numéro de la ligne (double numérotation nécessaire après) « Bornes des classes » = les limites de chaque classe « Centre de classe » : pour la 1re classe : ( )/2 c’est bien le centre valeur utile pour la suite, symbolisée par « xp »
185
Les distributions en classes
Tableau 1.4 : tableau des effectifs et des fréquences (début) Observer les 3 premières colonnes = description des classes : « p/k » : numéro de la ligne (double numérotation nécessaire après) « Bornes des classes » = les limites de chaque classe « Centre de classe » : pour la 1re classe : ( )/2 c’est bien le centre valeur utile pour la suite, symbolisée par « xp »
186
Les distributions en classes
Tableau 1.4 : tableau des effectifs et des fréquences (début) Observer les 3 premières colonnes = description des classes : « p/k » : numéro de la ligne (double numérotation nécessaire après) « Bornes des classes » = les limites de chaque classe « Centre de classe » ou « xp » : pour la 1re classe : ( )/2 c’est bien le centre de la classe valeur symbolisée par « xp » = valeur de la variable X de la ligne p pour la 1re classe : x1 valeur utile pour la suite
187
Les distributions en classes
Tableau 1.4 : tableau des effectifs et des fréquences (début) Observer les 3 premières colonnes = description des classes : « p/k » : numéro de la ligne (double numérotation nécessaire après) « Bornes des classes » = les limites de chaque classe « Centre de classe » ou « xp » : calcul pour la 1re classe : ( )/2 c’est bien le centre de la classe valeur symbolisée par « xp » = valeur de la variable X de la ligne p pour la 1re classe : x1 valeur utile pour la suite
188
Les distributions en classes
Tableau 1.4 : tableau des effectifs et des fréquences (début) Observer les 3 premières colonnes = description des classes : « p/k » : numéro de la ligne (double numérotation nécessaire après) « Bornes des classes » = les limites de chaque classe « Centre de classe » ou « xp » : calcul pour la 1re classe : ( )/2 c’est bien le centre de la classe valeur symbolisée par « xp » = valeur de la variable X de la ligne p pour la 1re classe : x1 valeur utile pour la suite
189
Les distributions en classes
Tableau 1.4 : tableau des effectifs et des fréquences (début) Observer les 3 premières colonnes = description des classes : « p/k » : numéro de la ligne (double numérotation nécessaire après) « Bornes des classes » = les limites de chaque classe « Centre de classe » ou « xp » : calcul pour la 1re classe : ( )/2 c’est bien le centre de la classe valeur symbolisée par « xp » = valeur de la variable X de la ligne p pour la 1re classe : x1 valeur utile pour la suite
190
Les distributions en classes
Tableau 1.4 : tableau des effectifs et des fréquences (début) Observer les 3 premières colonnes = description des classes : « p/k » : numéro de la ligne (double numérotation nécessaire après) « Bornes des classes » = les limites de chaque classe « Centre de classe » ou « xp » : calcul pour la 1re classe : ( )/2 c’est bien le centre de la classe valeur symbolisée par « xp » = valeur de la variable X de la ligne p pour la 1re classe : x1 = 1.500 valeur utile pour la suite (notamment chapitre 3)
191
Les distributions en classes
Tableau 1.4 : tableau des effectifs et des fréquences (début) Observer les 3 premières colonnes = description des classes : « p/k » : numéro de la ligne (double numérotation nécessaire après) « Bornes des classes » = les limites de chaque classe « Centre de classe » ou « xp » : calcul pour la 1re classe : ( )/2 c’est bien le centre de la classe valeur symbolisée par « xp » = valeur de la variable X de la ligne p pour la 1re classe : x1 = 1.500 valeur utile pour la suite (notamment chapitre 3)
192
Les distributions en classes
Tableau 1.4 : tableau des effectifs et des fréquences (début) Observer les 3 premières colonnes = description des classes Comment obtenir les colonnes : effectif (np) ? effectif cumulé (Nk) ? Imitation pour l’exercice d’application : au départ du tableau 2 de l’exercice d’application remplir les 5 premières colonnes du tableau 3
193
Les distributions en classes
Tableau 1.4 : tableau des effectifs et des fréquences (début) Observer les 3 premières colonnes = description des classes Comment obtenir les colonnes : effectif (np) ? Déjà expliqué ! effectif cumulé (Nk) ? Imitation pour l’exercice d’application : au départ du tableau 2 de l’exercice d’application remplir les 5 premières colonnes du tableau 3
194
Les distributions en classes
Tableau 1.4 : tableau des effectifs et des fréquences (début) Observer les 3 premières colonnes = description des classes Comment obtenir les colonnes : effectif (np) ? Déjà expliqué ! effectif cumulé (Nk) ? Imitation pour l’exercice d’application : au départ du tableau 2 de l’exercice d’application remplir les 5 premières colonnes du tableau 3
195
Les distributions en classes
Tableau 1.4 : tableau des effectifs et des fréquences (début) Observer les 3 premières colonnes = description des classes Comment obtenir les colonnes : effectif (np) ? Déjà expliqué ! effectif cumulé (Nk) ? 2e ligne : 9 = ligne total : « SO » = « sans objet » = on ne met rien ! Imitation pour l’exercice d’application : au départ du tableau 2, remplir les 5 premières colonnes du tableau 3
196
Les distributions en classes
Tableau 1.4 : tableau des effectifs et des fréquences (début) Observer les 3 premières colonnes = description des classes Comment obtenir les colonnes : effectif (np) ? Déjà expliqué ! effectif cumulé (Nk) ? 2e ligne : 9 = ligne total : « SO » = « sans objet » = on ne met rien ! Imitation pour l’exercice d’application : au départ du tableau 2, remplir les 5 premières colonnes du tableau 3
197
Les distributions en classes
Tableau 1.4 : tableau des effectifs et des fréquences (début) Observer les 3 premières colonnes = description des classes Comment obtenir les colonnes : effectif (np) ? Déjà expliqué ! effectif cumulé (Nk) ? 2e ligne : 9 = ligne total : « SO » = « sans objet » = on ne met rien ! Imitation pour l’exercice d’application : au départ du tableau 2, remplir les 5 premières colonnes du tableau 3 Rappel / conseil : ° plutôt mettre « SO » pour « Sans Objet » (à ne pas confondre avec 50) ° et pas « - » comme fait erronément parfois !
198
Les distributions en classes
Tableau 1.4 : tableau des effectifs et des fréquences (début) Observer les 3 premières colonnes = description des classes Comment obtenir les colonnes Interprétation N2 = 9 : 9 observations inférieures à C/J effectif cumulé et variables qualitatives ?
199
Les distributions en classes
Exercices 1, 2 et 3 : remplir exclusivement les colonnes « classe » ou « p/k » ; « xp », éventuellement = « centre de classe » « effectif (simple) » ou « np » « effectif cumulé » ou « Nk » les autres colonnes (fp et Fk ) PLUS TARD ! pour désignation et interprétation : uniquement les «np» et «Nk» ! Les 3 écrans suivants dans vos blocs de feuilles = espaces pour les exercices 1 à 3 ! Les données (syllabus, p. 2) Individu i RJC X Age A Descendance E Sexe S Poids P Revenus Y État civil EC Visites méd. VM 1 2.000 45 2 65 0,8 3 2.500 42 51 0,5 1.800 20 72 0,2 4
200
CV -> CV : changer l’ordre des exercices sur le poids pour mettre
1° la distribution selon les valeurs 2° la distribution selon les classes Veiller à ce tout soit présenté en fonction de ce nouvel ordre dans le PowerP, mais aussi dans les feuilles d’exercices et les corrections
201
Les distributions en classes
Exercice 2. Distribution des poids selon les valeurs observées p/k xp np Nk 24 35 51 58 65 72 Total
202
Les distributions en classes
Exercice 1. Distribution des poids en classes p/k Bornes xp np Nk 0-<20 20-<40 40-<60 60-<80 80-<100 Total
203
Les distributions en classes
Exercice 3. Distribution des nationalités p/k Nationalité np Nk Belge 122 Marocain 37 Français 19 Autre 23 Total
204
Les distributions en classes
Exercice 2. Distribution des poids selon les valeurs observées Données en p. 2 du syllabus : tableau 1.1
205
Les distributions en classes
Exercice 2. Distribution des poids selon les valeurs observées Mais d’abord la suite ordonnée croissante Données i Poids 1 65 2 51 3 72 4 35 5 6 7 58 8 9 10 11 24 Suite ordonnée xi Poids 1 x11 24 2 x4 35 3 x2 51 4 x8 5 x9 6 x10 7 x7 58 8 x1 65 9 x6 10 x3 72 11 x5
206
Les distributions en classes
Exercice 2. Distribution des poids selon les valeurs observées Données i Poids 1 65 2 51 3 72 4 35 5 6 7 58 8 9 10 11 24 Suite ordonnée xi Poids 1 x11 24 2 x4 35 3 x2 51 4 x8 5 x9 6 x10 7 x7 58 8 x1 65 9 x6 10 x3 72 11 x5 Distribution des poids p/k xp np Nk 1 24 2 35 3 51 4 6 58 7 5 65 9 72 11 Total SO
207
Les distributions en classes
Exercice 2. Distribution des poids selon les valeurs observées Exemples de désignation/interprétation des résultats : n3= ° effectif (simple) de la 3e ligne ° pour 4 « i », le poids est de 51 kg N3= ° effectif cumulé de la 3e ligne ° 6 « i » présentent une valeur égale ou inférieure à 51 kg f3= 36,36% ° fréquence (simple) de la 3e ligne ° 36,36% des « i » ont un poids de 51 kg p/k xp np Nk fp Fk 1 24 9,09 % 9,09 % 2 35 18,18 % 3 51 4 6 36,36 % 54,55 % 58 7 63,64 % 5 65 9 81,82 % 72 11 100,00 % Total SO
208
Les distributions en classes
Exercice 2. Distribution des poids selon les valeurs observées Exemples de désignation/interprétation des résultats : n3= ° effectif (simple) de la 3e ligne ° pour 4 « i », le poids est de 51 kg N3= ° effectif cumulé de la 3e ligne ° 6 « i » présentent une valeur égale ou inférieure à 51 kg p/k xp np Nk fp Fk 1 24 9,09 % 9,09 % 2 35 18,18 % 3 51 4 6 36,36 % 54,55 % 58 7 63,64 % 5 65 9 81,82 % 72 11 100,00 % Total SO
209
Les distributions en classes
Exercice 2. Distribution des poids selon les valeurs observées Exemples de désignation/interprétation des résultats : n3= ° effectif (simple) de la 3e ligne ° pour 4 « i », le poids est de 51 kg N3= ° effectif cumulé de la 3e ligne ° 6 « i » présentent une valeur égale ou inférieure à 51 kg p/k xp np Nk fp Fk 1 24 9,09 % 9,09 % 2 35 18,18 % 3 51 4 6 36,36 % 54,55 % 58 7 63,64 % 5 65 9 81,82 % 72 11 100,00 % Total SO
210
Les distributions en classes
Exercice 2. Distribution des poids selon les valeurs observées Exemples de désignation/interprétation des résultats : n3= ° effectif (simple) de la 3e ligne ° pour 4 « i », le poids est de 51 kg N3= ° effectif cumulé de la 3e ligne ° 6 « i » présentent une valeur égale ou inférieure à 51 kg p/k xp np Nk fp Fk 1 24 9,09 % 9,09 % 2 35 18,18 % 3 51 4 6 36,36 % 54,55 % 58 7 63,64 % 5 65 9 81,82 % 72 11 100,00 % Total SO
211
Les distributions en classes
Exercice 2. Distribution des poids selon les valeurs observées Exemples de désignation/interprétation des résultats : n3= ° effectif (simple) de la 3e ligne ° pour 4 « i », le poids est de 51 kg N3= ° effectif cumulé de la 3e ligne ° 6 « i » présentent une valeur égale ou inférieure à 51 kg p/k xp np Nk fp Fk 1 24 9,09 % 9,09 % 2 35 18,18 % 3 51 4 6 36,36 % 54,55 % 58 7 63,64 % 5 65 9 81,82 % 72 11 100,00 % Total SO
212
Les distributions en classes
Exercice 2. Distribution des poids selon les valeurs observées Exemples de désignation/interprétation des résultats : n3= ° effectif (simple) de la 3e ligne ° pour 4 « i », le poids est de 51 kg N3= ° effectif cumulé de la 3e ligne ° 6 « i » présentent une valeur égale ou inférieure à 51 kg p/k xp np Nk fp Fk 1 24 9,09 % 9,09 % 2 35 18,18 % 3 51 4 6 36,36 % 54,55 % 58 7 63,64 % 5 65 9 81,82 % 72 11 100,00 % Total SO Bien distinguer : ° désignation : donner un nom au nombre ° interprétation : faire une phrase pour expliquer ce que le nombre signifie
213
Les distributions en classes
Exercice 1. Distribution des poids en classes Exemples de désignation/interprétation des résultats : n3= ° effectif (simple) de la 3e ligne ° pour 5 « i », le poids est compris entre 40 et moins de 60 kg N3= ° effectif cumulé de la 3e ligne ° 7 « i » présentent une valeur de la variable inférieure à 60 kg f3= 45,45% ° fréquence (simple) de la 3e ligne ° 45,45% des « i » ont un poids appartenant à la 3e classe F3= 63,64% ° fréquence cumulée de la 3e ligne ° pour 63,64% des « i », le poids est inférieur à 60 kg p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<20 10 0,00 % 2 20-<40 30 18,18 % 3 40-<60 50 5 7 45,45 % 63,64 % 4 60-<80 70 11 36,36 % 100,00 % 80-<100 90 Total SO
214
Les distributions en classes
Exercice 1. Distribution des poids en classes Exemples de désignation/interprétation des résultats : n3= ° effectif (simple) de la 3e ligne ° pour 5 « i », le poids est compris entre 40 et moins de 60 kg N3= ° effectif cumulé de la 3e ligne ° 7 « i » présentent une valeur de la variable inférieure à 60 kg f3= 45,45% ° fréquence (simple) de la 3e ligne ° 45,45% des « i » ont un poids appartenant à la 3e classe F3= 63,64% ° fréquence cumulée de la 3e ligne ° pour 63,64% des « i », le poids est inférieur à 60 kg p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<20 10 0,00 % 2 20-<40 30 18,18 % 3 40-<60 50 5 7 45,45 % 63,64 % 4 60-<80 70 11 36,36 % 100,00 % 80-<100 90 Total SO
215
Les distributions en classes
Exercice 1. Distribution des poids en classes Exemples de désignation/interprétation des résultats : n3= ° effectif (simple) de la 3e ligne ° pour 5 « i », le poids est compris entre 40 et moins de 60 kg N3= ° effectif cumulé de la 3e ligne ° 7 « i » présentent une valeur de la variable inférieure à 60 kg f3= 45,45% ° fréquence (simple) de la 3e ligne ° 45,45% des « i » ont un poids appartenant à la 3e classe F3= 63,64% ° fréquence cumulée de la 3e ligne ° pour 63,64% des « i », le poids est inférieur à 60 kg p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<20 10 0,00 % 2 20-<40 30 18,18 % 3 40-<60 50 5 7 45,45 % 63,64 % 4 60-<80 70 11 36,36 % 100,00 % 80-<100 90 Total SO
216
Les distributions en classes
Exercice 1. Distribution des poids en classes Exemples de désignation/interprétation des résultats : n3= ° effectif (simple) de la 3e ligne ° pour 5 « i », le poids est compris entre 40 et moins de 60 kg N3= ° effectif cumulé de la 3e ligne ° 7 « i » présentent une valeur de la variable inférieure à 60 kg f3= 45,45% ° fréquence (simple) de la 3e ligne ° 45,45% des « i » ont un poids appartenant à la 3e classe F3= 63,64% ° fréquence cumulée de la 3e ligne ° pour 63,64% des « i », le poids est inférieur à 60 kg p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<20 10 0,00 % 2 20-<40 30 18,18 % 3 40-<60 50 5 7 45,45 % 63,64 % 4 60-<80 70 11 36,36 % 100,00 % 80-<100 90 Total SO Différence par rapport à distribution en classe
217
Les distributions en classes
Exercice 1. Distribution des poids en classes Exemples de désignation/interprétation des résultats : n3= ° effectif (simple) de la 3e ligne ° pour 5 « i », le poids est compris entre 40 et moins de 60 kg N3= ° effectif cumulé de la 3e ligne ° 7 « i » présentent une valeur de la variable inférieure à 60 kg f3= 45,45% ° fréquence (simple) de la 3e ligne ° 45,45% des « i » ont un poids appartenant à la 3e classe F3= 63,64% ° fréquence cumulée de la 3e ligne ° pour 63,64% des « i », le poids est inférieur à 60 kg p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<20 10 0,00 % 2 20-<40 30 18,18 % 3 40-<60 50 5 7 45,45 % 63,64 % 4 60-<80 70 11 36,36 % 100,00 % 80-<100 90 Total SO Bien distinguer : ° désignation : donner un nom au nombre ° interprétation : faire une phrase pour expliquer ce que le nombre signifie ° savoir tout faire !
218
Les distributions en classes
Exercice 3. Distribution de la variable « nationalité » Remarques : variable qualitative : cf. colonne « Autres codes » ne pas calculer les effectifs et fréquences cumulés en effet, pas d’ordre au contraire de la variable « poids » regroupements possibles p/k Nationalité Autres codes np Nk fp Fk 1 Belge 1 ou B 122 . 60,70% S. O. 2 Marocaine 2 ou M 37 18,41% 3 Française 3 ou F 19 9,45% 4 Autre 4 ou Au 23 11,44% Total 201 100,00%
219
Les distributions en classes
Exercice 3. Distribution de la variable « nationalité » Remarques : variable qualitative : cf. colonne « Autres codes » ne pas calculer les effectifs et fréquences cumulés en effet, pas d’ordre au contraire de la variable « poids » regroupements possibles p/k Nationalité Autres codes np Nk fp Fk 1 Belge 1 ou B 122 . 60,70% S. O. 2 Marocaine 2 ou M 37 18,41% 3 Française 3 ou F 19 9,45% 4 Autre 4 ou Au 23 11,44% Total 201 100,00%
220
Les distributions en classes
Exercice 3. Distribution de la variable « nationalité » Remarques : variable qualitative : cf. colonne « Autres codes » ne pas calculer les effectifs et fréquences cumulés en effet, pas d’ordre au contraire de la variable « poids » regroupements possibles p/k Nationalité Autres codes np Nk fp Fk 1 Belge 1 ou B 122 . 60,70% S. O. 2 Marocaine 2 ou M 37 18,41% 3 Française 3 ou F 19 9,45% 4 Autre 4 ou Au 23 11,44% Total 201 100,00%
221
Les distributions en classes
Exercice 3. Distribution de la variable « nationalité » Remarques : variable qualitative : cf. colonne « Autres codes » si N2 = 159, comment l’interpréter ? ne pas calculer les effectifs cumulés en effet, pas d’ordre au contraire de la variable « poids » regroupements possibles p/k Nationalité Autres codes np Nk fp Fk 1 Belge 1 ou B 122 . 60,70% S. O. 2 Marocaine 2 ou M 37 159. 18,41% 3 Française 3 ou F 19 9,45% 4 Autre 4 ou Au 23 11,44% Total 201 100,00%
222
Les distributions en classes
Exercice 3. Distribution de la variable « nationalité » Remarques : variable qualitative : cf. colonne « Autres codes » si N2 = 159, comment l’interpréter ? ne pas calculer les effectifs cumulés en effet, pas d’ordre au contraire de la variable « poids » regroupements possibles p/k Nationalité Autres codes np Nk fp Fk 1 Belge 1 ou B 122 S. O. 60,70% 2 Marocaine 2 ou M 37 18,41% 3 Française 3 ou F 19 9,45% 4 Autre 4 ou Au 23 11,44% Total 201 100,00%
223
Les distributions en classes
Exercice 3. Distribution de la variable « nationalité » Remarques : variable qualitative : cf. colonne « Autres codes » si N2 = 159, comment l’interpréter ? ne pas calculer les effectifs cumulés en effet, pas d’ordre au contraire de la variable « poids » regroupements possibles : européens et non-européens p/k Nationalité Autres codes np Nk fp Fk 1 Belge 1 ou B 122 S. O. 60,70% 2 Marocaine 2 ou M 37 18,41% 3 Française 3 ou F 19 9,45% 4 Autre 4 ou Au 23 11,44% Total 201 100,00%
224
Les distributions en classes
Fin provisoire des exercices 1 à 3 Retour à la théorie pour les effectifs et les fréquences Puis retour aux exercices
225
Les distributions en classes : théorie
Tableau 1.4 Méthode d’application pour : variables (implicitement) continues aussi pour d’autres types, mais parfois seulement en partie (qualitatives) Les classes groupements de valeurs contiguës bornes / doubles comptes & omissions amplitude centre de (la) classe classes ouvertes (pas pour nous dans exercices)
226
Les distributions en classes : théorie
Tableau 1.4 Méthode d’application pour : variables (implicitement) continues aussi pour d’autres types, mais parfois seulement en partie (qualitatives) Les classes groupements de valeurs contiguës bornes / doubles comptes & omissions amplitude centre de (la) classe classes ouvertes (pas pour nous dans exercices)
227
Les distributions en classes : théorie
Tableau 1.4 Méthode d’application pour : variables continues aussi pour d’autres types, mais parfois seulement en partie (qualitatives) Les classes groupements de valeurs contiguës bornes / doubles comptes & omissions amplitude centre de (la) classe classes ouvertes (pas pour nous dans exercices)
228
Les distributions en classes : théorie
Tableau 1.4 Méthode d’application pour : variables continues aussi pour d’autres types, mais parfois seulement en partie (qualitatives) Les classes groupements de valeurs contigües bornes / doubles comptes & omissions amplitude centre de (la) classe classes ouvertes (pas pour nous)
229
Les distributions en classes : théorie
Tableau 1.4 Les effectifs (absolus) ou np nombre d’observations dans la classe p distribuer les observations dans les classes « DISTRIBUTION » notation : 1.500 5 à 1.500, on associe 5, soit le nombre d’observations de la 1re classe x1 n1 : généralisation pour toutes les 1res lignes xp np : généralisation pour toutes les lignes
230
Les distributions en classes : théorie
Tableau 1.4 Les effectifs (absolus) ou np nombre d’observations dans la classe p distribuer les observations dans les classes « DISTRIBUTION » notation : 1.500 5 à 1.500, on associe 5, soit le nombre d’observations de la 1re classe x1 n1 : généralisation pour toutes les 1res lignes xp np : généralisation pour toutes les lignes
231
Les distributions en classes : théorie
Tableau 1.4 Les effectifs (absolus) ou np nombre d’observations dans la classe p observations distribuées dans les classes « DISTRIBUTION » notation : 1.500 5 à 1.500, on associe 5, soit le nombre d’observations de la 1re classe x1 n1 : généralisation pour toutes les 1res lignes xp np : généralisation pour toutes les lignes
232
Les distributions en classes : théorie
Tableau 1.4 Les effectifs (absolus) ou np nombre d’observations dans la classe p observations distribuées dans les classes « DISTRIBUTION » notation : 1.500 5 à 1.500, on associe 5, soit le nombre d’observations de la 1re classe x1 n1 : généralisation pour toutes les 1res lignes xp np : généralisation pour toutes les lignes
233
Les distributions en classes : théorie
Tableau 1.4 Les effectifs (absolus) ou np nombre d’observations dans la classe p observations distribuées dans les classes « DISTRIBUTION » notation : 1.500 5 à 1.500, on associe 5, soit le nombre d’observations de la 1re classe x1 n1 : généralisation pour toutes les 1res lignes xp np : généralisation pour toutes les lignes
234
Les distributions en classes : théorie
Tableau 1.4 Les effectifs (absolus) ou np nombre d’observations dans la classe p observations distribuées dans les classes « DISTRIBUTION » notation : 1.500 5 à 1.500, on associe 5, soit le nombre d’observations de la 1re classe x1 n1 : généralisation pour toutes les 1res lignes xp np : généralisation pour toutes les lignes
235
Les distributions en classes : théorie
Tableau 1.4 Les effectifs (absolus) ou np nombre d’observations dans la classe p observations distribuées dans les classes « DISTRIBUTION » notation : 1.500 5 à 1.500, on associe 5, soit le nombre d’observations de la 1re classe x1 n1 : généralisation pour la 1re ligne de tous les tableaux xp np : généralisation pour toutes les lignes
236
Les distributions en classes : théorie
Tableau 1.4 Les effectifs (absolus) ou np nombre d’observations dans la classe p observations distribuées dans les classes « DISTRIBUTION » notation : 1.500 5 à 1.500, on associe 5, soit le nombre d’observations de la 1re classe x1 n1 : généralisation pour la 1re ligne de tous les tableaux xp np : généralisation pour toutes les lignes de tous les tableaux
237
Les distributions en classes : théorie
Tableau 1.4 Idée : la somme de l’effectif de toutes les classes donne « n » Traduction de l’idée en langage mathématique, en équation application… au tableau 1.4 application… à tous les tableaux de 3 lignes introduction du sigle de sommation généralisation à un tableau quelconque simplification de l’écriture formule « officielle » (cf. formulaire)
238
Les distributions en classes : théorie
Tableau 1.4 Idée : la somme de l’effectif de toutes les classes donne « n » Traduction de l’idée en langage mathématique, en équation application… au tableau 1.4 application… à tous les tableaux de 3 lignes introduction du sigle de sommation généralisation à un tableau quelconque simplification de l’écriture formule « officielle » (cf. formulaire)
239
Les distributions en classes : théorie
Tableau 1.4 Idée : la somme de l’effectif de toutes les classes donne « n » Traduction de l’idée en langage mathématique, en équation application… au tableau 1.4 application… à tous les tableaux de 3 lignes introduction du sigle de sommation généralisation à un tableau quelconque simplification de l’écriture formule « officielle » (cf. formulaire)
240
Les distributions en classes : théorie
Tableau 1.4 Idée : la somme de l’effectif de toutes les classes donne « n » Traduction de l’idée en langage mathématique, en équation application… au tableau 1.4 application… à tous les tableaux de 3 lignes introduction du sigle de sommation généralisation à un tableau quelconque simplification de l’écriture formule « officielle » (cf. formulaire)
241
Les distributions en classes : théorie
Tableau 1.4 Idée : la somme de l’effectif de toutes les classes donne « n » Traduction de l’idée en langage mathématique, en équation application… au tableau 1.4 application… à tous les tableaux de 3 lignes introduction du sigle de sommation généralisation à un tableau quelconque simplification de l’écriture formule « officielle » (cf. formulaire)
242
Les distributions en classes : théorie
Tableau 1.4 Idée : la somme de l’effectif de toutes les classes donne « n » Traduction de l’idée en langage mathématique, en équation application… au tableau 1.4 application… à tous les tableaux de 3 lignes introduction du sigle de sommation généralisation à un tableau quelconque simplification de l’écriture formule « officielle » (cf. formulaire)
243
Les distributions en classes : théorie
Tableau 1.4 Idée : la somme de l’effectif de toutes les classes donne « n » Traduction de l’idée en langage mathématique, en équation application… au tableau 1.4 application… à tous les tableaux de 3 lignes introduction du sigle de sommation généralisation à un tableau quelconque simplification de l’écriture formule « officielle » (cf. formulaire)
244
Les distributions en classes : théorie
Tableau 1.4 Idée : la somme de l’effectif de toutes les classes donne « n » Traduction de l’idée en langage mathématique, en équation application… au tableau 1.4 application… à tous les tableaux de 3 lignes introduction du sigle de sommation généralisation à un tableau quelconque simplification de l’écriture formule « officielle » (cf. formulaire)
245
Les distributions en classes : théorie
Sigle de sommation pour les hésitant(e)s explication pas à pas sigle de sommation : on veut faire une somme, une addition on veut faire une somme d’effectifs np à droite du sigle S « p = 1 » : le 1er élément de la somme = l’effectif de la 1re ligne « 3 » : le dernier élément de la somme = l’effectif de la 3e ligne
246
Les distributions en classes : théorie
Sigle de sommation pour les hésitant(e)s explication pas à pas sigle de sommation : on veut faire une somme, une addition on veut faire une somme d’effectifs np à droite du sigle S « p = 1 » : le 1er élément de la somme = l’effectif de la 1re ligne « 3 » : le dernier élément de la somme = l’effectif de la 3e ligne
247
Les distributions en classes : théorie
Sigle de sommation pour les hésitant(e)s explication pas à pas sigle de sommation : on veut faire une somme, une addition on veut faire une somme d’effectifs np à droite du sigle S « p = 1 » : le 1er élément de la somme = l’effectif de la 1re ligne « 3 » : le dernier élément de la somme = l’effectif de la 3e ligne
248
Les distributions en classes : théorie
Sigle de sommation pour les hésitant(e)s explication pas à pas sigle de sommation : on veut faire une somme, une addition on veut faire une somme d’effectifs np à droite du sigle S « p = 1 » : le 1er élément de la somme = l’effectif de la 1re ligne « 3 » : le dernier élément de la somme = l’effectif de la 3e ligne
249
Les distributions en classes : théorie
Sigle de sommation pour les hésitant(e)s explication pas à pas sigle de sommation : on veut faire une somme, une addition on veut faire une somme d’effectifs np à droite du sigle S « p = 1 » : le 1er élément de la somme = l’effectif de la 1re ligne « 3 » : le dernier élément de la somme = l’effectif de la 3e ligne
250
Les distributions en classes : théorie
Sigle de sommation pour les hésitant(e)s explication pas à pas sigle de sommation : on veut faire une somme, une addition on veut faire une somme d’effectifs np à droite du sigle S « p = 1 » : le 1er élément de la somme = l’effectif de la 1re ligne « 3 » : le dernier élément de la somme = l’effectif de la 3e ligne
251
Les distributions en classes : théorie
Sigle de sommation pour les hésitant(e)s explication pas à pas sigle de sommation : on veut faire une somme, une addition on veut faire une somme d’effectifs np à droite du sigle S « p = 1 » : le 1er élément de la somme = l’effectif de la 1re ligne « 3 » : le dernier élément de la somme = l’effectif de la 3e ligne entre le 1er et le dernier, on prend « tout » !
252
Les distributions en classes : théorie
Tableau 1.4 Idée : la somme de l’effectif de toutes les classes donne « n » Traduction de l’idée en langage mathématique, en équation application… au tableau 1.4 application… à tous les tableaux de 3 lignes introduction du sigle de sommation généralisation à un tableau quelconque formule « officielle » (cf. formulaire) Rappel : « P » = nombre de lignes actives dans le tableau
253
Les distributions en classes : théorie
Tableau 1.4 Idée : la somme de l’effectif de toutes les classes donne « n » Traduction de l’idée en langage mathématique, en équation application… au tableau 1.4 application… à tous les tableaux de 3 lignes introduction du sigle de sommation généralisation à un tableau quelconque formule « officielle » (cf. formulaire)
254
Les distributions en classes : théorie
Tableau 1.4 Idée : la somme de l’effectif de toutes les classes donne « n » Traduction de l’idée en langage mathématique, en équation application… au tableau 1.4 application… à tous les tableaux de 3 lignes introduction du sigle de sommation généralisation à un tableau quelconque formule « officielle » (cf. formulaire)
255
Les distributions en classes : théorie
Tableau 1.4 Idée : la somme de l’effectif de toutes les classes donne « n » Traduction de l’idée en langage mathématique, en équation Équivalence entre l’idée initiale et la formule ! formule « officielle » (cf. formulaire)
256
Les distributions en classes : théorie
Effectif cumulé définition : somme des effectifs de la classe k des classes qui précèdent (selon un ordre croissant) exemple du tab. 1.5 : si k = 2, N2 = l’effectif de la 2e classe Interprétation : 9 observations avant C/J
257
Les distributions en classes : théorie
Effectif cumulé définition : somme des effectifs de la classe k des classes qui précèdent (selon un ordre croissant) exemple du tab. 1.5 : si k = 2, N2 = l’effectif de la 2e classe Interprétation : 9 observations avant C/J
258
Les distributions en classes : théorie
Effectif cumulé définition : somme des effectifs de la classe k (avec k qui fonctionne comme p) des classes qui précèdent (selon un ordre croissant) exemple du tab. 1.5 : si k = 2, N2 = l’effectif de la 2e classe Interprétation : 9 observations avant C/J
259
Les distributions en classes : théorie
Effectif cumulé définition : somme des effectifs de la classe k des classes qui précèdent (selon un ordre croissant) exemple du tab. 1.5 : si k = 2, N2 = l’effectif de la 2e classe Interprétation : 9 observations avant C/J
260
Les distributions en classes : théorie
Effectif cumulé définition : somme des effectifs de la classe k des classes qui précèdent (selon un ordre croissant) exemple du tab. 1.5 : si k = 2, N2 = l’effectif de la 2e classe Interprétation : 9 observations avant C/J
261
Les distributions en classes : théorie
Effectif cumulé définition : somme des effectifs de la classe k des classes qui précèdent (selon un ordre croissant) exemple du tab. 1.5 : si k = 2, N2 = l’effectif de la 2e classe Interprétation : 9 observations avant C/J
262
Les distributions en classes : théorie
Effectif cumulé définition : somme des effectifs de la classe k des classes qui précèdent (selon un ordre croissant) exemple du tab. 1.5 : si k = 2, N2 = l’effectif de la 2e classe Interprétation : 9 observations avant C/J
263
Les distributions en classes : théorie
Effectif cumulé exemple du tab. 1.5 : si k = 2, N2 = l’effectif de la 2e classe autre distribution : si k = 6 et P = 10 (toujours 1 ≤ k ≤ P) si k et P quelconques (1 ≤ k ≤ P) l’effectif cumulé de la dernière classe, soit k = P :
264
Les distributions en classes : théorie
Effectif cumulé exemple du tab. 1.5 : si k = 2, N2 = l’effectif de la 2e classe autre exemple ne venant pas du tableau 1.5 : si k = 6 et P = 10 si k et P quelconques (1 ≤ k ≤ P) l’effectif cumulé de la dernière classe, soit k = P :
265
Les distributions en classes : théorie
Effectif cumulé exemple du tab. 1.5 : si k = 2, N2 = l’effectif de la 2e classe autre exemple : si k = 6 et P = 10 (toujours 1 ≤ k ≤ P) si k et P quelconques (1 ≤ k ≤ P) l’effectif cumulé de la dernière classe, soit k = P :
266
Les distributions en classes : théorie
Effectif cumulé exemple du tab. 1.5 : si k = 2, N2 = l’effectif de la 2e classe autre exemple : si k = 6 et P = 10 (toujours 1 ≤ k ≤ P) si k et P quelconques (1 ≤ k ≤ P) l’effectif cumulé de la dernière classe, soit k = P :
267
Les distributions en classes : théorie
Effectif cumulé exemple du tab. 1.5 : si k = 2, N2 = l’effectif de la 2e classe autre exemple : si k = 6 et P = 10 (toujours 1 ≤ k ≤ P) si k et P quelconques (1 ≤ k ≤ P) l’effectif cumulé de la dernière classe, soit k = P :
268
Les distributions en classes : théorie
Effectif cumulé exemple du tab. 1.5 : si k = 2, N2 = l’effectif de la 2e classe autre exemple : si k = 6 et P = 10 (toujours 1 ≤ k ≤ P) si k et P quelconques (1 ≤ k ≤ P) l’effectif cumulé de la dernière classe, soit k = P :
269
Les distributions en classes : théorie
Effectif cumulé exemple du tab. 1.5 : si k = 2, N2 = l’effectif de la 2e classe autre exemple : si k = 6 et P = 10 (toujours 1 ≤ k ≤ P) si k et P quelconques (1 ≤ k ≤ P) l’effectif cumulé de la dernière classe, soit k = P :
270
Les distributions en classes : théorie
Un truc pour faciliter le calcul : p/k Bornes xp np Nk 1 0 -< 5 2,5 75.687 2 5-< 10 7,5 62.367 3 10 -< 15 12,5 57.085 4 15 -< 20 17,5 58.149 5 20 -< 25 22,5 69.594 Total SO
271
Les distributions en classes : théorie
Un truc pour faciliter le calcul : p/k Bornes xp np Nk 1 0 -< 5 2,5 75.687 2 5-< 10 7,5 62.367 3 10 -< 15 12,5 57.085 4 15 -< 20 17,5 58.149 5 20 -< 25 22,5 69.594 Total SO
272
Les distributions en classes : théorie
Un truc pour faciliter le calcul : p/k Bornes xp np Nk 1 0 -< 5 2,5 75.687 2 5-< 10 7,5 62.367 3 10 -< 15 12,5 57.085 4 15 -< 20 17,5 58.149 5 20 -< 25 22,5 69.594 Total SO
273
Les distributions en classes : théorie
Un truc pour faciliter le calcul : p/k Bornes xp np Nk 1 0 -< 5 2,5 75.687 2 5-< 10 7,5 62.367 3 10 -< 15 12,5 57.085 4 15 -< 20 17,5 58.149 5 20 -< 25 22,5 69.594 Total SO
274
Les distributions en classes : théorie
Un truc pour faciliter le calcul : p/k Bornes xp np Nk 1 0 -< 5 2,5 75.687 2 5-< 10 7,5 62.367 3 10 -< 15 12,5 57.085 4 15 -< 20 17,5 58.149 5 20 -< 25 22,5 69.594 Total SO
275
Les distributions en classes : théorie
Effectif cumulé Formule générale : si k et P quelconques (1 ≤ k ≤ P) Autres effectifs cumulés (pas pour nous) : sans prendre en compte la classe k en prenant en compte les classes supérieures (ou égales) Variables qualitatives et Nk ? Sens ou pas ? Pourquoi ? Pas de sens, car ordre n’a pas de sens ! Variables quantitatives groupées selon les valeurs et Nk ? Sens, car ordre a du sens !
276
Les distributions en classes : théorie
Effectif cumulé Formule générale : si k et P quelconques (1 ≤ k ≤ P) Autres effectifs cumulés (pas pour nous) : sans prendre en compte la classe k en prenant en compte les classes supérieures (ou égales) Variables qualitatives et Nk ? Sens ou pas ? Pourquoi ? Pas de sens, car ordre n’a pas de sens ! Variables quantitatives groupées selon les valeurs et Nk ? Sens, car ordre a du sens !
277
Les distributions en classes : théorie
Effectif cumulé Formule générale : si k et P quelconques (1 ≤ k ≤ P) Autres effectifs cumulés (pas pour nous) : sans prendre en compte la classe k en prenant en compte les classes supérieures (ou égales) Variables qualitatives et Nk ? Sens ou pas ? Pourquoi ? Pas de sens, car ordre n’a pas de sens ! Variables quantitatives groupées selon les valeurs et Nk ? Sens, car ordre a du sens !
278
Les distributions en classes : théorie
Effectif cumulé Formule générale : si k et P quelconques (1 ≤ k ≤ P) Autres effectifs cumulés (pas pour nous) : sans prendre en compte la classe k en prenant en compte les classes supérieures (ou égales) Variables qualitatives et Nk ? Sens ou pas ? Pourquoi ? Pas de sens, car ordre n’a pas de sens ! Variables quantitatives groupées selon les valeurs et Nk ? Sens, car ordre a du sens !
279
Les distributions en classes : théorie
Effectif cumulé Formule générale : si k et P quelconques (1 ≤ k ≤ P) Autres effectifs cumulés (pas pour nous) : sans prendre en compte la classe k en prenant en compte les classes supérieures (ou égales) Variables qualitatives et Nk ? Sens ou pas ? Pourquoi ? Pas de sens, car ordre n’a pas de sens ! Variables quantitatives groupées selon les valeurs et Nk ? Sens, car ordre a du sens !
280
Les distributions en classes : théorie
Effectif cumulé Formule générale : si k et P quelconques (1 ≤ k ≤ P) Autres effectifs cumulés (pas pour nous) : sans prendre en compte la classe k en prenant en compte les classes supérieures (ou égales) Variables qualitatives et Nk ? Sens ou pas ? Pourquoi ? Pas de sens, car ordre n’a pas de sens ! Variables quantitatives groupées selon les valeurs et Nk ? Sens, car ordre a du sens !
281
Les distributions en classes
Les fréquences (simples ou cumulées) cumulées) Observer les 2 dernières colonnes Comment obtenir la colonne des fréquences (fp) ? fréquences cumulées (Fk) ? Imitation pour l’exercice d’application : au départ du tableau 2 de l’exercice d’application remplir les 2 dernières colonnes du tableau 3
282
Les distributions en classes
Les fréquences (cumulées) Observer les 2 dernières colonnes Comment obtenir la colonne des fréquences (fp) ? fréquences cumulées (Fk) ? Imitation pour l’exercice d’application : au départ du tableau 2 de l’exercice d’application remplir les 2 dernières colonnes du tableau 3
283
Les distributions en classes
Les fréquences (cumulées) Observer les 2 dernières colonnes Sur la 2e ligne, comment obtenir la colonne des fréquences (fp) ? 0,36 = 4/11 fréquences cumulées (Fk) ? Imitation pour l’exercice d’application : au départ du tableau 2 de l’exercice d’application remplir les 2 dernières colonnes du tableau 3
284
Les distributions en classes
Les fréquences (cumulées) Observer les 2 dernières colonnes Sur la 2e ligne, comment obtenir la colonne des fréquences (fp) ? 0,36 = 4/11 fréquences cumulées (Fk) ? 0,82 = 9/11 Imitation pour l’exercice d’application : au départ du tableau 2 de l’exercice d’application remplir les 2 dernières colonnes du tableau 3
285
Les distributions en classes
Les fréquences ou « fp » définition : proportion des observations dans la classe p proportion = part = pourcentage = % Si p = 2, f2 = fréquence de la 2e classe sous forme décimale, arrondie à 2 décimales sous forme de % sans décimale interprétation : 36 % des observations sont dans la 2e classe
286
Les distributions en classes
Les fréquences ou « fp » définition : proportion des observations dans la classe p proportion = part = pourcentage = % Si p = 2, f2 = fréquence de la 2e classe sous forme décimale, arrondie à 2 décimales sous forme de % sans décimale interprétation : 36 % des observations sont dans la 2e classe
287
Les distributions en classes
Les fréquences ou « fp » définition : proportion des observations dans la classe p proportion = part = pourcentage = % Si p = 2, f2 = fréquence de la 2e classe sous forme décimale, arrondie à 2 décimales sous forme de % sans décimale interprétation : 36 % des observations sont dans la 2e classe
288
Les distributions en classes
Les fréquences ou « fp » définition : proportion des observations dans la classe p proportion = part = pourcentage = % Si p = 2, f2 = fréquence de la 2e classe sous forme décimale, arrondie à 2 décimales sous forme de % sans décimale interprétation : 36 % des observations sont dans la 2e classe
289
Les distributions en classes
Les fréquences ou « fp » définition : proportion des observations dans la classe p proportion = part = pourcentage = % Si p = 2, f2 = fréquence de la 2e classe sous forme décimale, arrondie à 2 décimales sous forme de % sans décimale interprétation : 36 % des observations sont dans la 2e classe
290
Les distributions en classes
Les fréquences ou « fp » définition : proportion des observations dans la classe p proportion = part = pourcentage = % Si p = 2, f2 = fréquence de la 2e classe sous forme décimale, arrondie à 2 décimales sous forme de % sans décimale interprétation : 36 % des observations sont dans la 2e classe
291
Les distributions en classes
Les fréquences ou « fp » définition : proportion des observations dans la classe p proportion = part = pourcentage = % Si p = 2, f2 = fréquence de la 2e classe sous forme décimale, arrondie à 2 décimales sous forme de % sans décimale interprétation : 36 % des observations sont dans la 2e classe
292
Les distributions en classes
Les fréquences ou « fp » définition : proportion des observations dans la classe p proportion = part = pourcentage = % Si p = 2, f2 = fréquence de la 2e classe sous forme décimale, arrondie à 2 décimales sous forme de % sans décimale interprétation : 36 % des observations sont dans la 2e classe
293
Les distributions en classes
Les fréquences ou « fp » définition : proportion des observations dans la classe p proportion = part = pourcentage = % Si p = 2, f2 = fréquence de la 2e classe sous forme décimale, arrondie à 2 décimales sous forme de % sans décimale interprétation : 36 % des observations sont dans la 2e classe
294
Les distributions en classes
Les fréquences ou « fp » définition : proportion des observations dans la classe p proportion = part = pourcentage = % Si p = 2, f2 = fréquence de la 2e classe sous forme décimale, arrondie à 2 décimales sous forme de % sans décimale interprétation : 36 % des observations sont dans la 2e classe
295
Les distributions en classes
Les fréquences ou « fp » définition : proportion des observations dans la classe p proportion = part = pourcentage = % Si p = 2, f2 = fréquence de la 2e classe sous forme décimale, arrondie à 2 décimales sous forme de % sans décimale interprétation : 36 % des observations sont dans la 2e classe
296
Les distributions en classes
Les pourcentages (%) Pour calculer un pourcentage : Pour f2 : le tout = 11 = n = l’ensemble des individus interrogés la partie = 4 = n2 = l’effectif de la classe 2 qui est une partie des 11 en %, arrondi à 0 décimale en %, arrondi à 2 décimales si pas déjà fait, urgent de trouver la fonction « fix »
297
Les distributions en classes
Les pourcentages (%) Pour calculer un pourcentage : Pour f2 : le tout = 11 = n = l’ensemble des individus interrogés la partie = 4 = n2 = l’effectif de la classe 2 qui est une partie des 11 en %, arrondi à 0 décimale en %, arrondi à 2 décimales si pas déjà fait, urgent de trouver la fonction « fix »
298
Les distributions en classes
Les pourcentages (%) Pour calculer un pourcentage : Pour f2 : le tout = 11 = n = l’ensemble des individus interrogés la partie = 4 = n2 = l’effectif de la classe 2 qui est une partie des 11 en %, arrondi à 0 décimale en %, arrondi à 2 décimales si pas déjà fait, urgent de trouver la fonction « fix »
299
Les distributions en classes
Les pourcentages (%) Pour calculer un pourcentage : Pour f2 : le tout = 11 = n = l’ensemble des individus interrogés la partie = 4 = n2 = l’effectif de la classe 2 qui est une partie des 11 en %, arrondi à 0 décimale en %, arrondi à 2 décimales si pas déjà fait, urgent de trouver la fonction « fix »
300
Les distributions en classes
Les pourcentages (%) Pour calculer un pourcentage : Pour f2 : le tout = 11 = n = l’ensemble des individus interrogés la partie = 4 = n2 = l’effectif de la classe 2 qui est une partie des 11 en %, arrondi à 0 décimale en %, arrondi à 2 décimales si pas déjà fait, urgent de trouver la fonction « fix »
301
Les distributions en classes
Les pourcentages (%) Pour calculer un pourcentage : Pour f2 : le tout = 11 = n = l’ensemble des individus interrogés la partie = 4 = n2 = l’effectif de la classe 2 qui est une partie des 11 en %, arrondi à 0 décimale en %, arrondi à 2 décimales si pas déjà fait, urgent de trouver la fonction « fix »
302
Les distributions en classes
Les pourcentages (%) Pour calculer un pourcentage : Pour f2 : le tout = 11 = n = l’ensemble des individus interrogés la partie = 4 = n2 = l’effectif de la classe 2 qui est une partie des 11 en %, arrondi à 0 décimale en %, arrondi à 2 décimales si pas déjà fait, urgent de trouver la fonction « fix »
303
Les distributions en classes
Les pourcentages (%) Pour calculer un pourcentage : Pour f2 : le tout = 11 = n = l’ensemble des individus interrogés la partie = 4 = n2 = l’effectif de la classe 2 qui est une partie des 11 en %, arrondi à 0 décimale en %, arrondi à 2 décimales si pas déjà fait, urgent de trouver la fonction « fix » Attention : arrondir n’est pas tronquer : Exemple : 7/11 = 0,6363… ° = 0,64 si arrondi à 2 décimales ° = 0,63 si tronqué à la 2e décimale.
304
Les distributions en classes
Les fréquences ou « fp » généralisation : La somme de la fréquence de toutes les classes donne 1 ou 100 % « démonstration » : Attention aux effets d’arrondis : 0,45+0,36+0,18 ≠ 1,00 ! Une question ? Pourquoi calculer les fréquences ?
305
Les distributions en classes
Les fréquences ou « fp » généralisation : La somme de la fréquence de toutes les classes donne 1 ou 100 % « démonstration » : Attention aux effets d’arrondis : 0,45+0,36+0,18 ≠ 1,00 ! Une question ? Pourquoi calculer les fréquences ?
306
Les distributions en classes
Les fréquences ou « fp » généralisation : la somme de la fréquence de toutes les classes donne 1 ou 100 % « démonstration » : Attention aux effets d’arrondis : 0,45+0,36+0,18 ≠ 1,00 ! Une question ? Pourquoi calculer les fréquences ?
307
Les distributions en classes
Les fréquences ou « fp » généralisation : la somme de la fréquence de toutes les classes donne 1 ou 100 % « démonstration » : Attention aux effets d’arrondis : 0,45+0,36+0,18 ≠ 1,00 ! Une question ? Pourquoi calculer les fréquences ?
308
Les distributions en classes
Les fréquences ou « fp » généralisation : la somme de la fréquence de toutes les classes donne 1 ou 100 % « démonstration » : attention aux effets d’arrondis : 0,45+0,36+0,18 ≠ 1,00 ! (Plus tard) Une question ? Pourquoi calculer les fréquences ?
309
Les distributions en classes
Fréq. cumulées ou « Fk » 2 « définitions » : somme des fréquences de la classe k et des classes qui précèdent effectif cumulé de la classe k divisé par n Si k = 2, F2 = fréquence cumulée de la 2e classe formule 1 formule 2 Interprétation : 82 % des observations avant C/J
310
Les distributions en classes
Fréq. cumulées ou « Fk » 2 « définitions » : somme des fréquences de la classe k et des classes qui précèdent effectif cumulé de la classe k divisé par n Si k = 2, F2 = fréquence cumulée de la 2e classe formule 1 formule 2 Interprétation : 82 % des observations avant C/J
311
Les distributions en classes
Fréq. cumulées ou « Fk » 2 « définitions » : somme des fréquences de la classe k et des classes qui précèdent effectif cumulé de la classe k divisé par n Si k = 2, F2 = fréquence cumulée de la 2e classe formule 1 formule 2 Interprétation : 82 % des observations avant C/J
312
Les distributions en classes
Fréq. cumulées ou « Fk » 2 « définitions » : somme des fréquences de la classe k et des classes qui précèdent effectif cumulé de la classe k divisé par n Si k = 2, F2 = fréquence cumulée de la 2e classe formule 1 formule 2 Interprétation : 82 % des observations avant C/J
313
Les distributions en classes
Fréq. cumulées ou « Fk » 2 « définitions » : somme des fréquences de la classe k et des classes qui précèdent effectif cumulé de la classe k divisé par n Si k = 2, F2 = fréquence cumulée de la 2e classe formule 1 formule 2 Interprétation : 82 % des observations avant C/J
314
Les distributions en classes
Fréq. cumulées ou « Fk » 2 « définitions » : somme des fréquences de la classe k et des classes qui précèdent effectif cumulé de la classe k divisé par n Si k = 2, F2 = fréquence cumulée de la 2e classe formule 1 formule 2 Interprétation : 82 % des observations avant C/J
315
Les distributions en classes
Fréq. cumulées ou « Fk » 2 « définitions » : somme des fréquences de la classe k et des classes qui précèdent effectif cumulé de la classe k divisé par n Si k = 2, F2 = fréquence cumulée de la 2e classe formule 1 formule 2 Interprétation : 82 % des observations avant C/J
316
Les distributions en classes
Fréq. cumulées ou « Fk » 2 « définitions » : somme des fréquences de la classe k et des classes qui précèdent effectif cumulé de la classe k divisé par n Si k = 2, F2 = fréquence cumulée de la 2e classe formule 1 formule 2 Interprétation : 82 % des observations avant C/J
317
Les distributions en classes
Fréq. cumulées ou « Fk » 2 « définitions » : somme des fréquences de la classe k et des classes qui précèdent effectif cumulé de la classe k divisé par n Si k = 2, F2 = fréquence cumulée de la 2e classe formule 1 formule 2 Interprétation : 82 % des observations avant C/J
318
Les distributions en classes
Fréquences cumulées : quelle formule choisir ? Si k = 2, F2 = fréquence cumulée de la 2e classe formule 1 formule 2 Mais 0,81 ≠ 0,82 ! Problème ? Non, car arrondis : une fois de plus : utilisation de la fonction « fix » à vous de réagir maintenant
319
Les distributions en classes
Fréquences cumulées : quelle formule choisir ? Si k = 2, F2 = fréquence cumulée de la 2e classe formule 1 formule 2 Mais 0,81 ≠ 0,82 ! Problème ? Non, car arrondis : une fois de plus : utilisation de la fonction « fix » à vous de réagir maintenant
320
Les distributions en classes
Fréquences cumulées : quelle formule choisir ? Si k = 2, F2 = fréquence cumulée de la 2e classe formule 1 formule 2 Mais 0,81 ≠ 0,82 ! Problème ? Non, car arrondis : une fois de plus : utilisation de la fonction « fix » à vous de réagir maintenant
321
Les distributions en classes
Fréquences cumulées : quelle formule choisir ? Si k = 2, F2 = fréquence cumulée de la 2e classe formule 1 formule 2 Mais 0,81 ≠ 0,82 ! Problème ? Non, car arrondis : une fois de plus : utilisation de la fonction « fix » à vous de réagir maintenant
322
Les distributions en classes
Fréquences cumulées : quelle formule choisir ? Si k = 2, F2 = fréquence cumulée de la 2e classe formule 1 formule 2 Mais 0,81 ≠ 0,82 ! Problème ? Non, car arrondis : une fois de plus : utilisation de la fonction « fix » à vous de réagir maintenant
323
Les distributions en classes
Fréquences cumulées : quelle formule choisir ? Si k = 2, F2 = fréquence cumulée de la 2e classe formule 1 formule 2 Mais 0,81 ≠ 0,82 ! Problème ? Non, car arrondis : une fois de plus : utilisation de la fonction « fix » à vous de réagir maintenant
324
Les distributions en classes
Fréquences cumulées : quelle formule choisir ? Si k = 2, F2 = fréquence cumulée de la 2e classe formule 1 formule 2 Mais 0,81 ≠ 0,82 ! Problème ? Non, car arrondis : une fois de plus : utilisation de la fonction « fix » à vous de réagir maintenant
325
Les distributions en classes
Fréquences cumulées : quelle formule choisir ? Si k = 2, F2 = fréquence cumulée de la 2e classe formule 1 formule 2 Mais 0,81 ≠ 0,82 ! Problème ? Non, car arrondis : une fois de plus : utilisation de la fonction « fix » à vous de réagir maintenant
326
Les distributions en classes
Fréquences cumulées : quelle formule choisir ? Si k = 2, F2 = fréquence cumulée de la 2e classe formule 1 formule 2 Mais 0,81 ≠ 0,82 ! Problème ? Non, car arrondis : une fois de plus : utilisation de la fonction « fix » à vous de réagir maintenant
327
Les distributions en classes
Fréquences cumulées : quelle formule choisir ? Si k = 2, F2 = fréquence cumulée de la 2e classe formule 1 formule 2 Mais 0,81 ≠ 0,82 ! Problème ? Non, car arrondis : une fois de plus : utilisation de la fonction « fix » à vous de réagir maintenant
328
Les distributions en classes
Fréquences cumulées : quelle formule choisir ? Si k = 2, F2 = fréquence cumulée de la 2e classe formule 1 formule 2 Mais 0,81 ≠ 0,82 ! Problème ? Non, car arrondis : une fois de plus : utilisation de la fonction « fix » à vous de réagir maintenant + exercice dans le syllabus
329
Les distributions en classes
Fréquences cumulées : quelle formule choisir ? Si k = 2, F2 = fréquence cumulée de la 2e classe formule 1 formule 2 Mais 0,81 ≠ 0,82 ! Problème ? Non, car arrondis : une fois de plus : utilisation de la fonction « fix » à vous de réagir maintenant + exercice dans le syllabus Plutôt prendre la 2e formule : moins de problèmes d’arrondis
330
Les distributions en classes
Fréquences cumulées Généralisation : pour k et P quelconques (1 ≤ k ≤ P) Si k = P (fréquence cumulée de la dernière classe) Fk en cas de variable qualitative ? Pourquoi calculer les Fk ?
331
Les distributions en classes
Fréquences cumulées Généralisation : pour k et P quelconques (1 ≤ k ≤ P) Si k = P (fréquence cumulée de la dernière classe) Fk en cas de variable qualitative ? Pourquoi calculer les Fk ?
332
Les distributions en classes
Fréquences cumulées Généralisation : pour k et P quelconques (1 ≤ k ≤ P) Si k = P (fréquence cumulée de la dernière classe)
333
Les distributions en classes
Fréquences cumulées Généralisation : pour k et P quelconques (1 ≤ k ≤ P) Si k = P (fréquence cumulée de la dernière classe)
334
Les distributions en classes
Fréquences cumulées Généralisation : pour k et P quelconques (1 ≤ k ≤ P) Si k = P (fréquence cumulée de la dernière classe)
335
Les distributions en classes
Exercices 1, 2 et 3 : remplir rapidement les colonnes « fréquence (simple) » ou « fp » « fréquence cumulée » ou « Fk » correction dans minutes Exercice 4 (type de question souvent posé) Exercice 5 (idem) Exercice 6 (sur données réelles) Exercice 7 (idem) Exercice 8 (idem) : calculs déjà faits commentaires Rappel des formules :
336
Les distributions en classes
Exercice 1. Distribution des poids en classes : np p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<20 10 0,00 % 2 20-<40 30 18,18 % 3 40-<60 50 5 7 45,45 % 63,64 % 4 60-<80 70 11 36,36 % 100,00 % 80-<100 90 Total SO
337
Les distributions en classes
Exercice 1. Distribution des poids en classes : np p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<20 10 0,00 % 2 20-<40 30 18,18 % 3 40-<60 50 5 7 45,45 % 63,64 % 4 60-<80 70 11 36,36 % 100,00 % 80-<100 90 Total SO
338
Les distributions en classes
Exercice 1. Distribution des poids en classes : Nk p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<20 10 0,00 % 2 20-<40 30 18,18 % 3 40-<60 50 5 7 45,45 % 63,64 % 4 60-<80 70 11 36,36 % 100,00 % 80-<100 90 Total SO
339
Les distributions en classes
Exercice 1. Distribution des poids en classes : Nk p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<20 10 0,00 % 2 20-<40 30 18,18 % 3 40-<60 50 5 7 45,45 % 63,64 % 4 60-<80 70 11 36,36 % 100,00 % 80-<100 90 Total SO
340
Les distributions en classes
Exercice 1. Distribution des poids en classes : Nk Formule à privilégier ! p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<20 10 0,00 % 2 20-<40 30 18,18 % 3 40-<60 50 5 7 45,45 % 63,64 % 4 60-<80 70 11 36,36 % 100,00 % 80-<100 90 Total SO
341
Les distributions en classes
Exercice 1. Distribution des poids en classes : fp Fréquence d’une ligne = division ° du contenu de la cellule « effectif » de la ligne ° par n p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<20 10 0,00 % 2 20-<40 30 18,18 % 3 40-<60 50 5 7 45,45 % 63,64 % 4 60-<80 70 11 36,36 % 100,00 % 80-<100 90 Total SO
342
Les distributions en classes
Exercice 1. Distribution des poids en classes : fp Fréquence d’une ligne = division ° du contenu de la cellule « effectif » de la ligne ° par n Si méthode applicable à une cellule, ° applicable à toutes les cellules de la colonne, ° y compris pour la ligne « Total » ° sauf exception (sans objet).
343
Les distributions en classes
Exercice 1. Distribution des poids en classes : fp Fréquence d’une ligne = division ° du contenu de la cellule « effectif » de la ligne ° par n Si méthode applicable à une cellule, ° applicable à toutes les cellules de la colonne, ° y compris pour la ligne « Total » ° sauf exception (sans objet).
344
Les distributions en classes
Exercice 1. Distribution des poids en classes : fp Fréquence d’une ligne = division ° du contenu de la cellule « effectif » de la ligne ° par n Si méthode applicable à une cellule, ° applicable à toutes les cellules de la colonne, ° y compris pour la ligne « Total » ° sauf exception (sans objet).
345
Les distributions en classes
Exercice 1. Distribution des poids en classes : fp Fréquence d’une ligne = division ° du contenu de la cellule « effectif » de la ligne ° par n Si méthode applicable à une cellule, ° applicable à toutes les cellules de la colonne, ° y compris pour la ligne « Total » ° sauf exception (sans objet).
346
Les distributions en classes
Exercice 1. Distribution des poids en classes : Fk p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<20 10 0,00 % 2 20-<40 30 18,18 % 3 40-<60 50 5 7 45,45 % 63,64 % 4 60-<80 70 11 36,36 % 100,00 % 80-<100 90 Total SO
347
Les distributions en classes
Exercice 1. Distribution des poids en classes : Fk p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<20 10 0,00 % 2 20-<40 30 18,18 % 3 40-<60 50 5 7 45,45 % 63,64 % 4 60-<80 70 11 36,36 % 100,00 % 80-<100 90 Total SO
348
Les distributions en classes
Exercice 1. Distribution des poids en classes : Fk p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<20 10 0,00 % 2 20-<40 30 18,18 % 3 40-<60 50 5 7 45,45 % 63,64 % 4 60-<80 70 11 36,36 % 100,00 % 80-<100 90 Total SO
349
Les distributions en classes
Exercice 1. Distribution des poids en classes : Fk Formule à privilégier ! p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<20 10 0,00 % 2 20-<40 30 18,18 % 3 40-<60 50 5 7 45,45 % 63,64 % 4 60-<80 70 11 36,36 % 100,00 % 80-<100 90 Total SO
350
Les distributions en classes
Exercice 1. Distribution des poids en classes Exemples de désignation/interprétation des résultats : n3= ° effectif (simple) de la 3e ligne ° pour 5 « i », le poids est compris entre 40 et moins de 60 kg N3= ° effectif cumulé de la 3e ligne ° 7 « i » présentent une valeur de la variable inférieure à 60 kg f3= 45,45% ° fréquence (simple) de la 3e ligne ° 45,45% des « i » ont un poids appartenant à la 3e classe F3= 63,64% ° fréquence cumulée de la 3e ligne ° pour 63,64% des « i », le poids est inférieur à 60 kg p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<20 10 0,00 % 2 20-<40 30 18,18 % 3 40-<60 50 5 7 45,45 % 63,64 % 4 60-<80 70 11 36,36 % 100,00 % 80-<100 90 Total SO
351
Les distributions en classes
Exercice 1. Distribution des poids en classes Exemples de désignation/interprétation des résultats : n3= ° effectif (simple) de la 3e ligne ° pour 5 « i », le poids est compris entre 40 et moins de 60 kg N3= ° effectif cumulé de la 3e ligne ° 7 « i » présentent une valeur de la variable inférieure à 60 kg f3= 45,45% ° fréquence (simple) de la 3e ligne ° 45,45% des « i » ont un poids appartenant à la 3e classe F3= 63,64% ° fréquence cumulée de la 3e ligne ° pour 63,64% des « i », le poids est inférieur à 60 kg p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<20 10 0,00 % 2 20-<40 30 18,18 % 3 40-<60 50 5 7 45,45 % 63,64 % 4 60-<80 70 11 36,36 % 100,00 % 80-<100 90 Total SO
352
Les distributions en classes
Exercice 1. Distribution des poids en classes Exemples de désignation/interprétation des résultats : n3= ° effectif (simple) de la 3e ligne ° pour 5 « i », le poids est compris entre 40 et moins de 60 kg N3= ° effectif cumulé de la 3e ligne ° 7 « i » présentent une valeur de la variable inférieure à 60 kg f3= 45,45% ° fréquence (simple) de la 3e ligne ° 45,45% des « i » ont un poids appartenant à la 3e classe F3= 63,64% ° fréquence cumulée de la 3e ligne ° pour 63,64% des « i », le poids est inférieur à 60 kg p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<20 10 0,00 % 2 20-<40 30 18,18 % 3 40-<60 50 5 7 45,45 % 63,64 % 4 60-<80 70 11 36,36 % 100,00 % 80-<100 90 Total SO
353
Les distributions en classes
Exercice 1. Distribution des poids en classes Exemples de désignation/interprétation des résultats : n3= ° effectif (simple) de la 3e ligne ° pour 5 « i », le poids est compris entre 40 et moins de 60 kg N3= ° effectif cumulé de la 3e ligne ° 7 « i » présentent une valeur de la variable inférieure à 60 kg f3= 45,45% ° fréquence (simple) de la 3e ligne ° 45,45% des « i » ont un poids appartenant à la 3e classe F3= 63,64% ° fréquence cumulée de la 3e ligne ° 63,64% des observations sont inférieures à 60 kg p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<20 10 0,00 % 2 20-<40 30 18,18 % 3 40-<60 50 5 7 45,45 % 63,64 % 4 60-<80 70 11 36,36 % 100,00 % 80-<100 90 Total SO
354
Les distributions en classes
Exercice 2. Distribution des poids selon les valeurs observées Exemples de désignation/interprétation des résultats : n3= ° effectif (simple) de la 3e ligne ° pour 4 « i », le poids est de 51 kg N3= ° effectif cumulé de la 3e ligne ° 6 « i » présentent une valeur égale ou inférieure à 51 kg f3= 36,36% ° fréquence (simple) de la 3e ligne ° 36,36% des « i » ont un poids de 51 kg p/k xp np Nk fp Fk 1 24 9,09 % 9,09 % 2 35 18,18 % 3 51 4 6 36,36 % 54,55 % 58 7 63,64 % 5 65 9 81,82 % 72 11 100,00 % Total SO
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Les distributions en classes
Exercice 3. Distribution de la variable « nationalité » Remarques : variable qualitative : cf. colonne « Autres codes » ne pas calculer les effectifs et fréquences cumulés en effet, pas d’ordre au contraire de la variable « poids » p/k Nationalité Autres codes np Nk fp Fk 1 Belge 1 ou B 122 S. O. 60,70% 2 Marocaine 2 ou M 37 18,41% 3 Française 3 ou F 19 9,45% 4 Autre 4 ou Au 23 11,44% Total 201 100,00%
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Les distributions en classes
Exercice 4. Distribution des revenus mensuels. Données Les cases devant rester vides (SO) Valeurs faciles à trouver : les xp : pour p = 1 : ( )/2 = 500 f1 = F1 (forcé vu que c’est la 1re ligne) F4 = 1 (forcé vu que c’est la dernière ligne active) la fréquence de la ligne « Total » = 1 N3 = N2 + n3 = = 170 Autre(s) indice(s) ? p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<1.000 0,10 2 1.000-<2.000 110 0,55 3 2.000-<3.000 60 0,85 4 3.000-<4.000 Tot. Question fréquemment posée à l’examen…
357
Les distributions en classes
Exercice 4. Distribution des revenus mensuels Correction disponible sur claroline Interprétation de données p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<1.000 0,10 2 1.000-<2.000 110 0,55 3 2.000-<3.000 60 0,85 4 3.000-<4.000 Tot.
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Les distributions en classes
Exercice 4. Distribution des revenus mensuels Variable et individus sous observation Interprétation de données p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<1.000 0,10 2 1.000-<2.000 110 0,55 3 2.000-<3.000 60 0,85 4 3.000-<4.000 Tot.
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Les distributions en classes
Exercice 4. Distribution des revenus mensuels Variable et individus sous observation Interprétation de données p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<1.000 0,10 2 1.000-<2.000 110 0,55 3 2.000-<3.000 60 0,85 4 3.000-<4.000 Tot. Revenus mensuels et adultes d’une localité
360
Les distributions en classes
Exercice 4. Distribution des revenus mensuels Variable et individus sous observation Interprétation de données : p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<1.000 0,10 2 1.000-<2.000 110 0,55 3 2.000-<3.000 60 0,85 4 3.000-<4.000 Tot. ° pour 60 « i », les revenus vont de à moins de 3.000 ° 110 individus disposent de revenus inférieurs à 3.000 ° 55% des individus gagnent moins de 3.000
361
Les distributions en classes
Exercice 4. Distribution des revenus mensuels Variable et individus sous observation Interprétation de données : p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<1.000 0,10 2 1.000-<2.000 110 0,55 3 2.000-<3.000 60 0,85 4 3.000-<4.000 Tot. ° pour 60 « i », les revenus vont de à moins de 3.000 ° 110 individus disposent de revenus inférieurs à 3.000 ° 55% des individus gagnent moins de 3.000
362
Les distributions en classes
Exercice 4. Distribution des revenus mensuels Variable et individus sous observation Interprétation de données : p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<1.000 0,10 2 1.000-<2.000 110 0,55 3 2.000-<3.000 60 0,85 4 3.000-<4.000 Tot. ° pour 60 « i », les revenus vont de à moins de 3.000 ° 110 individus disposent de revenus inférieurs à 2.000 ° 55% des individus gagnent moins de 3.000
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Les distributions en classes
Exercice 4. Distribution des revenus mensuels Variable et individus sous observation Interprétation de données : p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<1.000 0,10 2 1.000-<2.000 110 0,55 3 2.000-<3.000 60 0,85 4 3.000-<4.000 Tot. ° pour 60 « i », les revenus vont de à moins de 3.000 ° 110 individus disposent de revenus inférieurs à 2.000 ° 55% des individus gagnent moins de 2.000
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Les distributions en classes
Exercice 4. Distribution des revenus mensuels Les cases devant rester vides (SO) Valeurs faciles à trouver : les xp : pour p = 1 : ( )/2 = 500 f1 = F1 (forcé vu que c’est la 1re ligne) F4 = 1 (forcé vu que c’est la dernière ligne active) la fréquence de la ligne « Total » = 1 N3 = N2 + n3 = = 170 Autre(s) indice(s) ? p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<1.000 0,10 2 1.000-<2.000 110 0,55 3 2.000-<3.000 60 0,85 4 3.000-<4.000 Tot.
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Les distributions en classes
Exercice 4. Distribution des revenus mensuels Les cases devant rester vides (SO) Valeurs faciles à trouver : les xp : pour p = 1 : ( )/2 = 500 f1 = F1 (forcé vu que c’est la 1re ligne) F4 = 1 (forcé vu que c’est la dernière ligne active) la fréquence de la ligne « Total » = 1 N3 = N2 + n3 = = 170 Autre(s) indice(s) ? p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<1.000 0,10 2 1.000-<2.000 110 0,55 3 2.000-<3.000 60 0,85 4 3.000-<4.000 Tot. SO
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Les distributions en classes
Exercice 4. Distribution des revenus mensuels Les cases devant rester vides (SO) Valeurs faciles à trouver : les xp : pour p = 1 : ( )/2 = 500 f1 = F1 (forcé vu que c’est la 1re ligne) F4 = 1 (forcé vu que c’est la dernière ligne active) la fréquence de la ligne « Total » = 1 N3 = N2 + n3 = = 170 Autre(s) indice(s) ? p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<1.000 0,10 2 1.000-<2.000 110 0,55 3 2.000-<3.000 60 0,85 4 3.000-<4.000 Tot. SO
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Les distributions en classes
Exercice 4. Distribution des revenus mensuels Les cases devant rester vides (SO) Valeurs faciles à trouver : les xp : pour p = 1 : ( )/2 = 500 f1 = F1 (forcé vu que c’est la 1re ligne) F4 = 1 (forcé vu que c’est la dernière ligne active) la fréquence de la ligne « Total » = 1 N3 = N2 + n3 = = 170 Autre(s) indice(s) ? p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<1.000 500 0,10 2 1.000-<2.000 1.500 110 0,55 3 2.000-<3.000 2.500 60 0,85 4 3.000-<4.000 3.500 Tot. SO
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Les distributions en classes
Exercice 4. Distribution des revenus mensuels Les cases devant rester vides (SO) Valeurs faciles à trouver : les xp : pour p = 1 : ( )/2 = 500 f1 = F1 (forcé vu que c’est la 1re ligne) F4 = 1 (forcé vu que c’est la dernière ligne active) la fréquence de la ligne « Total » = 1 N3 = N2 + n3 = = 170 Autre(s) indice(s) ? p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<1.000 500 0,10 2 1.000-<2.000 1.500 110 0,55 3 2.000-<3.000 2.500 60 0,85 4 3.000-<4.000 3.500 Tot. SO
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Les distributions en classes
Exercice 4. Distribution des revenus mensuels Les cases devant rester vides (SO) Valeurs faciles à trouver : les xp : pour p = 1 : ( )/2 = 500 f1 = F1 (forcé vu que c’est la 1re ligne) F4 = 1 (forcé vu que c’est la dernière ligne active) la fréquence de la ligne « Total » = 1 N3 = N2 + n3 = = 170 Autre(s) indice(s) ? p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<1.000 500 0,10 2 1.000-<2.000 1.500 110 0,55 3 2.000-<3.000 2.500 60 0,85 4 3.000-<4.000 3.500 1,00 Tot. SO
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Les distributions en classes
Exercice 4. Distribution des revenus mensuels Les cases devant rester vides (SO) Valeurs faciles à trouver : les xp : pour p = 1 : ( )/2 = 500 f1 = F1 (forcé vu que c’est la 1re ligne) F4 = 1 (forcé vu que c’est la dernière ligne active) la fréquence de la ligne « Total » = 1,00 N3 = N2 + n3 = = 170 Autre(s) indice(s) ? p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<1.000 500 0,10 2 1.000-<2.000 1.500 110 0,55 3 2.000-<3.000 2.500 60 0,85 4 3.000-<4.000 3.500 1,00 Tot. SO
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Les distributions en classes
Exercice 4. Distribution des revenus mensuels Les cases devant rester vides (SO) Valeurs faciles à trouver : les xp : pour p = 1 : ( )/2 = 500 f1 = F1 (forcé vu que c’est la 1re ligne) F4 = 1 (forcé vu que c’est la dernière ligne active) la fréquence de la ligne « Total » = 1,00 N3 = N2 + n3 = = 170 Autre(s) indice(s) ? p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<1.000 500 0,10 2 1.000-<2.000 1.500 110 0,55 3 2.000-<3.000 2.500 60 170 0,85 4 3.000-<4.000 3.500 1,00 Tot. SO
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Les distributions en classes
Exercice 4. Distribution des revenus mensuels Les cases devant rester vides (SO) Valeurs faciles à trouver : les xp : pour p = 1 : ( )/2 = 500 f1 = F1 (forcé vu que c’est la 1re ligne) F4 = 1 (forcé vu que c’est la dernière ligne active) la fréquence de la ligne « Total » = 1,00 N3 = N2 + n3 = = 170 Autre(s) indice(s) ? p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<1.000 500 0,10 2 1.000-<2.000 1.500 110 0,55 3 2.000-<3.000 2.500 60 170 0,85 4 3.000-<4.000 3.500 1,00 Tot. SO
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Les distributions en classes
Exercice 4. Distribution des revenus mensuels Les cases devant rester vides (SO) Valeurs faciles à trouver : les xp : pour p = 1 : ( )/2 = 500 f1 = F1 (forcé vu que c’est la 1re ligne) F4 = 1 (forcé vu que c’est la dernière ligne active) la fréquence de la ligne « Total » = 1,00 N3 = N2 + n3 = = 170 Autre(s) indice(s) ? Éventuellement oui : les fp p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<1.000 500 0,10 2 1.000-<2.000 1.500 110 0,55 3 2.000-<3.000 2.500 60 170 0,85 4 3.000-<4.000 3.500 1,00 Tot. SO
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Les distributions en classes
Exercice 4. Distribution des revenus mensuels Les cases devant rester vides (SO) Valeurs faciles à trouver : les xp : pour p = 1 : ( )/2 = 500 f1 = F1 (forcé vu que c’est la 1re ligne) F4 = 1 (forcé vu que c’est la dernière ligne active) la fréquence de la ligne « Total » = 1,00 N3 = N2 + n3 = = 170 Autre(s) indice(s) ? Généralement, c’est ici que cela coince ! p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<1.000 500 0,10 2 1.000-<2.000 1.500 110 0,55 3 2.000-<3.000 2.500 60 170 0,85 4 3.000-<4.000 3.500 1,00 Tot. SO
375
Les distributions en classes
Exercice 4. Distribution des revenus mensuels Moins évident à trouver sur base d’une manipulation des équations théoriques (cf. p. XII) trouver un élément inconnu et une équation où il serait la seule inconnue Exemple : où F2 et N2 sont connus calcul de n p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<1.000 500 0,10 2 1.000-<2.000 1.500 110 0,55 3 2.000-<3.000 2.500 60 170 0,85 4 3.000-<4.000 3.500 1,00 Tot. SO
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Les distributions en classes
Exercice 4. Distribution des revenus mensuels Moins évident à trouver sur base d’une manipulation des équations théoriques (cf. p. XII) trouver un élément inconnu et une équation où il serait la seule inconnue Exemple : où F2 et N2 sont connus calcul de n p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<1.000 500 0,10 2 1.000-<2.000 1.500 110 0,55 3 2.000-<3.000 2.500 60 170 0,85 4 3.000-<4.000 3.500 1,00 Tot. SO
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Les distributions en classes
Exercice 4. Distribution des revenus mensuels Moins évident à trouver sur base d’une manipulation des équations théoriques (cf. p. XII) trouver un élément inconnu et une équation où il serait la seule inconnue Exemple : où F2 et N2 sont connus calcul de n p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<1.000 500 0,10 2 1.000-<2.000 1.500 110 0,55 3 2.000-<3.000 2.500 60 170 0,85 4 3.000-<4.000 3.500 1,00 Tot. SO
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Les distributions en classes
Exercice 4. Distribution des revenus mensuels Moins évident à trouver sur base d’une manipulation des équations théoriques (cf. p. XII) trouver un élément inconnu et une équation où il serait la seule inconnue Exemple : où F2 et N2 sont connus calcul de n p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 0-<1.000 500 0,10 2 1.000-<2.000 1.500 110 0,55 3 2.000-<3.000 2.500 60 170 0,85 4 3.000-<4.000 3.500 1,00 Tot. SO
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Les distributions en classes
Exercice 4. Distribution des revenus mensuels Moins évident à trouver Exemple :
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Les distributions en classes
Exercice 4. Distribution des revenus mensuels Moins évident à trouver Exemple : Explication qui va suivre : détaillée ! Si vous connaissez des raccourcis, tant mieux ! (Cf. correction sur le site)
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Les distributions en classes
Exercice 4. Distribution des revenus mensuels Moins évident à trouver Exemple :
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Les distributions en classes
Exercice 4. Distribution des revenus mensuels Moins évident à trouver Exemple :
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Les distributions en classes
Exercice 4. Distribution des revenus mensuels Moins évident à trouver Exemple :
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Les distributions en classes
Exercice 4. Distribution des revenus mensuels Moins évident à trouver Exemple :
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Les distributions en classes
Exercice 4. Distribution des revenus mensuels Moins évident à trouver Exemple :
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Les distributions en classes
Exercice 4. Distribution des revenus mensuels Moins évident à trouver Exemple :
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Les distributions en classes
Exercice 4. Distribution des revenus mensuels Moins évident à trouver Exemple :
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Les distributions en classes
Exercice 4. Distribution des revenus mensuels Moins évident à trouver Exemple : À mon avis, attendre le dernier moment pour introduire les nombres dans la formule ! Pourquoi ?
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Les distributions en classes
Exercice 4. Distribution des revenus mensuels Moins évident à trouver Exemple : 200
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Les distributions en classes
Exercice 4. Distribution des revenus mensuels Moins évident à trouver Exemple : 200 200 Une 2e fois dans le tableau
391
Les distributions en classes
Exercice 4. Distribution des revenus mensuels Autre exemple : Exemple : avec F2 et f1 connues f2 200 200
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Les distributions en classes
Exercice 4. Distribution des revenus mensuels Autre exemple : Exemple : 200 200
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Les distributions en classes
Exercice 4. Distribution des revenus mensuels Autre exemple : Exemple : 200 200
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Les distributions en classes
Exercice 4. Distribution des revenus mensuels Autre exemple : Exemple : 200 200
395
Les distributions en classes
Exercice 4. Distribution des revenus mensuels Autre exemple : Exemple : 200 200
396
Les distributions en classes
Exercice 4. Distribution des revenus mensuels Autre exemple : Exemple : 0,45 200 200
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Les distributions en classes
Exercice 4. Distribution des revenus mensuels Les cases devant rester vides (SO) Valeurs faciles à trouver Après des valeurs plus difficiles : équations et manipulation Quand le tableau est complet, vérifications : retrouver une valeur par différents chemins déjà faire des vérifications en cours de route
398
Les distributions en classes
Exercice 4. Distribution des revenus mensuels Les cases devant rester vides (SO) Valeurs faciles à trouver Après des valeurs plus difficiles : équations et manipulation Quand le tableau est complet, vérifications : retrouver une valeur par différents chemins déjà faire des vérifications en cours de route
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Les distributions en classes
Exercice 4. Distribution des revenus mensuels Les cases devant rester vides (SO) Valeurs faciles à trouver Après des valeurs plus difficiles : équations et manipulation Quand le tableau est complet, vérifications : retrouver une valeur par différents chemins déjà faire des vérifications en cours de route
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Les distributions en classes
Exercice 4. Distribution des revenus mensuels Les cases devant rester vides (SO) Valeurs faciles à trouver Après des valeurs plus difficiles : équations et manipulation Quand le tableau est complet, vérifications : retrouver une valeur par différents chemins déjà faire des vérifications en cours de route repérer au fur et à mesure les résultats certains
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Les distributions en classes
Exercice 4. Distribution des revenus mensuels Les cases devant rester vides (SO) Valeurs faciles à trouver Après des valeurs plus difficiles : équations et manipulation Quand le tableau est complet, vérifications : retrouver une valeur par différents chemins déjà faire des vérifications en cours de route repérer au fur et à mesure les résultats certains
402
Les distributions en classes
Exercices 1, 2 et 3 : remplir rapidement les colonnes Exercice 4 (type de question souvent posé) Exercice 5 (idem) correction dans 10 minutes Exercice 6 (sur données réelles) Exercice 7 (idem) Exercice 8 (idem) : calculs déjà faits commentaires Syllabus : exercice 1.8 Rappel des formules (p. XII du syllabus) :
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Les distributions en classes
Exercice 5. Distribution du poids dans une localité Remarques : méthode : cf. exercice 4 ici, les résultats sont moins évidents dès lors les manipulations théoriques sont plus utiles p/k Bornes (en kg) xp np Nk fp Fk 1 0-<20 10 875 0,07 2 20-<40 30 1.625 2.500 0,13 0,20 3 40-<60 50 4.000 6.500 0,32 0,52 4 60-<80 70 2.625 9.125 0,21 0,73 5 80-<100 90 3.375 12.500 0,27 1,00 Tot. SO
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Les distributions en classes
Exercice 5. Distribution du poids dans une localité Remarques : méthode : cf. exercice 4 ici, les résultats sont moins évidents dès lors les manipulations théoriques sont plus utiles p/k Bornes (en kg) xp np Nk fp Fk 1 0-<20 10 875 0,07 2 20-<40 30 1.625 2.500 0,13 0,20 3 40-<60 50 4.000 6.500 0,32 0,52 4 60-<80 70 2.625 9.125 0,21 0,73 5 80-<100 90 3.375 12.500 0,27 1,00 Tot. SO
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Les distributions en classes
Exercice 5. Distribution du poids dans une localité Remarques : méthode : cf. exercice 4 ici, les résultats sont moins évidents dès lors les manipulations théoriques sont plus utiles p/k Bornes (en kg) xp np Nk fp Fk 1 0-<20 10 875 0,07 2 20-<40 30 1.625 2.500 0,13 0,20 3 40-<60 50 4.000 6.500 0,32 0,52 4 60-<80 70 2.625 9.125 0,21 0,73 5 80-<100 90 3.375 12.500 0,27 1,00 Tot. SO
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Les distributions en classes
Exercice 5. Distribution du poids dans une localité Remarques : méthode : cf. exercice 4 ici, les résultats sont moins évidents dès lors les manipulations théoriques sont plus utiles p/k Bornes (en kg) xp np Nk fp Fk 1 0-<20 10 875 0,07 2 20-<40 30 1.625 2.500 0,13 0,20 3 40-<60 50 4.000 6.500 0,32 0,52 4 60-<80 70 2.625 9.125 0,21 0,73 5 80-<100 90 3.375 12.500 0,27 1,00 Tot. SO
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Les distributions en classes
Exercice 6. Distribution de l’âge sur données réelles Remarques : méthode : cf. exercice 4 ici, les résultats ne sont pas du tout évidents les manipulations théoriques sont indispensables attendre le dernier moment pour remplacer les symboles par les nombres lors des manipulations, si uniquement emploi des nombres : procédure longue et fastidieuse ne pas s’étonner de trébucher p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 6-<9 ans 7,5 21,46% 2 9-<12 ans 10,5 24,26% 45,72% 3 12-<15 ans 13,5 27,77% 73,48% 4 15-<18 ans 16,5 26,52% 100,00% Tot. SO 1,00
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Les distributions en classes
Exercice 6. Distribution de l’âge sur données réelles Remarques : méthode : cf. exercice 4 ici, les résultats ne sont pas du tout évidents les manipulations théoriques sont indispensables attendre le dernier moment pour remplacer les symboles par les nombres lors des manipulations, si uniquement emploi des nombres : procédure longue et fastidieuse ne pas s’étonner de trébucher p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 6-<9 ans 7,5 21,46% 2 9-<12 ans 10,5 24,26% 45,72% 3 12-<15 ans 13,5 27,77% 73,48% 4 15-<18 ans 16,5 26,52% 100,00% Tot. SO 1,00
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Les distributions en classes
Exercice 6. Distribution de l’âge sur données réelles Remarques : méthode : cf. exercice 4 ici, les résultats ne sont pas du tout évidents les manipulations théoriques sont indispensables attendre le dernier moment pour remplacer les symboles par les nombres lors des manipulations, si uniquement emploi des nombres : procédure longue et fastidieuse ne pas s’étonner de trébucher p/k Bornes xp np Nk fp Fk 1 6-<9 ans 7,5 21,46% 2 9-<12 ans 10,5 24,26% 45,72% 3 12-<15 ans 13,5 27,77% 73,48% 4 15-<18 ans 16,5 26,52% 100,00% Tot. SO 1,00 Faites encore comme vous le voulez !
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Les distributions en classes
Exercice 7. Distribution des chômeurs par âge Population : les chômeurs indemnisés de Bruxelles en 2008 Variable : l’âge, avec regroupement en classes de 5 ans var. quantitative continue (valeur numérique et infinité de valeurs) Données groupées : pour un paquet de 484 individus, âge entre 18 –< 20 ans Tableau des effectifs et des fréquences (interprétation : cf. site) Pourquoi calculer les fréquences ? p/k Classes xp np Nk fp Fk 1 18-< 20 ans 19,0 484 0,7% 2 20-< 25 ans 22,5 7.452 7.936 10,1% 10,8% 3 25-< 30 ans 27,5 12.270 20.206 16,6% 27,4% 4 30-< 35 ans 32,5 11.294 31.500 15,3% 42,7% 5 35-< 40 ans 37,5 10.479 41.979 14,2% 56,9% 6 40-< 45 ans 42,5 9.126 51.105 12,4% 69,3% 7 45-< 50 ans 47,5 8.207 59.312 11,1% 80,4% 8 50-< 55 ans 52,5 8.637 67.949 11,7% 92,1% 9 55-< 60 ans 57,5 4.863 72.812 6,6% 98,7% 10 60-< 65 ans 62,5 942 73.754 1,3% 100,0% S.O. Total
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Les distributions en classes
Exercice 7. Distribution des chômeurs par âge Population : les chômeurs indemnisés de Bruxelles en 2008 Variable : l’âge, avec regroupement en classes de 5 ans var. quantitative continue (valeur numérique et infinité de valeurs) Données groupées : pour un paquet de 484 individus, âge entre 18 –< 20 ans Tableau des effectifs et des fréquences (interprétation : cf. site) p/k Classes xp np Nk fp Fk 1 18-< 20 ans 19,0 484 0,7% 2 20-< 25 ans 22,5 7.452 7.936 10,1% 10,8% 3 25-< 30 ans 27,5 12.270 20.206 16,6% 27,4% 4 30-< 35 ans 32,5 11.294 31.500 15,3% 42,7% 5 35-< 40 ans 37,5 10.479 41.979 14,2% 56,9% 6 40-< 45 ans 42,5 9.126 51.105 12,4% 69,3% 7 45-< 50 ans 47,5 8.207 59.312 11,1% 80,4% 8 50-< 55 ans 52,5 8.637 67.949 11,7% 92,1% 9 55-< 60 ans 57,5 4.863 72.812 6,6% 98,7% 10 60-< 65 ans 62,5 942 73.754 1,3% 100,0% S.O. Total
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Les distributions en classes
Exercice 7. Distribution des chômeurs par âge Population : les chômeurs indemnisés de Bruxelles en 2008 Variable : l’âge, avec regroupement en classes de 5 ans var. quantitative continue (valeur numérique et infinité de valeurs) Données groupées : pour un paquet de 484 individus, âge entre 18 –< 20 ans Tableau des effectifs et des fréquences (interprétation : cf. site) p/k Classes xp np Nk fp Fk 1 18-< 20 ans 19,0 484 0,7% 2 20-< 25 ans 22,5 7.452 7.936 10,1% 10,8% 3 25-< 30 ans 27,5 12.270 20.206 16,6% 27,4% 4 30-< 35 ans 32,5 11.294 31.500 15,3% 42,7% 5 35-< 40 ans 37,5 10.479 41.979 14,2% 56,9% 6 40-< 45 ans 42,5 9.126 51.105 12,4% 69,3% 7 45-< 50 ans 47,5 8.207 59.312 11,1% 80,4% 8 50-< 55 ans 52,5 8.637 67.949 11,7% 92,1% 9 55-< 60 ans 57,5 4.863 72.812 6,6% 98,7% 10 60-< 65 ans 62,5 942 73.754 1,3% 100,0% S.O. Total
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Les distributions en classes
Exercice 7. Distribution des chômeurs par âge Population : les chômeurs indemnisés de Bruxelles en 2008 Variable : l’âge, avec regroupement en classes de 5 ans var. quantitative continue (valeur numérique et infinité de valeurs) Données groupées : pour un paquet de 484 individus, âge entre 18 –< 20 ans Tableau des effectifs et des fréquences (interprétation : cf. site) p/k Classes xp np Nk fp Fk 1 18-< 20 ans 19,0 484 0,7% 2 20-< 25 ans 22,5 7.452 7.936 10,1% 10,8% 3 25-< 30 ans 27,5 12.270 20.206 16,6% 27,4% 4 30-< 35 ans 32,5 11.294 31.500 15,3% 42,7% 5 35-< 40 ans 37,5 10.479 41.979 14,2% 56,9% 6 40-< 45 ans 42,5 9.126 51.105 12,4% 69,3% 7 45-< 50 ans 47,5 8.207 59.312 11,1% 80,4% 8 50-< 55 ans 52,5 8.637 67.949 11,7% 92,1% 9 55-< 60 ans 57,5 4.863 72.812 6,6% 98,7% 10 60-< 65 ans 62,5 942 73.754 1,3% 100,0% S.O. Total
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Les distributions en classes
Exercice 7. Distribution des chômeurs par âge Population : les chômeurs indemnisés de Bruxelles en 2008 Variable : l’âge, avec regroupement en classes de 5 ans var. quantitative continue (valeur numérique et infinité de valeurs) Données groupées : pour un paquet de 484 individus, âge entre 18 –< 20 ans Tableau des effectifs et des fréquences (interprétation : cf. site) p/k Classes xp np Nk fp Fk 1 18-< 20 ans 19,0 484 0,7% 2 20-< 25 ans 22,5 7.452 7.936 10,1% 10,8% 3 25-< 30 ans 27,5 12.270 20.206 16,6% 27,4% 4 30-< 35 ans 32,5 11.294 31.500 15,3% 42,7% 5 35-< 40 ans 37,5 10.479 41.979 14,2% 56,9% 6 40-< 45 ans 42,5 9.126 51.105 12,4% 69,3% 7 45-< 50 ans 47,5 8.207 59.312 11,1% 80,4% 8 50-< 55 ans 52,5 8.637 67.949 11,7% 92,1% 9 55-< 60 ans 57,5 4.863 72.812 6,6% 98,7% 10 60-< 65 ans 62,5 942 73.754 1,3% 100,0% Tot. S.O.
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Les distributions en classes
Ex. 8. Chômage – Comparaison des 3 Régions belges en 2008 Objectif : voir l’utilité des tableaux pour comprendre une situation % max & min selon demandeurs ou non-demandeurs d’emploi non-demandeurs : forte concentration à 50 ans et + contraste plus marqué du côté des demandeurs : cf. 50 ans et + demandeurs d’emploi : en Flandre, % plus fort de 50 ans et + Plan du Gouvernement fédéral ciblé sur les jeunes chômeurs Gouvernement flamand mécontent vu sa situation (+ autres commentaires, cf. site) Conclusion : pour comprendre, une analyse de données chiffrées Bon exemple d’utilité des statistiques Remarques à propos des données de l’exercice : ° distributions déjà établies ° expliquer les 3 colonnes Âge Demandeurs d’emploi Oui Non % min % max < 30 ans FL : 24,1 % WA : 30,9 % FL : 1,7 % WA : 2,4 % >=50 ans BR : 19,6 % FL : 32,2 % B & W : 94,4 % FL : 95,8 %
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Les distributions en classes
Ex. 8. Chômage – Comparaison des 3 Régions belges en 2008 Objectif : voir l’utilité des tableaux pour comprendre une situation % max & min selon demandeurs ou non-demandeurs d’emploi non-demandeurs : forte concentration à 50 ans et + contraste plus marqué du côté des demandeurs : cf. 50 ans et + demandeurs d’emploi : en Flandre, % plus fort de 50 ans et + Plan du Gouvernement fédéral ciblé sur les jeunes chômeurs Gouvernement flamand mécontent vu sa situation (+ autres commentaires, cf. site) Conclusion : pour comprendre, une analyse de données chiffrées Bon exemple d’utilité des statistiques Âge Demandeurs d’emploi Oui Non % min % max < 30 ans FL : 24,1 % WA : 30,9 % FL : 1,7 % WA : 2,4 % >=50 ans BR : 19,6 % FL : 32,2 % B & W : 94,4 % FL : 95,8 %
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Les distributions en classes
Ex. 8. Chômage – Comparaison des 3 Régions belges en 2008 Objectif : voir l’utilité des tableaux pour comprendre une situation % max & min selon demandeurs ou non-demandeurs d’emploi non-demandeurs : forte concentration à 50 ans et + contraste plus marqué du côté des demandeurs : cf. 50 ans et + demandeurs d’emploi : en Flandre, % plus fort de 50 ans et + Plan du Gouvernement fédéral ciblé sur les jeunes chômeurs Gouvernement flamand mécontent vu sa situation (+ autres commentaires, cf. site) Conclusion : pour comprendre, une analyse de données chiffrées Bon exemple d’utilité des statistiques Âge Demandeurs d’emploi Oui Non % min % max < 30 ans FL : 24,1 % WA : 30,9 % FL : 1,7 % WA : 2,4 % >=50 ans BR : 19,6 % FL : 32,2 % B & W : 94,4 % FL : 95,8 %
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Les distributions en classes
Ex. 8. Chômage – Comparaison des 3 Régions belges en 2008 Objectif : voir l’utilité des tableaux pour comprendre une situation % max & min selon demandeurs ou non-demandeurs d’emploi non-demandeurs : forte concentration à 50 ans et + contraste plus marqué du côté des demandeurs : cf. 50 ans et + demandeurs d’emploi : en Flandre, % plus fort de 50 ans et + Plan du Gouvernement fédéral ciblé sur les jeunes chômeurs Gouvernement flamand mécontent vu sa situation (+ autres commentaires, cf. site) Conclusion : pour comprendre, une analyse de données chiffrées Bon exemple d’utilité des statistiques Âge Demandeurs d’emploi Oui Non % min % max < 30 ans FL : 24,1 % WA : 30,9 % FL : 1,7 % WA : 2,4 % >=50 ans BR : 19,6 % FL : 32,2 % B & W : 94,4 % FL : 95,8 %
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Les distributions en classes
Ex. 8. Chômage – Comparaison des 3 Régions belges en 2008 Objectif : voir l’utilité des tableaux pour comprendre une situation % max & min selon demandeurs ou non-demandeurs d’emploi non-demandeurs : forte concentration à 50 ans et + contraste min-max + marqué du côté des demandeurs (cf. 50 ans et +) demandeurs d’emploi : en Flandre, % plus fort de 50 ans et + Plan du Gouvernement fédéral ciblé sur les jeunes chômeurs Gouvernement flamand mécontent vu sa situation (+ autres commentaires, cf. site) Conclusion : pour comprendre, une analyse de données chiffrées Bon exemple d’utilité des statistiques Âge Demandeurs d’emploi Oui Non % min % max < 30 ans FL : 24,1 % WA : 30,9 % FL : 1,7 % WA : 2,4 % >=50 ans BR : 19,6 % FL : 32,2 % B & W : 94,4 % FL : 95,8 %
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Les distributions en classes
Ex. 8. Chômage – Comparaison des 3 Régions belges en 2008 Objectif : voir l’utilité des tableaux pour comprendre une situation % max & min selon demandeurs ou non-demandeurs d’emploi non-demandeurs : forte concentration à 50 ans et + contraste min-max + marqué du côté des demandeurs (cf. 50 ans et +) demandeurs d’emploi : en Flandre, % plus fort de 50 ans et + Plan du Gouvernement fédéral ciblé sur les jeunes chômeurs Gouvernement flamand mécontent vu sa situation (+ autres commentaires, cf. site) Conclusion : pour comprendre, une analyse de données chiffrées Bon exemple d’utilité des statistiques Âge Demandeurs d’emploi Oui Non % min % max < 30 ans FL : 24,1 % WA : 30,9 % FL : 1,7 % WA : 2,4 % >=50 ans BR : 19,6 % FL : 32,2 % B & W : 94,4 % FL : 95,8 %
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Les distributions en classes
Ex. 8. Chômage – Comparaison des 3 Régions belges en 2008 Objectif : voir l’utilité des tableaux pour comprendre une situation % max & min selon demandeurs ou non-demandeurs d’emploi non-demandeurs : forte concentration à 50 ans et + contraste min-max + marqué du côté des demandeurs (cf. 50 ans et +) demandeurs d’emploi : en Flandre, % plus fort de 50 ans et + Plan du Gouvernement fédéral ciblé sur les chômeurs < 30 ans Gouvernement flamand mécontent vu sa situation (+ autres commentaires, cf. site) Conclusion : pour comprendre, une analyse de données chiffrées Bon exemple d’utilité des statistiques Âge Demandeurs d’emploi Oui Non % min % max < 30 ans FL : 24,1 % WA : 30,9 % FL : 1,7 % WA : 2,4 % >=50 ans BR : 19,6 % FL : 32,2 % B & W : 94,4 % FL : 95,8 %
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Les distributions en classes
Ex. 8. Chômage – Comparaison des 3 Régions belges en 2008 Objectif : voir l’utilité des tableaux pour comprendre une situation % max & min selon demandeurs ou non-demandeurs d’emploi non-demandeurs : forte concentration à 50 ans et + contraste min-max + marqué du côté des demandeurs (cf. 50 ans et +) demandeurs d’emploi : en Flandre, % plus fort de 50 ans et + Plan du Gouvernement fédéral ciblé sur les chômeurs < 30 ans Gouvernement flamand mécontent vu sa situation (+ autres commentaires, cf. site) Conclusion : pour comprendre, une analyse de données chiffrées Bon exemple d’utilité des statistiques Âge Demandeurs d’emploi Oui Non % min % max < 30 ans FL : 24,1 % WA : 30,9 % FL : 1,7 % WA : 2,4 % >=50 ans BR : 19,6 % FL : 32,2 % B & W : 94,4 % FL : 95,8 %
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Les distributions en classes
Ex. 8. Chômage – Comparaison des 3 Régions belges en 2008 Objectif : voir l’utilité des tableaux pour comprendre une situation % max & min selon demandeurs ou non-demandeurs d’emploi non-demandeurs : forte concentration à 50 ans et + contraste min-max + marqué du côté des demandeurs (cf. 50 ans et +) demandeurs d’emploi : en Flandre, % plus fort de 50 ans et + Plan du Gouvernement fédéral ciblé sur les chômeurs < 30 ans Gouvernement flamand mécontent vu sa situation (+ autres commentaires, cf. site) Conclusion : pour comprendre, une analyse de données chiffrées Bon exemple d’utilité des statistiques Âge Demandeurs d’emploi Oui Non % min % max < 30 ans FL : 24,1 % WA : 30,9 % FL : 1,7 % WA : 2,4 % >=50 ans BR : 19,6 % FL : 32,2 % B & W : 94,4 % FL : 95,8 %
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Les distributions en classes
Retour à la théorie :
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Les distributions en classes
Pourquoi calculer les fréquences ? Soit à comparer les résultats en stat dans 2 sections (A et B) : dans quelle section les résultats sont-ils les meilleurs ? Résultats sous forme d’effectifs Conclusion : comparaison difficile (même si ici…) pourquoi ? car totaux différents : 190 ≠ 92 difficile voir si résultats meilleurs en A ou B. Or, c’est la question ! solution : passer par les fréquences « Pourquoi calculer un indice ? » = question importante : elle permet de voir à quoi la méthode peut servir ! Il est donc légitime/souhaitable de se poser cette question ! p Filière A Filière B 1 0 -< 2 6 16 2 2 -< 8 54 23 3 8 -< 10 36 18 4 10 -< 12 32 13 5 12 et + 62 22 Total − 190 92
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Les distributions en classes
Pourquoi calculer les fréquences ? Soit à comparer les résultats en stat dans 2 sections (A et B) : dans quelle section les résultats sont-ils les meilleurs ? Résultats sous forme d’effectifs Conclusion : comparaison difficile (même si ici…) pourquoi ? car totaux différents : 190 ≠ 92 difficile voir si résultats meilleurs en A ou B. Or, c’est la question ! solution : passer par les fréquences p Filière A Filière B 1 0 -< 2 6 16 2 2 -< 8 54 23 3 8 -< 10 36 18 4 10 -< 12 32 13 5 12 et + 62 22 Total − 190 92
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Les distributions en classes
Pourquoi calculer les fréquences ? Soit à comparer les résultats en stat dans 2 sections (A et B) : dans quelle section les résultats sont-ils les meilleurs ? Résultats sous forme d’effectifs Conclusion : comparaison difficile (même si ici…) pourquoi ? car totaux différents : 190 ≠ 92 difficile voir si résultats meilleurs en A ou B. Or, c’est la question ! solution : passer par les fréquences p Filière A Filière B 1 0 -< 2 6 16 2 2 -< 8 54 23 3 8 -< 10 36 18 4 10 -< 12 32 13 5 12 et + 62 22 Total − 190 92
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Les distributions en classes
Pourquoi calculer les fréquences ? Soit à comparer les résultats en stat dans 2 sections (A et B) : dans quelle section les résultats sont-ils les meilleurs ? Résultats sous forme d’effectifs Conclusion : comparaison difficile (même si ici…) pourquoi ? car totaux différents : 190 ≠ 92 difficile voir si résultats meilleurs en A ou B. Or, c’est la question ! solution : passer par les fréquences p Filière A Filière B 1 0 -< 2 6 16 2 2 -< 8 54 23 3 8 -< 10 36 18 4 10 -< 12 32 13 5 12 et + 62 22 Total − 190 92
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Les distributions en classes
Pourquoi calculer les fréquences ? Soit à comparer les résultats en stat dans 2 sections (A et B) : dans quelle section les résultats sont-ils les meilleurs ? Résultats sous forme d’effectifs Conclusion : comparaison difficile (même si ici…) pourquoi ? car totaux différents : 190 ≠ 92 difficile voir si résultats meilleurs en A ou B. Or, c’est la question ! solution : passer par les fréquences p Filière A Filière B 1 0 -< 2 6 16 2 2 -< 8 54 23 3 8 -< 10 36 18 4 10 -< 12 32 13 5 12 et + 62 22 Total − 190 92
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Les distributions en classes
Pourquoi calculer les fréquences ? Soit à comparer les résultats en stat dans 2 sections (A et B) : dans quelle section les résultats sont-ils les meilleurs ? Résultats sous forme d’effectifs Conclusion : comparaison difficile pourquoi ? car totaux différents : 190 ≠ (même si ici du simple au double…) difficile voir si résultats meilleurs en A ou B. Or, c’est la question ! solution : passer par les fréquences p Filière A Filière B 1 0 -< 2 6 16 2 2 -< 8 54 23 3 8 -< 10 36 18 4 10 -< 12 32 13 5 12 et + 62 22 Total − 190 92
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Les distributions en classes
Pourquoi calculer les fréquences ? Soit à comparer les résultats en stat dans 2 sections (A et B) : dans quelle section les résultats sont-ils les meilleurs ? Résultats sous forme d’effectifs Conclusion : comparaison difficile pourquoi ? car totaux différents : 190 ≠ (même si ici du simple au double…) difficile voir si résultats meilleurs en A ou B. Or, c’est la question ! solution : passer par les fréquences p Filière A Filière B 1 0 -< 2 6 16 2 2 -< 8 54 23 3 8 -< 10 36 18 4 10 -< 12 32 13 5 12 et + 62 22 Total − 190 92
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Les distributions en classes
Pourquoi calculer les fréquences ? Soit à comparer les résultats en stat dans 2 sections (A et B) : dans quelle section les résultats sont-ils les meilleurs ? Résultats sous forme d’effectifs Conclusion : comparaison difficile pourquoi ? car totaux différents : 190 ≠ (même si ici du simple au double…) difficile voir si résultats meilleurs en A ou B. Or, c’est la question ! solution : passer par les fréquences p Filière A Filière B 1 0 -< 2 6 16 2 2 -< 8 54 23 3 8 -< 10 36 18 4 10 -< 12 32 13 5 12 et + 62 22 Total − 190 92
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Les distributions en classes
Pourquoi calculer les fréquences ? Résultats sous forme d’effectifs et de fréquences Conclusion : comparaison bien plus aisée Où les meilleurs résultats ? Justifiez. Si hésitation, calculez les np et les fp Que choisir pour analyser une situation ? Variable selon la question : Si comparaison de classes ou d’écoles ? fp Si prévoir le nombre de copies en 2e session ? np Même si une seule section, lecture avec les % plus aisée plus parlante En gros, TOUJOURS bien de calculer les fréquences !
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Les distributions en classes
Pourquoi calculer les fréquences ? Résultats sous forme d’effectifs et de fréquences Conclusion : comparaison bien plus aisée Où les meilleurs résultats ? Justifiez. Si hésitation, calculez les np et les fp Que choisir pour analyser une situation ? Variable selon la question : Si comparaison de classes ou d’écoles ? fp Si prévoir le nombre de copies en 2e session ? np Même si une seule section, lecture avec les % plus aisée plus parlante En gros, TOUJOURS bien de calculer les fréquences !
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Les distributions en classes
Pourquoi calculer les fréquences ? Résultats sous forme d’effectifs et de fréquences Conclusion : comparaison bien plus aisée Où les meilleurs résultats ? Justifiez. Si hésitation, calculez les np et les fp Que choisir pour analyser une situation ? Variable selon la question : Si comparaison de classes ou d’écoles ? fp Si prévoir le nombre de copies en 2e session ? np Même si une seule section, lecture avec les % plus aisée plus parlante En gros, TOUJOURS bien de calculer les fréquences !
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Les distributions en classes
Pourquoi calculer les fréquences ? Résultats sous forme d’effectifs et de fréquences Conclusion : comparaison bien plus aisée Où les meilleurs résultats ? Justifiez. Si hésitation, calculez les np et les fp Que choisir pour analyser une situation ? Variable selon la question : Si comparaison de classes ou d’écoles ? fp Si prévoir le nombre de copies en 2e session ? np Même si une seule section, lecture avec les % plus aisée plus parlante En gros, TOUJOURS bien de calculer les fréquences !
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Les distributions en classes
Pourquoi calculer les fréquences ? Résultats sous forme d’effectifs et de fréquences Conclusion : comparaison bien plus aisée Où les meilleurs résultats ? Justifiez. Si hésitation, calculez les np et les fp Que choisir pour analyser une situation ? Variable selon la question : Si comparaison de classes ou d’écoles ? fp Si prévoir le nombre de copies en 2e session ? np Même si une seule section, lecture avec les % plus aisée plus parlante En gros, TOUJOURS bien de calculer les fréquences !
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Les distributions en classes
Pourquoi calculer les fréquences ? Résultats sous forme d’effectifs et de fréquences Conclusion : comparaison bien plus aisée Où les meilleurs résultats ? Justifiez. Si hésitation, calculez les np et les fp Que choisir pour analyser une situation ? Variable selon la question : Si comparaison de classes ou d’écoles ? fp Si prévoir le nombre de copies en 2e session ? np Même si une seule section, lecture avec les % plus aisée plus parlante En gros, TOUJOURS bien de calculer les fréquences !
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Les distributions en classes
Pourquoi calculer les fréquences ? Résultats sous forme d’effectifs et de fréquences Conclusion : comparaison bien plus aisée Où les meilleurs résultats ? Justifiez. Si hésitation, calculez les np et les fp Que choisir pour analyser une situation ? Variable selon la question : Si comparaison de classes ou d’écoles ? fp Si prévoir le nombre de copies en 2e session ? np Même si une seule section, lecture avec les % plus aisée plus parlante En gros, TOUJOURS bien de calculer les fréquences !
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Les distributions en classes
Pourquoi calculer les fréquences ? Résultats sous forme d’effectifs et de fréquences Conclusion : comparaison bien plus aisée Où les meilleurs résultats ? Justifiez. Si hésitation, calculez les np et les fp Que choisir pour analyser une situation ? Variable selon la question : Si comparaison de classes ou d’écoles ? fp Si prévoir le nombre de copies en 2e session ? np Même si une seule section, lecture avec les % plus aisée plus parlante En gros, TOUJOURS bien de calculer les fréquences !
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Les distributions en classes
Pourquoi calculer les fréquences ? Résultats sous forme d’effectifs et de fréquences Conclusion : comparaison bien plus aisée Où les meilleurs résultats ? Justifiez. Si hésitation, calculez les np et les fp Que choisir pour analyser une situation ? Variable selon la question : Si comparaison de classes ou d’écoles ? fp Si prévoir le nombre de copies en 2e session ? np Même si une seule section, lecture avec les % plus aisée plus parlante En gros, TOUJOURS bien de calculer les fréquences !
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Les distributions en classes
Pourquoi calculer les fréquences ? Résultats sous forme d’effectifs et de fréquences Conclusion : comparaison bien plus aisée Où les meilleurs résultats ? Justifiez. Si hésitation, calculez les np et les fp Que choisir pour analyser une situation ? Variable selon la question : Si comparaison de classes ou d’écoles ? fp Si prévoir le nombre de copies en 2e session ? np Même si une seule section, lecture avec les % plus aisée plus parlante En gros, TOUJOURS intéressant de calculer les fréquences !
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Les distributions en classes
Pourquoi calculer les fréquences cumulées ? Indications précieuses pour la comparaison % en échec profond (< 8) ? En échec (< 10) ? Inférieur à 12 ? Très utiles dans certains calculs (médiane, quantiles… chap. 3) Si hésitation, les calculer et voir… Fk en cas de variable qualitative ? selon les valeurs : cf. p. 10 selon des « classes » : en union <> pas en union Variable quantitative selon les valeurs : exercice d’application Fréquences (%) Fréquences cumulées (%) p Filière A Filière B 1 0 -< 2 3,2 17,4 2 2 -< 8 28,4 25,0 31,6 42,4 3 8 -< 10 18,9 19,6 50,5 62,0 4 10 -< 12 16,8 14,1 67,4 76,1 5 12 et + 32,6 23,9 100,0 Total − SOb
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Les distributions en classes
Pourquoi calculer les fréquences cumulées ? Indications précieuses pour la comparaison % en échec profond (< 8) ? En échec (< 10) ? Inférieur à 12 ? Très utiles dans certains calculs (médiane, quantiles… chap. 3) Si hésitation, les calculer et voir… Fk en cas de variable qualitative ? selon les valeurs : cf. p. 10 selon des « classes » : en union <> pas en union Variable quantitative selon les valeurs : exercice d’application Fréquences (%) Fréquences cumulées (%) p Filière A Filière B 1 0 -< 2 3,2 17,4 2 2 -< 8 28,4 25,0 31,6 42,4 3 8 -< 10 18,9 19,6 50,5 62,0 4 10 -< 12 16,8 14,1 67,4 76,1 5 12 et + 32,6 23,9 100,0 Total − SOb
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Les distributions en classes
Pourquoi calculer les fréquences cumulées ? Indications précieuses pour la comparaison % en échec profond (< 8) ? % en échec (< 10) ? % inférieur à 12 ? Très utiles dans certains calculs (médiane, quantiles… chap. 3) Si hésitation, les calculer et voir… Fk en cas de variable qualitative ? selon les valeurs : cf. p. 10 selon des « classes » : en union <> pas en union Variable quantitative selon les valeurs : exercice d’application Fréquences (%) Fréquences cumulées (%) p Filière A Filière B 1 0 -< 2 3,2 17,4 2 2 -< 8 28,4 25,0 31,6 42,4 3 8 -< 10 18,9 19,6 50,5 62,0 4 10 -< 12 16,8 14,1 67,4 76,1 5 12 et + 32,6 23,9 100,0 Total − SOb
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Les distributions en classes
Pourquoi calculer les fréquences cumulées ? Indications précieuses pour la comparaison % en échec profond (< 8) ? % en échec (< 10) ? % inférieur à 12 ? Très utiles dans certains calculs (médiane, quantiles… chap. 3) Si hésitation, les calculer et voir… Fk en cas de variable qualitative ? selon les valeurs : cf. p. 9 selon des « classes » : en union <> pas en union Variable quantitative selon les valeurs : exercice d’application Fréquences (%) Fréquences cumulées (%) p Filière A Filière B 1 0 -< 2 3,2 17,4 2 2 -< 8 28,4 25,0 31,6 42,4 3 8 -< 10 18,9 19,6 50,5 62,0 4 10 -< 12 16,8 14,1 67,4 76,1 5 12 et + 32,6 23,9 100,0 Total − SOb
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Les distributions en classes
Pourquoi calculer les fréquences cumulées ? Indications précieuses pour la comparaison % en échec profond (< 8) ? % en échec (< 10) ? % inférieur à 12 ? Très utiles dans certains calculs (médiane, quantiles… chap. 3) Si hésitation, les calculer et voir… Fréquences (%) Fréquences cumulées (%) p Filière A Filière B 1 0 -< 2 3,2 17,4 2 2 -< 8 28,4 25,0 31,6 42,4 3 8 -< 10 18,9 19,6 50,5 62,0 4 10 -< 12 16,8 14,1 67,4 76,1 5 12 et + 32,6 23,9 100,0 Total − SOb
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Les distributions en classes
Variables qualitatives et distribution (p. 10) Peut-on calculer des effectifs ? Oui effectifs cumulés ? Non fréquences ? Oui fréquences cumulées ? Non Exemple en page 10 Sans objet p/k xp np Nk fp Fk 1 Cohabitant(e) 2 SO 0,18 Marié(e) 3 Divorcé(e) 0,09 4 Célibataire 6 0,55 5 Veuf(ve) 0,00 Séparé(e) Tot. ― 11 1,00
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Les distributions en classes
Variables qualitatives et distribution (p. 10) Peut-on calculer des effectifs ? Oui effectifs cumulés ? Non fréquences ? Oui fréquences cumulées ? Non Exemple en page 10 Sans objet p/k xp np Nk fp Fk 1 Cohabitant(e) 2 SO 0,18 Marié(e) 3 Divorcé(e) 0,09 4 Célibataire 6 0,55 5 Veuf(ve) 0,00 Séparé(e) Tot. Sans objet 11 1,00
450
Les distributions en classes
Variables qualitatives et distribution Peut-on constituer des « classes » ou regroupements de valeurs ? Oui : en union <> pas en union p/k xp np Nk fp Fk 1 Cohabitant(e) 2 SO 0,18 Marié(e) 3 Divorcé(e) 0,09 4 Célibataire 6 0,55 5 Veuf(ve) 0,00 Séparé(e) Tot. Sans objet 11 1,00 p/k xp np Nk fp Fk 1 En union 4 SO 0,36 2 Pas en union 7 0,64 Tot. Sans objet 11 1,00
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Les distributions en classes
Variables qualitatives et distribution Peut-on constituer des « classes » ou regroupements de valeurs ? Oui : en union <> pas en union p/k xp np Nk fp Fk 1 Cohabitant(e) 2 SO 0,18 Marié(e) 3 Divorcé(e) 0,09 4 Célibataire 6 0,55 5 Veuf(ve) 0,00 Séparé(e) Tot. Sans objet 11 1,00 p/k xp np Nk fp Fk 1 En union 4 SO 0,36 2 Pas en union 7 0,64 Tot. Sans objet 11 1,00
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Les distributions en classes
Variables qualitatives et distribution Peut-on constituer des « classes » ou regroupements de valeurs ? Oui : en union <> pas en union p/k xp np Nk fp Fk 1 Cohabitant(e) 2 SO 0,18 Marié(e) 3 Divorcé(e) 0,09 4 Célibataire 6 0,55 5 Veuf(ve) 0,00 Séparé(e) Tot. Sans objet 11 1,00 p/k xp np Nk fp Fk 1 En union 4 SO 0,36 2 Pas en union 7 0,64 Tot. Sans objet 11 1,00 Remarque : impossible d’ordonner au sens mathématique « classes »
453
Les distributions en classes
Commentaires finals (ou finaux : au choix) Vocabulaire : une généreuse pagaille effectifs absolus ou relatifs fréquences absolues ou relatives dans ce cours : effectif = nombre absolu fréquence = nombre relatif (%) ailleurs ou autre prof ? Exercices : exercez-vous ! écrire les calculs (au moins quelques uns) en extension avec les chiffres en extension avec les symboles avec les formules condensées si problème avec les %, les arrondis, la calculette…
454
Tableau à double entrée
Tableau de contingence ou … pp
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Tableau à double entrée
En guise d’introduction Exemple : le naufrage du Titanic La question : influence de la classe sur la survie des passagers les % de sauvés sont-ils différents selon la classe ? Données : Source : Masuy-Stroobants G. & Costa R. (2013), Analyser les données en sciences sociales, pp Pour une analyse plus complète, cf. cette référence. Classe Sauvés Morts Total 1re 202 120 322 2e 115 162 277 3e 176 533 709 493 815 1.308
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Tableau à double entrée
En guise d’introduction Exemple : le naufrage du Titanic La question : influence de la classe sur la survie des passagers les % de sauvés sont-ils différents selon la classe ? Données : Source : Masuy-Stroobants G. & Costa R. (2013), Analyser les données en sciences sociales, pp Pour une analyse plus complète, cf. cette référence. Classe Sauvés Morts Total 1re 202 120 322 2e 115 162 277 3e 176 533 709 493 815 1.308
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Tableau à double entrée
En guise d’introduction Exemple : le naufrage du Titanic La question : influence de la classe sur la survie des passagers les % de sauvés sont-ils différents selon la classe ? Données : Source : Masuy-Stroobants G. & Costa R. (2013), Analyser les données en sciences sociales, pp Pour une analyse plus complète, cf. cette référence. Classe Sauvés Morts Total 1re 202 120 322 2e 115 162 277 3e 176 533 709 493 815 1.308 Après la théorie, on reviendra à cet exemple ! Maintenant l’exemple simple du syllabus.
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Tableau à double entrée
Tableau 1.8 (p. 12) Constitué sur la base du tableau 1.1 Interprétation de quelques données : 4 : parmi les 11, 4 sont des femmes célibataires 6 : au total, 6 célibataires dans le tableau 7 : au total, 7 femmes dans le tableau Pour classer un « i » que faut-il connaitre à son sujet ? Quoi en bout de ligne ou de colonne ? Données individuelles ou groupées ? Distribution ou pas ? Possibilité d’un critique à propos de la cohérence… Exercice d’application Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 2 1 4 Femme (p = 2) 7 6 11
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Tableau à double entrée
Tableau 1.8 (p. 12) Constitué sur la base du tableau 1.1 Interprétation de quelques données : 4 : parmi les 11, 4 sont des femmes célibataires 6 : au total, 6 célibataires dans le tableau 7 : au total, 7 femmes dans le tableau Pour classer un « i » que faut-il connaitre à son sujet ? Quoi en bout de ligne ou de colonne ? Données individuelles ou groupées ? Distribution ou pas ? Possibilité d’un critique à propos de la cohérence… Exercice d’application Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 2 1 4 Femme (p = 2) 7 6 11
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Tableau à double entrée
Tableau 1.8 (p. 12) Constitué sur la base du tableau 1.1 Interprétation de quelques données : 4 : parmi les 11, 4 sont des femmes célibataires 6 : au total, 6 célibataires dans le tableau 7 : au total, 7 femmes dans le tableau Pour classer un « i » que faut-il connaitre à son sujet ? Quoi en bout de ligne ou de colonne ? Données individuelles ou groupées ? Distribution ou pas ? Possibilité d’un critique à propos de la cohérence… Exercice d’application Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 2 1 4 Femme (p = 2) 7 6 11
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Tableau à double entrée
Tableau 1.8 (p. 12) Constitué sur la base du tableau 1.1 Interprétation de quelques données : 4 : parmi les 11, 4 sont des femmes célibataires 6 : dans le tableau, 6 célibataires 7 : au total, 7 femmes dans le tableau Pour classer un « i » que faut-il connaitre à son sujet ? Quoi en bout de ligne ou de colonne ? Données individuelles ou groupées ? Distribution ou pas ? Possibilité d’un critique à propos de la cohérence… Exercice d’application Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 2 1 4 Femme (p = 2) 7 6 11
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Tableau à double entrée
Tableau 1.8 (p. 12) Constitué sur la base du tableau 1.1 Interprétation de quelques données : 4 : parmi les 11, 4 sont des femmes célibataires 6 : dans le tableau, 6 célibataires 7 : au total, 7 femmes dans le tableau Pour classer un « i » que faut-il connaitre à son sujet ? Quoi en bout de ligne ou de colonne ? Données individuelles ou groupées ? Distribution ou pas ? Possibilité d’un critique à propos de la cohérence… Exercice d’application Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 2 1 4 Femme (p = 2) 7 6 11
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Tableau à double entrée
Tableau 1.8 (p. 12) Constitué sur la base du tableau 1.1 Interprétation de quelques données : 4 : parmi les 11, 4 sont des femmes célibataires 6 : dans le tableau, 6 célibataires 7 : au total, 7 femmes dans le tableau Pour classer un « i » que faut-il connaitre à son sujet ? Quoi en bout de ligne ou de colonne ? Données individuelles ou groupées ? Distribution ou pas ? Possibilité d’un critique à propos de la cohérence… Exercice d’application Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 2 1 4 Femme (p = 2) 7 6 11
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Tableau à double entrée
Tableau 1.8 (p. 12) Constitué sur la base du tableau 1.1 Interprétation de quelques données : 4 : parmi les 11, 4 sont des femmes célibataires 6 : dans le tableau, 6 célibataires 7 : au total, 7 femmes dans le tableau Pour classer un « i » que faut-il connaitre à son sujet ? Quoi en bout de ligne ou de colonne ? Données individuelles ou groupées ? Distribution ou pas ? Possibilité d’un critique à propos de la cohérence… Exercice d’application Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 2 1 4 Femme (p = 2) 7 6 11
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Tableau à double entrée
Tableau 1.8 (p. 12) Constitué sur la base du tableau 1.1 Interprétation de quelques données : 4 : parmi les 11, 4 sont des femmes célibataires 6 : dans le tableau, 6 célibataires 7 : au total, 7 femmes dans le tableau Pour classer un « i » que faut-il connaitre à son sujet ? Quoi en bout de ligne ou de colonne ? Données individuelles ou groupées ? Distribution ou pas ? Possibilité d’un critique à propos de la cohérence… Exercice d’application Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 2 1 4 Femme (p = 2) 7 6 11
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Tableau à double entrée
Tableau 1.8 (p. 12) Constitué sur la base du tableau 1.1 Interprétation de quelques données : 4 : parmi les 11, 4 sont des femmes célibataires 6 : dans le tableau, 6 célibataires 7 : au total, 7 femmes dans le tableau Pour classer un « i » que faut-il connaitre à son sujet ? Quoi en bout de ligne ou de colonne ? Données individuelles ou groupées ? Distribution ou pas ? Possibilité d’une critique à propos de la cohérence… Exercice d’application Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 2 1 4 Femme (p = 2) 7 6 11
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Tableau à double entrée
Tableau 1.8 (p. 12) Constitué sur la base du tableau 1.1 Interprétation de quelques données : 4 : parmi les 11, 4 sont des femmes célibataires 6 : dans le tableau, 6 célibataires 7 : au total, 7 femmes dans le tableau Pour classer un « i » que faut-il connaitre à son sujet ? Quoi en bout de ligne ou de colonne ? Données individuelles ou groupées ? Distribution ou pas ? Possibilité d’une critique à propos de la cohérence… Exercice d’application (Exercice 1.a) Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 2 1 4 Femme (p = 2) 7 6 11
468
Tableau à double entrée
Exercice 1, corrigé données Belge UE hors Belgique Autre Total Homme 69.466 68.811 Femme 70.378 63.691
469
Tableau à double entrée
Tableau 1.8 (p. 12) Originalité : classement selon 2 variables (et plus une seule) Dans le tableau 1.8, classement selon : le sexe (indice « p » variant de 1 à 2, avec P = 2) Homme = 1 Femme = 2 Le statut matrimonial (indice « q » variant de 1 à 4, avec Q = 4) Pas toujours 2 variables qualitatives (cf. syllabus) Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 2 1 4 Femme (p = 2) 7 6 11 • célibataire = 1 • marié(e) coutume = 2 • marié(e) état civil= 3 • divorcé(e) = 4
470
Tableau à double entrée
Tableau 1.8 (p. 12) Originalité : classement selon 2 variables (et plus une seule) Dans le tableau 1.8, classement selon : le sexe (indice « p » variant de 1 à 2, avec P = 2) Homme = 1 Femme = 2 Le statut matrimonial (indice « q » variant de 1 à 4, avec Q = 4) Pas toujours 2 variables qualitatives (cf. syllabus) Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 2 1 4 Femme (p = 2) 7 6 11 • célibataire = 1 • marié(e) coutume = 2 • marié(e) état civil= 3 • divorcé(e) = 4
471
Tableau à double entrée
Tableau 1.8 (p. 12) Originalité : classement selon 2 variables (et plus une seule) Dans le tableau 1.8, classement selon : le sexe (indice « p » variant de 1 à 2, avec P = 2) homme = 1 femme = 2 Le statut matrimonial (indice « q » variant de 1 à 4, avec Q = 4) Pas toujours 2 variables qualitatives (cf. syllabus) Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 2 1 4 Femme (p = 2) 7 6 11 • célibataire = 1 • marié(e) coutume = 2 • marié(e) état civil= 3 • divorcé(e) = 4
472
Tableau à double entrée
Tableau 1.8 (p. 12) Originalité : classement selon 2 variables (et plus une seule) Dans le tableau 1.8, classement selon : le sexe (indice « p » variant de 1 à 2, avec P = 2) homme = 1 femme = 2 le statut matrimonial (indice « q » variant de 1 à 4, avec Q = 4) Pas toujours 2 variables qualitatives (cf. syllabus) Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 2 1 4 Femme (p = 2) 7 6 11 • célibataire = 1 • cohabitant(e) = 2 • marié(e) = 3 • divorcé(e) = 4
473
Tableau à double entrée
Tableau 1.8 (p. 12) Originalité : classement selon 2 variables (et plus une seule) Dans le tableau 1.8, classement selon : le sexe (indice « p » variant de 1 à 2, avec P = 2) homme = 1 femme = 2 le statut matrimonial (indice « q » variant de 1 à 4, avec Q = 4) Pas toujours 2 variables qualitatives (cf. syllabus) Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 2 1 4 Femme (p = 2) 7 6 11 • célibataire = 1 • cohabitant(e) = 2 • marié(e) = 3 • divorcé(e) = 4
474
Tableau à double entrée
Tableau 1.8 (p. 12) Notation des effectifs (absolus) : n14 lire : « n un quatre » (et pas « n quatorze ») = l’effectif des hommes (p = 1) divorcés ( q = 4) vaut 0 (soit un nombre comme un autre…) npq = l’effectif de sexe p et de statut matrimonial q = un des 8 effectifs dans les cases internes du tableau Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 2 1 4 Femme (p = 2) 7 6 11
475
Tableau à double entrée
Tableau 1.8 (p. 12) Notation des effectifs (absolus) : n14 lire : « n un quatre » (et pas « n quatorze ») = l’effectif des hommes (p = 1) divorcés ( q = 4) vaut 0 (soit un nombre comme un autre…) npq = l’effectif de sexe p et de statut matrimonial q = un des 8 effectifs dans les cases internes du tableau Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 2 1 4 Femme (p = 2) 7 6 11
476
Tableau à double entrée
Tableau 1.8 (p. 12) Notation des effectifs (absolus) : n14 lire : « n un quatre » (et pas « n quatorze ») = l’effectif des hommes (p = 1) divorcés ( q = 4) vaut 0 (soit un nombre comme un autre…) npq = l’effectif de sexe p et de statut matrimonial q = un des 8 effectifs dans les cases internes du tableau Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 2 1 4 Femme (p = 2) 7 6 11
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Tableau à double entrée
Tableau 1.8 (p. 12) Notation des effectifs (absolus) : n14 lire : « n un quatre » (et pas « n quatorze ») = l’effectif des hommes (p = 1) divorcés ( q = 4) vaut 0 (soit un nombre comme un autre…) npq = l’effectif de sexe p et de statut matrimonial q = un des 8 effectifs dans les cases internes du tableau Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 2 1 4 Femme (p = 2) 7 6 11
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Tableau à double entrée
Tableau 1.8 (p. 12) Notation des effectifs (absolus) : n14 lire : « n un quatre » (et pas « n quatorze ») = l’effectif des hommes (p = 1) divorcés ( q = 4) vaut 0 (soit un nombre comme un autre…) npq = l’effectif de sexe p et de statut matrimonial q = un des 8 effectifs dans les cases internes du tableau Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 2 1 4 Femme (p = 2) 7 6 11
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Tableau à double entrée
Tableau 1.8 (p. 12) Notation des effectifs (absolus) : n14 lire : « n un quatre » (et pas « n quatorze ») = l’effectif des hommes (p = 1) divorcés ( q = 4) vaut 0 npq = l’effectif de sexe p et de statut matrimonial q = un des 8 effectifs dans les cases internes du tableau Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 2 1 4 Femme (p = 2) 7 6 11
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Tableau à double entrée
Tableau 1.8 (p. 12) Notation des effectifs (absolus) : n14 lire : « n un quatre » (et pas « n quatorze ») = l’effectif des hommes (p = 1) divorcés ( q = 4) vaut 0 (soit un nombre comme un autre…) npq = l’effectif de sexe p et de statut matrimonial q = un des 8 effectifs dans les cases internes du tableau Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 2 1 4 Femme (p = 2) 7 6 11
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Tableau à double entrée
Tableau 1.8 (p. 12) Notation des effectifs (absolus) : n14 lire : « n un quatre » (et pas « n quatorze ») = l’effectif des hommes (p = 1) divorcés ( q = 4) vaut 0 (soit un nombre comme un autre…) npq = l’effectif de sexe p et de statut matrimonial q = un des 8 effectifs dans les cases internes du tableau Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 2 1 4 Femme (p = 2) 7 6 11
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Tableau à double entrée
Effectifs absolus Notation symbolique Contenu des marges (ligne et colonne « Total ») Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 2 1 4 Femme (p = 2) 7 6 11 Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Marié(e) cout (q = 2) Marié(e) EC (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) n11 n12 n13 n14 Femmes (p = 2) n21 n22 n23 n24
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Tableau à double entrée
Effectifs absolus Notation symbolique Contenu des marges (ligne et colonne « Total ») Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 2 1 4 Femme (p = 2) 7 6 11 Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Marié(e) cout (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) n11 n12 n13 n14 Femmes (p = 2) n21 n22 n23 n24
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Tableau à double entrée
Effectifs absolus Notation symbolique Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 2 1 4 Femme (p = 2) 7 6 11 Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) n11 n12 n13 n14 Femme (p = 2) n21 n22 n23 n24
485
Tableau à double entrée
Effectifs absolus Notation symbolique Effectif de la ligne 2 et de la colonne 3 Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 2 1 4 Femme (p = 2) 7 6 11 Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) n11 n12 n13 n14 Femme (p = 2) n21 n22 n23 n24
486
Tableau à double entrée
Effectifs absolus Notation symbolique Contenu des marges : ligne « Total » et colonne « Total » Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 2 1 4 Femme (p = 2) 7 6 11 Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) n11 n12 n13 n14 Femme (p = 2) n21 n22 n23 n24
487
Tableau à double entrée
Effectifs absolus Notation symbolique Contenu des marges : ligne « Total » et colonne « Total » Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 2 1 4 Femme (p = 2) 7 6 11 Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) n11 n12 n13 n14 Femme (p = 2) n21 n22 n23 n24
488
Tableau à double entrée
Contenu des marges somme de la 2e ligne le total des femmes, tous statuts matrimoniaux confondus généralisation pour le sexe p : Cohabi. (q=2)
489
Tableau à double entrée
Contenu des marges somme de la 2e ligne le total des femmes, tous statuts matrimoniaux confondus généralisation pour le sexe p : Cohabi. (q=2)
490
Tableau à double entrée
Contenu des marges somme de la 2e ligne le total des femmes, tous statuts matrimoniaux confondus généralisation pour le sexe p : Cohabi. (q=2)
491
Tableau à double entrée
Contenu des marges somme de la 2e ligne le total des femmes, tous statuts matrimoniaux confondus généralisation pour le sexe p : Cohabi. (q=2)
492
Tableau à double entrée
Contenu des marges somme de la 2e ligne le total des femmes, tous statuts matrimoniaux confondus généralisation pour le sexe p : Cohabi. (q=2)
493
Tableau à double entrée
Contenu des marges somme de la 2e ligne le total des femmes, tous statuts matrimoniaux confondus généralisation pour le sexe p : Cohabi. (q=2)
494
Tableau à double entrée
Contenu des marges somme de la 2e ligne le total des femmes, tous statuts matrimoniaux confondus généralisation pour le sexe p : Cohabi. (q=2)
495
Tableau à double entrée
Contenu des marges somme de la 2e ligne somme de la 1re colonne le total des célibataires, tous sexes confondus généralisation pour le statut matrimonial q :
496
Tableau à double entrée
Contenu des marges somme de la 2e ligne somme de la 1re colonne le total des célibataires, tous sexes confondus généralisation pour le statut matrimonial q : Cohabi. (q=2)
497
Tableau à double entrée
Contenu des marges somme de la 2e ligne somme de la 1re colonne le total des célibataires, tous sexes confondus généralisation pour le statut matrimonial q : Cohabi. (q=2)
498
Tableau à double entrée
Contenu des marges somme de la 2e ligne somme de la 1re colonne le total des célibataires, tous sexes confondus généralisation pour le statut matrimonial q : Cohabi. (q=2)
499
Tableau à double entrée
Contenu des marges somme de la 2e ligne somme de la 1re colonne le total des célibataires, tous sexes confondus généralisation pour le statut matrimonial q : Cohabi. (q=2)
500
Tableau à double entrée
Contenu des marges somme de la 2e ligne somme de la 1re colonne le total des célibataires, tous sexes confondus généralisation pour le statut matrimonial q : Cohabi. (q=2)
501
Tableau à double entrée
Les effectifs Notation symbolique Total général : n●● = 11 = somme des 8 cases internes du tableau = somme de la colonne « Total » = somme de la ligne « Total » Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 2 1 4 Femme (p = 2) 7 6 11 Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Marié(e) cout (q = 2) Marié(e) EC (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) n11 n12 n13 n14 n1● Femmes (p = 2) n21 n22 n23 n24 n2● n●1 n●2 n●3 n●4 n●●
502
Tableau à double entrée
Les effectifs Notation symbolique Total général : n●● = 11 = somme des 8 cases internes du tableau = somme de la colonne « Total » = somme de la ligne « Total » Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 2 1 4 Femme (p = 2) 7 6 11 Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) n11 n12 n13 n14 n1● Femme (p = 2) n21 n22 n23 n24 n2● n●1 n●2 n●3 n●4 n●●
503
Tableau à double entrée
Les effectifs Notation symbolique Total général : n●● = 11 = somme des 8 cases internes du tableau = somme de la colonne « Total » = somme de la ligne « Total » Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 2 1 4 Femme (p = 2) 7 6 11 Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) n11 n12 n13 n14 n1● Femme (p = 2) n21 n22 n23 n24 n2● n●1 n●2 n●3 n●4 n●●
504
Tableau à double entrée
Les effectifs Notation symbolique Total général : n●● = 11 = somme des 8 cases internes du tableau = somme de la colonne « Total » = somme de la ligne « Total » = n Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 2 1 4 Femme (p = 2) 7 6 11 Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) n11 n12 n13 n14 n1● Femme (p = 2) n21 n22 n23 n24 n2● n●1 n●2 n●3 n●4 n●●
505
Tableau à double entrée
Les effectifs Notation symbolique Total général : n●● = 11 = somme des 8 cases internes du tableau = somme de la colonne « Total » = somme de la ligne « Total » = n Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 2 1 4 Femme (p = 2) 7 6 11 Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) n11 n12 n13 n14 n1● Femme (p = 2) n21 n22 n23 n24 n2● n●1 n●2 n●3 n●4 n●●
506
Tableau à double entrée
Les effectifs Notation symbolique Total général : n●● = 11 = somme des 8 cases internes du tableau = somme de la colonne « Total » = somme de la ligne « Total » = n Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 2 1 4 Femme (p = 2) 7 6 11 Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) n11 n12 n13 n14 n1● Femme (p = 2) n21 n22 n23 n24 n2● n●1 n●2 n●3 n●4 n●●
507
Tableau à double entrée
Fréquences (relatives = part, proportion, %...) = fréquence pour le sexe p et le statut matrimonial (SM) q = part des observations de sexe p et le SM q = (fois 100 si en %) Idem fréquences déjà vues, MAIS 3 totaux ≠ possibles 8 Cf. tableaux 1.8, 1.9 et 1.10 (en page 11, établis au départ du tableau 1.8) Point le plus important
508
Tableau à double entrée
Fréquences (relatives = part, proportion, %...) = fréquence pour le sexe p et le statut matrimonial (SM) q = part des observations de sexe p et le SM q = (fois 100 si en %) Idem fréquences déjà vues, MAIS 3 totaux ≠ possibles 8 Cf. tableaux 1.8, 1.9 et 1.10 (en page 11, établis au départ du tableau 1.8)
509
Tableau à double entrée
Fréquences (relatives = part, proportion, %...) = fréquence pour le sexe p et le statut matrimonial (SM) q = part des observations de sexe p et le SM q = (fois 100 si en %) Idem fréquences déjà vues, MAIS 3 totaux ≠ possibles 8 Cf. tableaux 1.8, 1.9 et 1.10 (en page 11, établis au départ du tableau 1.8)
510
Tableau à double entrée
Fréquences (relatives = part, proportion, %...) = fréquence pour le sexe p et le statut matrimonial (SM) q = part des observations de sexe p et le SM q = (fois 100 si en %) Idem fréquences déjà vues, MAIS 3 totaux ≠ possibles ! Cf. tableaux 1.8, 1.9 et 1.10 (en page 11, établis au départ du tableau 1.8)
511
Tableau à double entrée
Fréquences (relatives = part, proportion, %...) = fréquence pour le sexe p et le statut matrimonial (SM) q = part des observations de sexe p et le SM q = (fois 100 si en %) Idem fréquences déjà vues, MAIS 3 totaux ≠ possibles ! Cf. tableaux 1.8, 1.9 et 1.10 (en page 11, établis au départ du tableau 1.8)
512
Tableau à double entrée
Fréquences (relatives = part, proportion, %...) = fréquence pour le sexe p et le statut matrimonial (SM) q = part des observations de sexe p et le SM q = (fois 100 si en %) Idem fréquences déjà vues, MAIS 3 totaux ≠ possibles ! Cf. tableaux 1.10, 1.11 et 1.12 (en page 13, établis au départ du tableau 1.8)
513
Tableau à double entrée
Fréquences (relatives = part, proportion, %...) Tableau 1.10 (1er total possible) L’écran suivant vient d’être ajouté.
514
Tableau à double entrée
Fréquences (relatives = part, proportion, %...) Tableau 1.10 (1er total possible) Comment les % sont-ils calculés au départ du tableau 1.8 ? Exemple : 50,00 Tableau 1.8 Tableau 1.10 (en %) Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 2 1 4 Femme (p = 2) 7 6 11 Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 50,00 25,00 0,00 100,00 Femme (p = 2) 57,14 14,29 54,55 18,18 9,09
515
Tableau à double entrée
Fréquences (relatives = part, proportion, %...) Tableau 1.10 (1er total possible) Comment les % sont-ils calculés au départ du tableau 1.8 ? Exemple : 50,00 = (2/4)*100, soit l’effectif d’une case divisé par le total de ligne Tableau 1.8 Tableau 1.10 (en %) Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 2 1 4 Femme (p = 2) 7 6 11 Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 50,00 25,00 0,00 100,00 Femme (p = 2) 57,14 14,29 54,55 18,18 9,09
516
Tableau à double entrée
Fréquences (relatives = part, proportion, %...) Tableau 1.10 (1er total possible) Comment les % sont-ils calculés au départ du tableau 1.8 ? Applicable à TOUTES les cellules de 1.10 sans état d’âme « Logique de ligne » = le diviseur est en bout de ligne dans tableau 1.8 Exemple : le % de célibataires parmi les femmes Interprétation : 57,14% des femmes sont célibataires Application à l’exercice
517
Tableau à double entrée
Fréquences (relatives = part, proportion, %...) Tableau 1.10 (1er total possible) Comment les % sont-ils calculés au départ du tableau 1.8 ? Applicable à TOUTES les cellules de 1.10 sans état d’âme « Logique de ligne » = le diviseur est en bout de ligne dans tableau 1.8 Exemple : le % de célibataires parmi les femmes Interprétation : 57,14% des femmes sont célibataires Application à l’exercice
518
Tableau à double entrée
Fréquences (relatives = part, proportion, %...) Tableau 1.10 (1er total possible) Comment les % sont-ils calculés au départ du tableau 1.8 ? Applicable à TOUTES les cellules de 1.10 sans état d’âme « Logique de ligne » = le diviseur est en bout de ligne dans tableau 1.8 Exemple : le % de célibataires parmi les femmes Interprétation : 57,14% des femmes sont célibataires Application à l’exercice
519
Tableau à double entrée
Fréquences (relatives = part, proportion, %...) Tableau 1.10 (1er total possible) Comment les % sont-ils calculés au départ du tableau 1.8 ? Applicable à TOUTES les cellules de 1.10 sans état d’âme « Logique de ligne » = le diviseur est en bout de ligne dans tableau 1.8 Exemple : le % de célibataires parmi les femmes Interprétation : 57,14% des femmes sont célibataires Application à l’exercice
520
Tableau à double entrée
Fréquences (relatives = part, proportion, %...) Tableau 1.10 (1er total possible) Comment les % sont-ils calculés au départ du tableau 1.8 ? Applicable à TOUTES les cellules de 1.10 sans état d’âme « Logique de ligne » = le diviseur est en bout de ligne dans tableau 1.8 Exemple : le % de célibataires parmi les femmes Interprétation : 57,14% des femmes sont célibataires Application à l’exercice Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 2 1 4 Femme (p = 2) 7 6 11
521
Tableau à double entrée
Fréquences (relatives = part, proportion, %...) Tableau 1.10 (1er total possible) Comment les % sont-ils calculés au départ du tableau 1.8 ? Applicable à TOUTES les cellules de 1.10 sans état d’âme « Logique de ligne » = le diviseur est en bout de ligne dans tableau 1.8 Exemple : le % de célibataires parmi les femmes Interprétation : 57,14% des femmes sont célibataires Application à l’exercice
522
Tableau à double entrée
Fréquences (relatives = part, proportion, %...) Tableau 1.10 (1er total possible) Comment les % sont-ils calculés au départ du tableau 1.8 ? Applicable à TOUTES les cellules de 1.10 sans état d’âme « Logique de ligne » = le diviseur est en bout de ligne dans tableau 1.8 Exemple : le % de célibataires parmi les femmes Interprétation : 57,14% des femmes sont célibataires Application à l’exercice 1.b (en commençant par les 3 calculs sous le tableau) Résultats en % avec une décimale
523
Tableau à double entrée
Exercice 1, corrigé données % en ligne Belge UE hors Belgique Autre Total Hommes 69.466 68.811 Femmes 70.378 63.691 Belge UE hors Belgique Autre Total Hommes 69,6% 15,3% 15,1% 100,0% Femmes 73,2% 14,1% 12,8% 71,5% 14,7% 13,9% % de Belges parmi les hommes : / = 0,696 ou 69,6 % % de la catégorie « autre » parmi les femmes : / = 12,8 % % de Belges dans le total : / = 71,5 % Même cellule dans le tableau pour le numérateur et le résultat
524
Tableau à double entrée
Exercice 1, corrigé données % en ligne Belge UE hors Belgique Autre Total Hommes 69.466 68.811 Femmes 70.378 63.691 Belge UE hors Belgique Autre Total Hommes 69,6% 15,3% 15,1% 100,0% Femmes 73,2% 14,1% 12,8% 71,5% 14,7% 13,9% % de Belges parmi les hommes : / = 0,696 ou 69,6 % % de la catégorie « autre » parmi les femmes : / = 12,8 % % de Belges dans le total : / = 71,5 %
525
Tableau à double entrée
Exercice 1, corrigé données % en ligne facile à identifier : dans la colonne « Total », partout 100% Belge UE hors Belgique Autre Total Hommes 69.466 68.811 Femmes 70.378 63.691 Belge UE hors Belgique Autre Total Hommes 69,6% 15,3% 15,1% 100,0% Femmes 73,2% 14,1% 12,8% 71,5% 14,7% 13,9%
526
Tableau à double entrée
Exercice 1, corrigé données % en ligne facile à identifier : dans la colonne « Total », partout 100% logique de ligne Belge UE hors Belgique Autre Total Hommes 69.466 68.811 Femmes 70.378 63.691 Belge UE hors Belgique Autre Total Hommes 69,6% 15,3% 15,1% 100,0% Femmes 73,2% 14,1% 12,8% 71,5% 14,7% 13,9%
527
Tableau à double entrée
Exercice 1, corrigé données % en ligne facile à identifier : dans la colonne « Total », partout 100% logique de ligne Belge UE hors Belgique Autre Total Hommes 69.466 68.811 Femmes 70.378 63.691 Belge UE hors Belgique Autre Total Hommes 69,6% 15,3% 15,1% 100,0% Femmes 73,2% 14,1% 12,8% 71,5% 14,7% 13,9% On était arrivé ici mardi
528
Tableau à double entrée
Fréquences (relatives = part, proportion, %...) Tableau 1.11 (2e total possible) Comment les % sont-ils calculés au départ du tableau 1.8 ? Exemple : 33,33 = Tableau 1.8 Tableau 1.10 (en %) Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 2 1 4 Femme (p = 2) 7 6 11 Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 33,33 50,00 0,00 36,36 Femme (p = 2) 66,67 100,00 63,64
529
Tableau à double entrée
Fréquences (relatives = part, proportion, %...) Tableau 1.11 (2e total possible) Comment les % sont-ils calculés au départ du tableau 1.8 ? Exemple : 33,33 = (2/6)*100, effectif d’une case divisé par le total de la colonne Tableau 1.8 Tableau 1.10 (en %) Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 2 1 4 Femme (p = 2) 7 6 11 Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 33,33 50,00 0,00 36,36 Femme (p = 2) 66,67 100,00 63,64
530
Tableau à double entrée
Fréquences (relatives = part, proportion, %...) Tableau 1.11 (2e total possible) Comment les % sont-ils calculés au départ du tableau 1.8 ? Applicable à TOUTES les cellules de 1.11 sans état d’âme « Logique de colonne » = le diviseur est en bas de colonne du tableau 1.8 Exemple : le % de femmes parmi les célibataires Interprétation : 66,67% des célibataires sont des femmes À comparer à « 57,14% des femmes sont célibataires » ! Application à l’exercice
531
Tableau à double entrée
Fréquences (relatives = part, proportion, %...) Tableau 1.11 (2e total possible) Comment les % sont-ils calculés au départ du tableau 1.8 ? Applicable à TOUTES les cellules de 1.11 sans état d’âme « Logique de colonne » = le diviseur est en bas de colonne du tableau 1.8 Exemple : le % de femmes parmi les célibataires Interprétation : 66,67% des célibataires sont des femmes À comparer à « 57,14% des femmes sont célibataires » ! Application à l’exercice
532
Tableau à double entrée
Fréquences (relatives = part, proportion, %...) Tableau 1.11 (2e total possible) Comment les % sont-ils calculés au départ du tableau 1.8 ? Applicable à TOUTES les cellules de 1.11 sans état d’âme « Logique de colonne » = le diviseur est en bas de colonne du tableau 1.8 Exemple : le % de femmes parmi les célibataires Interprétation : 66,67% des célibataires sont des femmes À comparer à « 57,14% des femmes sont célibataires » ! Application à l’exercice
533
Tableau à double entrée
Fréquences (relatives = part, proportion, %...) Tableau 1.11 (2e total possible) Comment les % sont-ils calculés au départ du tableau 1.8 ? Applicable à TOUTES les cellules de 1.11 sans état d’âme « Logique de colonne » = le diviseur est en bas de colonne du tableau 1.8 Exemple : le % de femmes parmi les célibataires Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 2 1 4 Femme (p = 2) 7 6 11
534
Tableau à double entrée
Fréquences (relatives = part, proportion, %...) Tableau 1.11 (2e total possible) Comment les % sont-ils calculés au départ du tableau 1.8 ? Applicable à TOUTES les cellules de 1.11 sans état d’âme « Logique de colonne » = le diviseur est en bas de colonne du tableau 1.8 Exemple : le % de femmes parmi les célibataires Interprétation : 66,67% des célibataires sont des femmes À comparer à « 57,14% des femmes sont célibataires » ! Application à l’exercice
535
Tableau à double entrée
Fréquences (relatives = part, proportion, %...) Tableau 1.11 (2e total possible) Comment les % sont-ils calculés au départ du tableau 1.8 ? Applicable à TOUTES les cellules de 1.11 sans état d’âme « Logique de colonne » = le diviseur est en bas de colonne du tableau 1.8 Exemple : le % de femmes parmi les célibataires Interprétation : 66,67% des célibataires sont des femmes À comparer à « 57,14% des femmes sont célibataires » ! Application à l’exercice
536
Tableau à double entrée
Fréquences (relatives = part, proportion, %...) Tableau 1.11 (2e total possible) Comment les % sont-ils calculés au départ du tableau 1.8 ? Applicable à TOUTES les cellules de 1.11 sans état d’âme « Logique de colonne » = le diviseur est en bas de colonne du tableau 1.8 Exemple : le % de femmes parmi les célibataires Interprétation : 66,67% des célibataires sont des femmes À comparer à « 57,14% des femmes sont célibataires » ! Application à l’exercice 1.c (en commençant par les 3 calculs sous le tableau)
537
Tableau à double entrée
Exercice 1, corrigé données % en colonne Belge UE hors Belgique Autre Total Hommes 69.466 68.811 Femmes 70.378 63.691 Belge UE hors Belgique Autre Total Hommes 46,4% 49,7% 51,9% 47,7% Femmes 53,6% 50,3% 48,1% 52,3% 100,0% % d’hommes parmi les Belges : / = 0,464 ou 46,4 % % de femmes dans la catégorie « autre » : / = 48,1 % % d’hommes dans le total : / = 47,7 %
538
Tableau à double entrée
Exercice 1, corrigé données % en colonne facile à identifier : sur ligne « Total », partout 100% Belge UE hors Belgique Autre Total Hommes 69.466 68.811 Femmes 70.378 63.691 Belge UE hors Belgique Autre Total Hommes 46,4% 49,7% 51,9% 47,7% Femmes 53,6% 50,3% 48,1% 52,3% 100,0%
539
Tableau à double entrée
Exercice 1, corrigé données % en colonne facile à identifier : sur ligne « Total », partout 100% logique de colonne Belge UE hors Belgique Autre Total Hommes 69.466 68.811 Femmes 70.378 63.691 Belge UE hors Belgique Autre Total Hommes 46,4% 49,7% 51,9% 47,7% Femmes 53,6% 50,3% 48,1% 52,3% 100,0%
540
Tableau à double entrée
Fréquences (relatives = part, proportion, %...) Tableau 1.12 (3e total possible) Comment les % sont-ils calculés au départ du tableau 1.8 ? Exemple : 18,18 = (2/11)*100, effectif d’une case divisé par le total de la colonne Tableau 1.8 Tableau 1.10 (en %) Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 2 1 4 Femme (p = 2) 7 6 11 Statut matrimonial Sexe Célibataire (q = 1) Cohabi. (q = 2) Marié(e) (q = 3) Divorcé(e) (q = 4) Total Homme (p = 1) 18,18 9,09 0,00 36,36 Femme (p = 2) 63,64 54,55 100,00
541
Tableau à double entrée
Fréquences (relatives = part, proportion, %...) Tableau 1.12 (3e total possible) Comment les % sont-ils calculés au départ du tableau 1.8 ? Applicable à TOUTES les cellules de 1.12 sans état d’âme « Logique par rapport au total » = le diviseur est le total (général) du tableau 1.8 Exemple : le % de femmes célibataires dans le total (général) Interprétation : 36,36% du total sont des femmes célibataires Application à l’exercice
542
Tableau à double entrée
Fréquences (relatives = part, proportion, %...) Tableau 1.12 (3e total possible) Comment les % sont-ils calculés au départ du tableau 1.8 ? Applicable à TOUTES les cellules de 1.12 sans état d’âme « Logique par rapport au total » = le diviseur est le total (général) du tableau 1.8 Exemple : le % de femmes célibataires dans le total (général) Interprétation : 36,36% du total sont des femmes célibataires Application à l’exercice
543
Tableau à double entrée
Fréquences (relatives = part, proportion, %...) Tableau 1.12 (3e total possible) Comment les % sont-ils calculés au départ du tableau 1.8 ? Applicable à TOUTES les cellules de 1.12 sans état d’âme « Logique par rapport au total » = le diviseur est le total (général) du tableau 1.8 Exemple : le % de femmes célibataires dans le total (général) Interprétation : 36,36% du total sont des femmes célibataires Application à l’exercice
544
Tableau à double entrée
Fréquences (relatives = part, proportion, %...) Tableau 1.12 (3e total possible) Comment les % sont-ils calculés au départ du tableau 1.8 ? Applicable à TOUTES les cellules de 1.12 sans état d’âme « Logique par rapport au total » = le diviseur est le total (général) du tableau 1.8 Exemple : le % de femmes célibataires dans le total (général) Interprétation : 36,36% du total sont des femmes célibataires Application à l’exercice
545
Tableau à double entrée
Fréquences (relatives = part, proportion, %...) Tableau 1.12 (3e total possible) Comment les % sont-ils calculés au départ du tableau 1.8 ? Applicable à TOUTES les cellules de 1.12 sans état d’âme « Logique par rapport au total » = le diviseur est le total (général) du tableau 1.8 Exemple : le % de femmes célibataires dans le total (général) Interprétation : 36,36% du total sont des femmes célibataires Application à l’exercice 1.d (en commençant par les 2 calculs sous le tableau)
546
Tableau à double entrée
Exercice 1, corrigé données % par rapport au total Belge UE hors Belgique Autre Total Hommes 69.466 68.811 Femmes 70.378 63.691 Belge UE hors Belgique Autre Total Hommes 33,2% 7,3% 7,2% 47,7% Femmes 38,3% 7,4% 6,7% 52,3% 71,5% 14,7% 13,9% 100,0% % d’hommes belges dans le total : / = 0,332 ou 33,2 % % de femmes de la catégorie « autre » dans le total : / = 6,7 %
547
Tableau à double entrée
Exercice 1, corrigé données % par rapport au total facile à identifier : 100 % uniquement dans la case du total général Belge UE hors Belgique Autre Total Hommes 69.466 68.811 Femmes 70.378 63.691 Belge UE hors Belgique Autre Total Hommes 33,2% 7,3% 7,2% 47,7% Femmes 38,3% 7,4% 6,7% 52,3% 71,5% 14,7% 13,9% 100,0%
548
Tableau à double entrée
Fréquences (relatives = part, proportion, %...) 3 types différents de fréquences selon le diviseur Interprétation ≠ autre type de renseignement ! À ne pas confondre ! À choisir en fonction de la question posée !
549
Tableau à double entrée
Fréquences (relatives = part, proportion, %...) 3 types différents de fréquences selon le diviseur Interprétation ≠ autre type de renseignement ! À ne pas confondre ! À choisir en fonction de la question posée !
550
Tableau à double entrée
Fréquences (relatives = part, proportion, %...) 3 types différents de fréquences selon le diviseur Interprétation ≠ autre type de renseignement ! À ne pas confondre ! À choisir en fonction de la question posée !
551
Tableau à double entrée
Fréquences (relatives = part, proportion, %...) 3 types différents de fréquences selon le diviseur parmi les femmes, 57 % de célibataires parmi les célibataires, 67 % de femmes dans le total, 36 % de femmes célibataires Interprétations différentes autre type de renseignement ! À ne pas confondre ! À choisir en fonction de la question posée !
552
Tableau à double entrée
Fréquences (relatives = part, proportion, %...) 3 types différents de fréquences selon le diviseur parmi les femmes, 57 % de célibataires parmi les célibataires, 67 % de femmes dans le total, 36 % de femmes célibataires Interprétations différentes autre type de renseignement ! À ne pas confondre ! À choisir en fonction de la question posée !
553
Tableau à double entrée
Fréquences (relatives = part, proportion, %...) 3 types différents de fréquences selon le diviseur parmi les femmes, 57 % de célibataires parmi les célibataires, 67 % de femmes dans le total, 36 % de femmes célibataires Interprétations différentes autre type de renseignement ! À ne pas confondre ! À choisir en fonction de la question posée !
554
Tableau à double entrée
Choix du type de fréquence selon la question posée Soit à comparer le % de mariés EC parmi les hommes et les femmes Si difficultés, y aller pas à pas : identifier le 1er % nécessaire, soit dans l’exemple : le % de mariés EC parmi les hommes (expression « habituelle ») le % d’hommes mariés EC par rapport au total des hommes (expression inhabituelle) identifier le dénominateur : le mot après « parmi » soit « les hommes », sous-entendu « le total des ho.» = 4 identifier le numérateur : le % de mariés EC parmi les hommes
555
Tableau à double entrée
Choix du type de fréquence selon la question posée Soit à comparer le % de mariés parmi les hommes et les femmes Si difficultés, y aller pas à pas : identifier le 1er % nécessaire, soit dans l’exemple : le % de mariés EC parmi les hommes (expression « habituelle ») le % d’hommes mariés EC par rapport au total des hommes (expression inhabituelle) identifier le dénominateur : le mot après « parmi » soit « les hommes », sous-entendu « le total des ho.» = 4 identifier le numérateur : le % de mariés EC parmi les hommes
556
Tableau à double entrée
Choix du type de fréquence selon la question posée Soit à comparer le % de mariés parmi les hommes et les femmes Si difficultés, y aller pas à pas : identifier le 1er % nécessaire, soit dans l’exemple : le % de mariés EC parmi les hommes (expression « habituelle ») le % d’hommes mariés EC par rapport au total des hommes (expression inhabituelle) identifier le dénominateur : le mot après « parmi » soit « les hommes », sous-entendu « le total des ho.» = 4 identifier le numérateur : le % de mariés EC parmi les hommes
557
Tableau à double entrée
Choix du type de fréquence selon la question posée Soit à comparer le % de mariés parmi les hommes et les femmes Si difficultés, y aller pas à pas : identifier le 1er % nécessaire, soit dans l’exemple : le % de mariés EC parmi les hommes (expression « habituelle ») le % d’hommes mariés EC par rapport au total des hommes (expression inhabituelle) identifier le dénominateur : le mot après « parmi » soit « les hommes », sous-entendu « le total des ho.» = 4 identifier le numérateur : le % de mariés EC parmi les hommes
558
Tableau à double entrée
Choix du type de fréquence selon la question posée Soit à comparer le % de mariés parmi les hommes et les femmes Si difficultés, y aller pas à pas : identifier le 1er % nécessaire, soit dans l’exemple : le % de mariés parmi les hommes (expression « habituelle ») le % d’hommes mariés EC par rapport au total des hommes (expression inhabituelle) identifier le dénominateur : le mot après « parmi » soit « les hommes », sous-entendu « le total des ho.» = 4 identifier le numérateur : le % de mariés EC parmi les hommes
559
Tableau à double entrée
Choix du type de fréquence selon la question posée Soit à comparer le % de mariés parmi les hommes et les femmes Si difficultés, y aller pas à pas : identifier le 1er % nécessaire, soit dans l’exemple : le % de mariés parmi les hommes (expression « habituelle ») le % d’hommes mariés par rapport au total des hommes (expression inhabituelle) identifier le dénominateur : le mot après « parmi » soit « les hommes », sous-entendu « le total des ho.» = 4 identifier le numérateur : Attention : ° la méthode s’applique à l’expression courte citée ; ° d’autres expressions, en apparence proches, peuvent supposer un autre calcul ; ° dans ce cours/examen, toujours le même type d’expression ! ° et donc la méthode est applicable ! le % de mariés EC parmi les hommes
560
Tableau à double entrée
Choix du type de fréquence selon la question posée Soit à comparer le % de mariés parmi les hommes et les femmes Si difficultés, y aller pas à pas : identifier le 1er % nécessaire, soit dans l’exemple : le % de mariés parmi les hommes (expression « habituelle ») le % d’hommes mariés par rapport au total des hommes (expression inhabituelle) identifier le dénominateur : le mot après « parmi » soit « les hommes », sous-entendu « le total des ho.» = 4 identifier le numérateur : le % de mariés EC parmi les hommes
561
Tableau à double entrée
Choix du type de fréquence selon la question posée Soit à comparer le % de mariés parmi les hommes et les femmes Si difficultés, y aller pas à pas : identifier le 1er % nécessaire, soit dans l’exemple : le % de mariés parmi les hommes (expression « habituelle ») le % d’hommes mariés par rapport au total des hommes (expression inhabituelle) identifier le dénominateur : le mot après « parmi » soit « les hommes », sous-entendu « le total des ho.» = 4 identifier le numérateur : le % de mariés EC parmi les hommes
562
Tableau à double entrée
Choix du type de fréquence selon la question posée Soit à comparer le % de mariés parmi les hommes et les femmes Si difficultés, y aller pas à pas : identifier le 1er % nécessaire, soit dans l’exemple : le % de mariés parmi les hommes (expression « habituelle ») le % d’hommes mariés par rapport au total des hommes (expression inhabituelle) identifier le dénominateur : le mot après « parmi » soit « les hommes », sous-entendu « le total des hommes » = 4 identifier le numérateur : le % de mariés parmi les hommes « Parmi les hommes » calcul dans la ligne des hommes
563
Tableau à double entrée
Choix du type de fréquence selon la question posée Soit à comparer le % de mariés parmi les hommes et les femmes Si difficultés, y aller pas à pas : identifier le 1er % nécessaire, soit dans l’exemple : le % de mariés parmi les hommes (expression « habituelle ») le % d’hommes mariés par rapport au total des hommes (expression inhabituelle) identifier le dénominateur : le mot après « parmi » soit « les hommes », sous-entendu « le total des hommes » = 4 identifier le numérateur : cf. écran suivant le % de mariés parmi les hommes
564
Tableau à double entrée
Choix du type de fréquence selon la question posée identifier le numérateur : le % de mariés parmi les hommes (expression « habituelle ») les mots avant et après « parmi » soit les « mariés hommes » (ou « hommes mariés ») = 1 le % de mariés parmi les hommes
565
Tableau à double entrée
Choix du type de fréquence selon la question posée Soit à comparer le % de mariés parmi les hommes et les femmes Si difficultés, y aller pas à pas : identifier le 1er % nécessaire : le % de mariés parmi les hommes (HO) identifier le dénominateur : les hommes (le total des HO) = 4 identifier le numérateur : les hommes mariés = 1 procéder à la division (ou choisir le bon tableau) : même procédure pour le 2e % : comparer les 2 % et conclure : « le % de mariés EC est plus important parmi les HO (25%) que parmi les FE (14%) » ce qui est potentiellement une information intéressante
566
Tableau à double entrée
Choix du type de fréquence selon la question posée Soit à comparer le % de mariés parmi les hommes et les femmes Si difficultés, y aller pas à pas : identifier le 1er % nécessaire : le % de mariés parmi les hommes (HO) identifier le dénominateur : les hommes (le total des HO) = 4 identifier le numérateur : les hommes mariés = 1 procéder à la division (ou choisir le bon tableau) : même procédure pour le 2e % : comparer les 2 % et conclure : « le % de mariés EC est plus important parmi les HO (25%) que parmi les FE (14%) » ce qui est potentiellement une information intéressante
567
Tableau à double entrée
Choix du type de fréquence selon la question posée Soit à comparer le % de mariés parmi les hommes et les femmes Si difficultés, y aller pas à pas : identifier le 1er % nécessaire : le % de mariés parmi les hommes (HO) identifier le dénominateur : les hommes (le total des HO) = 4 identifier le numérateur : les hommes mariés = 1 procéder à la division (ou choisir le bon tableau) : même procédure pour le 2e % : comparer les 2 % et conclure : « le % de mariés EC est plus important parmi les HO (25%) que parmi les FE (14%) » ce qui est potentiellement une information intéressante
568
Tableau à double entrée
Choix du type de fréquence selon la question posée Soit à comparer le % de mariés parmi les hommes et les femmes Si difficultés, y aller pas à pas : identifier le 1er % nécessaire : le % de mariés parmi les hommes (HO) identifier le dénominateur : les hommes (le total des HO) = 4 identifier le numérateur : les hommes mariés = 1 procéder à la division (ou choisir le bon tableau) : même procédure pour le 2e % : comparer les 2 % et conclure / interpréter : « le % de mariés est plus important parmi les HO (25%) que parmi les FE (14%) » ce qui est potentiellement une information intéressante
569
Tableau à double entrée
Choix du type de fréquence selon la question posée Soit à comparer le % de mariés parmi les hommes et les femmes Si difficultés, y aller pas à pas : identifier le 1er % nécessaire : le % de mariés parmi les hommes (HO) identifier le dénominateur : les hommes (le total des HO) = 4 identifier le numérateur : les hommes mariés = 1 procéder à la division (ou choisir le bon tableau) : même procédure pour le 2e % : comparer les 2 % et conclure / interpréter : « le % de mariés est plus important parmi les HO (25%) que parmi les FE (14%) » ce qui est potentiellement une information intéressante
570
Tableau à double entrée
Choix du type de fréquence selon la question posée Soit à comparer le % de mariés parmi les hommes et les femmes Si difficultés, y aller pas à pas : identifier le 1er % nécessaire : le % de mariés parmi les hommes (HO) identifier le dénominateur : les hommes (le total des HO) = 4 identifier le numérateur : les hommes mariés = 1 procéder à la division (ou choisir le bon tableau) : même procédure pour le 2e % : comparer les 2 % et conclure / interpréter : « le % de mariés est plus important parmi les HO (25%) que parmi les FE (14%) » ce qui est potentiellement une information intéressante Dans le commentaire, ne pas hésiter à citer des résultats qui prouvent ce qui est dit !
571
Tableau à double entrée
Choix en cas de questions directes : soit à comparer le % de célibataires parmi les hommes et les femmes ? d’hommes et de femmes parmi les célibataires ? d’hommes parmi les célibataires et les divorcés ? d’HO célibataires et de FE divorcées dans la population totale ? Choix en cas de questions moins directes : parmi les célibataires, quel sexe domine ? le déséquilibre HO/FE est-il le même parmi les célib. et les divorcés? le célibat touche-t-il proportionnellement plus les HO que les FE ? Éventuellement 2 façons de comprendre la dernière question : le célibat touche-t-il une plus grande % d’individus parmi les HO (HO = 100%) que parmi les FE (FE = 100%) ? les célibataires comptent-ils plus d’HO. que de FE. (célibataires = 100%) ? Si hésitation, tout calculer et regarder !
572
Tableau à double entrée
Choix en cas de questions directes : soit à comparer le % de célibataires parmi les hommes et les femmes ? d’hommes et de femmes parmi les célibataires ? d’hommes parmi les célibataires et les divorcés ? d’HO célibataires et de FE divorcées dans la population totale ? Choix en cas de questions moins directes : parmi les célibataires, quel sexe domine ? le déséquilibre HO/FE est-il le même parmi les célib. et les divorcés? le célibat touche-t-il proportionnellement plus les HO que les FE ? Éventuellement 2 façons de comprendre la dernière question : le célibat touche-t-il une plus grande % d’individus parmi les HO (HO = 100%) que parmi les FE (FE = 100%) ? les célibataires comptent-ils plus d’HO. que de FE. (célibataires = 100%) ? Si hésitation, tout calculer et regarder !
573
Tableau à double entrée
Choix en cas de questions directes : soit à comparer le % de célibataires parmi les hommes et les femmes ? d’hommes et de femmes parmi les célibataires ? d’hommes parmi les célibataires et les divorcés ? d’HO célibataires et de FE divorcées dans la population totale ? Choix en cas de questions moins directes : parmi les célibataires, quel sexe domine ? le déséquilibre HO/FE est-il le même parmi les célib. et les divorcés? le célibat touche-t-il proportionnellement plus les HO que les FE ? Éventuellement 2 façons de comprendre la dernière question : le célibat touche-t-il une plus grande % d’individus parmi les HO (HO = 100%) que parmi les FE (FE = 100%) ? les célibataires comptent-ils plus d’HO. que de FE. (célibataires = 100%) ? Si hésitation, tout calculer et regarder !
574
Tableau à double entrée
Choix en cas de questions directes : soit à comparer le % de célibataires parmi les hommes et les femmes ? d’hommes et de femmes parmi les célibataires ? d’hommes parmi les célibataires et les divorcés ? d’HO célibataires et de FE divorcées dans la population totale ? Choix en cas de questions moins directes : parmi les célibataires, quel sexe domine ? le déséquilibre HO/FE est-il le même parmi les célib. et les divorcés? le célibat touche-t-il proportionnellement plus les HO que les FE ? Éventuellement 2 façons de comprendre la dernière question : le célibat touche-t-il une plus grande % d’individus parmi les HO (HO = 100%) que parmi les FE (FE = 100%) ? les célibataires comptent-ils plus d’HO. que de FE. (célibataires = 100%) ? Si hésitation, tout calculer et regarder !
575
Tableau à double entrée
Choix en cas de questions directes : soit à comparer le % de célibataires parmi les hommes et les femmes ? d’hommes et de femmes parmi les célibataires ? d’hommes parmi les célibataires et les divorcés ? d’HO célibataires et de FE divorcées dans la population totale ? Choix en cas de questions moins directes : parmi les célibataires, quel sexe domine ? le déséquilibre HO/FE est-il le même parmi les célib. et les divorcés? le célibat touche-t-il proportionnellement plus les HO que les FE ? Éventuellement 2 façons de comprendre la dernière question : le célibat touche-t-il une plus grande % d’individus parmi les HO (HO = 100%) que parmi les FE (FE = 100%) ? les célibataires comptent-ils plus d’HO. que de FE. (célibataires = 100%) ? Si hésitation, tout calculer et regarder !
576
Tableau à double entrée
Choix en cas de questions directes : soit à comparer le % de célibataires parmi les hommes et les femmes ? d’hommes et de femmes parmi les célibataires ? d’hommes parmi les célibataires et les divorcés ? d’HO célibataires et de FE divorcées dans la population totale ? Choix en cas de questions moins directes : parmi les célibataires, quel sexe domine ? le déséquilibre HO/FE est-il le même parmi les célib. et les divorcés? le célibat touche-t-il proportionnellement plus les HO que les FE ? Éventuellement 2 façons de comprendre la dernière question : le célibat touche-t-il une plus grande % d’individus parmi les HO (HO = 100%) que parmi les FE (FE = 100%) ? les célibataires comptent-ils plus d’HO. que de FE. (célibataires = 100%) ? Si hésitation, tout calculer et regarder !
577
Tableau à double entrée
Choix en cas de questions directes : soit à comparer le % de célibataires parmi les hommes et les femmes ? d’hommes et de femmes parmi les célibataires ? d’hommes parmi les célibataires et les divorcés ? d’HO célibataires et de FE divorcées dans la population totale ? Choix en cas de questions moins directes : parmi les célibataires, quel sexe domine ? le déséquilibre HO/FE est-il le même parmi les célib. et les divorcés? le célibat touche-t-il proportionnellement plus les HO que les FE ? Éventuellement 2 façons de comprendre la dernière question : le célibat touche-t-il une plus grande % d’individus parmi les HO (HO = 100%) que parmi les FE (FE = 100%) ? les célibataires comptent-ils plus d’HO. que de FE. (célibataires = 100%) ? Si hésitation, tout calculer et regarder !
578
Tableau à double entrée
Choix en cas de questions directes : soit à comparer le % de célibataires parmi les hommes et les femmes ? d’hommes et de femmes parmi les célibataires ? d’hommes parmi les célibataires et les divorcés ? d’HO célibataires et de FE divorcées dans la population totale ? Choix en cas de questions moins directes : parmi les célibataires, quel sexe domine ? le déséquilibre HO/FE est-il le même parmi les célib. et les divorcés? le célibat touche-t-il proportionnellement plus les HO que les FE ? Éventuellement 2 façons de comprendre la dernière question : le célibat touche-t-il une plus grande % d’individus parmi les HO (HO = 100%) que parmi les FE (FE = 100%) ? les célibataires comptent-ils plus d’HO. que de FE. (célibataires = 100%) ? Si hésitation, tout calculer et regarder !
579
Tableau à double entrée
Choix en cas de questions directes : soit à comparer le % de célibataires parmi les hommes et les femmes ? d’hommes et de femmes parmi les célibataires ? d’hommes parmi les célibataires et les divorcés ? d’HO célibataires et de FE divorcées dans la population totale ? Choix en cas de questions moins directes : parmi les célibataires, quel sexe domine ? le déséquilibre HO/FE est-il le même parmi les célib. et les divorcés? le célibat touche-t-il proportionnellement plus les HO que les FE ? Éventuellement 2 façons de comprendre la dernière question : le célibat touche-t-il une plus grande % d’individus parmi les HO (HO = 100%) que parmi les FE (FE = 100%) ? les célibataires comptent-ils plus d’HO. que de FE. (célibataires = 100%) ? Si hésitation, tout calculer et regarder !
580
Tableau à double entrée
Choix en cas de questions directes : soit à comparer le % de célibataires parmi les hommes et les femmes ? d’hommes et de femmes parmi les célibataires ? d’hommes parmi les célibataires et les divorcés ? d’HO célibataires et de FE divorcées dans la population totale ? Choix en cas de questions moins directes : parmi les célibataires, quel sexe domine ? le déséquilibre HO/FE est-il le même parmi les célib. et les divorcés? le célibat touche-t-il proportionnellement plus les HO que les FE ? Éventuellement 2 façons de comprendre la dernière question : le célibat touche-t-il une plus grande % d’individus parmi les HO (HO = 100%) que parmi les FE (FE = 100%) ? les célibataires comptent-ils plus d’HO. que de FE. (célibataires = 100%) ? Si hésitation, tout calculer et regarder !
581
Tableau à double entrée
Choix en cas de questions directes : soit à comparer le % de célibataires parmi les hommes et les femmes ? d’hommes et de femmes parmi les célibataires ? d’hommes parmi les célibataires et les divorcés ? d’HO célibataires et de FE divorcées dans la population totale ? Choix en cas de questions moins directes : parmi les célibataires, quel sexe domine ? le déséquilibre HO/FE est-il le même parmi les célib. et les divorcés? le célibat touche-t-il proportionnellement plus les HO que les FE ? Éventuellement 2 façons de comprendre la dernière question : le célibat touche-t-il une plus grande % d’individus parmi les HO (HO = 100%) que parmi les FE (FE = 100%) ? les célibataires comptent-ils plus d’HO. que de FE. (célibataires = 100%) ? Si hésitation, tout calculer et regarder !
582
Tableau à double entrée
Choix en cas de questions directes : soit à comparer le % de célibataires parmi les hommes et les femmes ? d’hommes et de femmes parmi les célibataires ? d’hommes parmi les célibataires et les divorcés ? d’HO célibataires et de FE divorcées dans la population totale ? Choix en cas de questions moins directes : parmi les célibataires, quel sexe domine ? le déséquilibre HO/FE est-il le même parmi les célib. et les divorcés? le célibat touche-t-il proportionnellement plus les HO que les FE ? Éventuellement 2 façons de comprendre la dernière question : le célibat touche-t-il une plus grande % d’individus parmi les HO (HO = 100%) que parmi les FE (FE = 100%) ? les célibataires comptent-ils plus d’HO. que de FE. (célibataires = 100%) ? Correction détaillée dans le syllabus (exercice 1.9, p. 15)
583
Tableau à double entrée
Exercices prioritaires (avec correction au cours) : Exercice 1 (si pas déjà fait complètement) Exercice 4 (question d’un examen d’une année antérieure) Exercice 5 (idem + une apparence de contradiction) À faire, mais sans correction au cours (cf. site) : Exercice 2 Exercice 3 Pour les plus rapides : syllabus, exercice 1.9 & 1.10, p. 15 Pour tous, au travail !
584
Tableau à double entrée
Exercice 1, corrigé données Belge UE hors Belgique Autre Total Hommes 69.466 68.811 Femmes 70.378 63.691
585
Tableau à double entrée
Exercice 1, corrigé données % en ligne Belge UE hors Belgique Autre Total Hommes 69.466 68.811 Femmes 70.378 63.691
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Tableau à double entrée
Exercice 1, corrigé données % en ligne Belge UE hors Belgique Autre Total Hommes 69.466 68.811 Femmes 70.378 63.691 Belge UE hors Belgique Autre Total Hommes 69,6% 15,3% 15,1% 100,0% Femmes 73,2% 14,1% 12,8% 71,5% 14,7% 13,9% % de Belges parmi les hommes : / = 0,696 ou 69,6 % % de la catégorie « autre » parmi les femmes : / = 12,8 % % de Belges dans le total : / = 71,5 %
587
Tableau à double entrée
Exercice 1, corrigé données % en ligne Belge UE hors Belgique Autre Total Hommes 69.466 68.811 Femmes 70.378 63.691 Belge UE hors Belgique Autre Total Hommes 69,6% 15,3% 15,1% 100,0% Femmes 73,2% 14,1% 12,8% 71,5% 14,7% 13,9% % de Belges parmi les hommes : / = 0,696 ou 69,6 % % de la catégorie « autre » parmi les femmes : / = 12,8 % % de Belges dans le total : / = 71,5 % « Parmi les hommes » calcul dans la ligne des hommes
588
Tableau à double entrée
Exercice 1, corrigé données % en ligne Belge UE hors Belgique Autre Total Hommes 69.466 68.811 Femmes 70.378 63.691 Belge UE hors Belgique Autre Total Hommes 69,6% 15,3% 15,1% 100,0% Femmes 73,2% 14,1% 12,8% 71,5% 14,7% 13,9% % de Belges parmi les hommes : / = 0,696 ou 69,6 % % de la catégorie « autre » parmi les femmes : / = 12,8 % % de Belges dans le total : / = 71,5 %
589
Tableau à double entrée
Exercice 1, corrigé données % en ligne Belge UE hors Belgique Autre Total Hommes 69.466 68.811 Femmes 70.378 63.691 Belge UE hors Belgique Autre Total Hommes 69,6% 15,3% 15,1% 100,0% Femmes 73,2% 14,1% 12,8% 71,5% 14,7% 13,9% MAIS : 73,2% ,1% ,8% = 100,1% effet d’arrondi(s) à mon avis, forcer le 100%, signaler que c’est de 100% par effet d’arrondi(s)
590
Tableau à double entrée
Exercice 1, corrigé données % en colonne Belge UE hors Belgique Autre Total Hommes 69.466 68.811 Femmes 70.378 63.691 Belge UE hors Belgique Autre Total Hommes 46,4% 49,7% 51,9% 47,7% Femmes 53,6% 50,3% 48,1% 52,3% 100,0% % d’hommes parmi les Belges : / = 0,464 ou 46,4 % % de femmes dans la catégorie « autre » : / = 48,1 % % d’hommes dans le total : / = 47,7 %
591
Tableau à double entrée
Exercice 1, corrigé données % en colonne Belge UE hors Belgique Autre Total Hommes 69.466 68.811 Femmes 70.378 63.691 Belge UE hors Belgique Autre Total Hommes 46,4% 49,7% 51,9% 47,7% Femmes 53,6% 50,3% 48,1% 52,3% 100,0% % d’hommes parmi les Belges : / = 0,464 ou 46,4 % % de femmes dans la catégorie « autre » : / = 48,1 % % d’hommes dans le total : / = 47,7 %
592
Tableau à double entrée
Exercice 1, corrigé données % par rapport au total Belge UE hors Belgique Autre Total Hommes 69.466 68.811 Femmes 70.378 63.691 Belge UE hors Belgique Autre Total Hommes 33,2% 7,3% 7,2% 47,7% Femmes 38,3% 7,4% 6,7% 52,3% 71,5% 14,7% 13,9% 100,0% % d’hommes belges dans le total : / = 0,332 ou 33,2 % % de femmes de la catégorie « autre » dans le total : / = 6,7 % « Dans le total » calcul par rapport au total général
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Tableau à double entrée
Exercice 1, corrigé données % par rapport au total Belge UE hors Belgique Autre Total Hommes 69.466 68.811 Femmes 70.378 63.691 Belge UE hors Belgique Autre Total Hommes 33,2% 7,3% 7,2% 47,7% Femmes 38,3% 7,4% 6,7% 52,3% 71,5% 14,7% 13,9% 100,0% % d’hommes belges dans le total : / = 0,332 ou 33,2 % % de femmes de la catégorie « autre » dans le total : / = 6,7 %
594
Tableau à double entrée
Exercices 2 et 3, corrigés sur le site
595
Tableau à double entrée
Exercice 4, corrigé Rappel des données : Répartition des 25-<30 ans selon le sexe et le statut matrimonial Pays A Célibataires Non-célibataires Total Pays B Hommes 6.034 5.723 11.757 6.987 11.567 18.554 Femmes 3.056 8.743 11.799 3.124 11.867 9.090 14.466 23.556 10.111 20.310 30.421 Pays C Pays D 12.876 5.923 18.799 6.441 7.234 13.675 16.000 14.666 30.666 9.565 15.977 25.542
596
Tableau à double entrée
Exercice 4, corrigé Tableaux des fréquences % en ligne % en colonne % par rapport au total
597
Tableau à double entrée
Exercice 4, corrigé Tableaux des fréquences % en ligne % en colonne % par rapport au total
598
Tableau à double entrée
Exercice 4, corrigé Tableaux des fréquences % en ligne % en colonne % par rapport au total
599
Tableau à double entrée
Exercice 4, corrigé Tableaux des fréquences C1 : les hommes représentent plus de la moitié du total
600
Tableau à double entrée
Exercice 4, corrigé Tableaux des fréquences C2 : la % d’hommes parmi les non-célibataires est (strictement) > 40,36%
601
Tableau à double entrée
Exercice 4, corrigé Tableaux des fréquences C3 : la % de célibataires parmi les hommes est (strictement) > 37,70%
602
Tableau à double entrée
Exercice 4, corrigé Tableaux des fréquences Conclusion : les pays C et D respectent les 3 critères
603
Tableau à double entrée
Exercice 4, corrigé Situation de B pour le 3e critère : % de céli. parmi les HO. > 37,70% valeur pour B : 37,66% (en % avec 2 décimales) si arrondi à une décimale : 37,7% doute ! or aucun doute 37,66 < 37,70 ! si critère avec 2 décimales, les % avec 2 décimales parfois : « 3,66 est quand même fort proche de 3,70 » mais 37,66 < 37,70 donc C3 pas satisfait !
604
Tableau à double entrée
Exercice 4, corrigé Situation de B pour le 3e critère : % de céli. parmi les HO. > 37,70% valeur pour B : 37,66% (en % avec 2 décimales) si arrondi à une décimale : 37,7% doute ! or aucun doute 37,66 < 37,70 ! si critère avec 2 décimales, les % avec 2 décimales parfois : « 3,66 est quand même fort proche de 3,70 » mais 37,66 < 37,70 donc C3 pas satisfait !
605
Tableau à double entrée
Exercice 4, corrigé Situation de B pour le 3e critère : % de céli. parmi les HO. > 37,70% valeur pour B : 37,66% (en % avec 2 décimales) si arrondi à une décimale : 37,7% doute ! or aucun doute 37,66 < 37,70 ! si critère avec 2 décimales, les % avec 2 décimales parfois : « 3,66 est quand même fort proche de 3,70 » mais 37,66 < 37,70 donc C3 pas satisfait !
606
Tableau à double entrée
Exercice 4, corrigé Situation de B pour le 3e critère : % de céli. parmi les HO. > 37,70% valeur pour B : 37,66% (en % avec 2 décimales) si arrondi à une décimale : 37,7% doute : 37,7% et 37,70% ! or aucun doute 37,66 < 37,70 ! si critère avec 2 décimales, les % avec 2 décimales parfois : « 3,66 est quand même fort proche de 3,70 » mais 37,66 < 37,70 donc C3 pas satisfait !
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Tableau à double entrée
Exercice 4, corrigé Situation de B pour le 3e critère : % de céli. parmi les HO. > 37,70% valeur pour B : 37,66% (en % avec 2 décimales) si arrondi à une décimale : 37,7% doute : 37,7% et 37,70% ! or, aucun doute : 37,66% < 37,70% ! si critère avec 2 décimales, les % doivent être calculés avec 2 décimales parfois : « 3,66 est quand même fort proche de 3,70 » mais 37,66 < 37,70 donc C3 pas satisfait !
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Tableau à double entrée
Exercice 4, corrigé Situation de B pour le 3e critère : % de céli. parmi les HO. > 37,70% valeur pour B : 37,66% (en % avec 2 décimales) si arrondi à une décimale : 37,7% doute : 37,7% et 37,70% ! or, aucun doute : 37,66% < 37,70% ! si critère avec 2 décimales, les % doivent être calculés avec 2 décimales parfois : « 37,66% est quand même fort proche de 37,70% » mais 37,66 < 37,70 donc C3 pas satisfait !
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Tableau à double entrée
Exercice 4, corrigé Situation de B pour le 3e critère : % de céli. parmi les HO. > 37,70% valeur pour B : 37,66% (en % avec 2 décimales) si arrondi à une décimale : 37,7% doute : 37,7% et 37,70% ! or, aucun doute : 37,66% < 37,70% ! si critère avec 2 décimales, les % doivent être calculés avec 2 décimales parfois : « 37,66% est quand même fort proche de 37,70% » mais 37,66% < 37,70% donc C3 pas satisfait !
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Tableau à double entrée
Exercice 4, corrigé A l’économie calcul des % d’ho. célib. dans le total élimination de A calcul des % d’ho. parmi les célb. pour B, C & D pas d’élimination calcul des % de célib. parmi les ho. pour B, C & D élimination de B Conseillé, car moins de calculs Dans la justification, citez des résultats prouvant que vous avez raison Corrigé détaillé sur le site
611
Tableau à double entrée
Exercice 4, corrigé A l’économie calcul des % d’ho. célib. dans le total élimination de A calcul des % d’ho. parmi les célb. pour B, C & D pas d’élimination calcul des % de célib. parmi les ho. pour B, C & D élimination de B Conseillé, car moins de calculs Dans la justification, citez des résultats prouvant que vous avez raison Corrigé détaillé sur le site
612
Tableau à double entrée
Exercice 4, corrigé A l’économie calcul des % d’ho. célib. dans le total élimination de A calcul des % d’ho. parmi les célib. pour B, C & D pas d’élimination calcul des % de célib. parmi les ho. pour B, C & D élimination de B Conseillé, car moins de calculs Dans la justification, citez des résultats prouvant que vous avez raison Corrigé détaillé sur le site
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Tableau à double entrée
Exercice 4, corrigé A l’économie calcul des % d’ho. célib. dans le total élimination de A calcul des % d’ho. parmi les célib. pour B, C & D pas d’élimination calcul des % de célib. parmi les ho. pour B, C & D élimination de B Conseillé, car moins de calculs Dans la justification, citez des résultats prouvant que vous avez raison Corrigé détaillé sur le site
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Tableau à double entrée
Exercice 4, corrigé A l’économie calcul des % d’ho. célib. dans le total élimination de A calcul des % d’ho. parmi les célib. pour B, C & D pas d’élimination calcul des % de célib. parmi les ho. pour B, C & D élimination de B restent C & D qui satisfont les 3 critères Conseillé, car moins de calculs Dans la justification, citez des résultats prouvant que vous avez raison Corrigé détaillé sur le site
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Tableau à double entrée
Exercice 4, corrigé A l’économie calcul des % d’ho. célib. dans le total élimination de A calcul des % d’ho. parmi les célib. pour B, C & D pas d’élimination calcul des % de célib. parmi les ho. pour B, C & D élimination de B restent C & D qui satisfont les 3 critères Conseillé, car moins de calculs Dans la justification, citez des résultats prouvant que vous avez raison Corrigé détaillé sur le site
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Tableau à double entrée
Exercice 4, corrigé A l’économie calcul des % d’ho. célib. dans le total élimination de A calcul des % d’ho. parmi les célib. pour B, C & D pas d’élimination calcul des % de célib. parmi les ho. pour B, C & D élimination de B restent C & D qui satisfont les 3 critères Conseillé, car moins de calculs Dans la justification, citez des résultats prouvant que vous avez raison Corrigé détaillé sur le site
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Tableau à double entrée
Exercice 4, corrigé A l’économie calcul des % d’ho. célib. dans le total élimination de A calcul des % d’ho. parmi les célib. pour B, C & D pas d’élimination calcul des % de célib. parmi les ho. pour B, C & D élimination de B restent C & D qui satisfont les 3 critères Conseillé, car moins de calculs Dans la justification, citez des résultats prouvant que vous avez raison Corrigé détaillé sur le site
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Tableau à double entrée
Exercice 5 : le chômage en Belgique selon le niveau de diplôme – Femme 2010 Données : Les questions : que calculer pour voir si le fait d’avoir une diplôme élevé protège du chômage ? déterminer la catégorie de diplôme la plus représentée parmi les chômeurs ? Population En emploi Au chômage Total Bas 66.412 Moyen 77.316 Haut 45.984 Données réelles, même si « anciennes » (2010) !
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Tableau à double entrée
Exercice 5 : le chômage en Belgique selon le niveau de diplôme – Femme 2010 Données : Les questions : que calculer pour voir si le fait d’avoir une diplôme élevé protège du chômage ? déterminer la catégorie de diplôme la plus représentée parmi les chômeurs ? Population En emploi Au chômage Total Bas 66.412 Moyen 77.316 Haut 45.984
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Tableau à double entrée
Exercice 5 : le chômage en Belgique selon le niveau de diplôme – Femme 2010 Données : Les questions : que calculer pour voir si le fait d’avoir un diplôme élevé protège du chômage ? déterminer la catégorie de diplôme la plus représentée parmi les chômeurs ? Population En emploi Au chômage Total Bas 66.412 Moyen 77.316 Haut 45.984
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Tableau à double entrée
Exercice 5 : le chômage en Belgique selon le niveau de diplôme – Femme 2010 Données : Les questions : que calculer pour voir si le fait d’avoir un diplôme élevé protège du chômage ? déterminer la catégorie de diplôme la plus représentée parmi les chômeurs ? Population En emploi Au chômage Total Bas 66.412 Moyen 77.316 Haut 45.984
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Tableau à double entrée
Exercice 5 : que calculer pour voir si le fait d’avoir un diplôme élevé protège du chômage ? % en ligne En emploi Au chômage Total Bas 84,0% 16,0% 100,0% Moyen 90,5% 9,5% Haut 95,3% 4,7% 91,4% 8,6% % en colonne En emploi Au chômage Total Bas 17,3% 35,0% 18,8% Moyen 36,5% 40,8% 36,9% Haut 46,2% 24,2% 44,3% 100,0% % du tot. géné. En emploi Au chômage Total Bas 15,8% 3,0% 18,8% Moyen 33,4% 3,5% 36,9% Haut 42,3% 2,1% 44,3% 91,4% 8,6% 100,0%
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Tableau à double entrée
Exercice 5 : quel tableau (+ rappel des interprétations) pour voir si le fait d’avoir un diplôme élevé protège du chômage ? % en ligne En emploi Au chômage Total Bas 84,0% 16,0% 100,0% Moyen 90,5% 9,5% Haut 95,3% 4,7% 91,4% 8,6% 16,0% de chômeuses parmi les bas niveaux % en colonne En emploi Au chômage Total Bas 17,3% 35,0% 18,8% Moyen 36,5% 40,8% 36,9% Haut 46,2% 24,2% 44,3% 100,0% 35,0% de bas niveaux parmi les chômeuses % du tot. géné. En emploi Au chômage Total Bas 15,8% 3,0% 18,8% Moyen 33,4% 3,5% 36,9% Haut 42,3% 2,1% 44,3% 91,4% 8,6% 100,0% Dans le total, 3,0% de chôm. de bas niveaux
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Tableau à double entrée
Exercice 5 : quel tableau (+ rappel des interprétations) pour voir si le fait d’avoir un diplôme élevé protège du chômage ? % en ligne En emploi Au chômage Total Bas 84,0% 16,0% 100,0% Moyen 90,5% 9,5% Haut 95,3% 4,7% 91,4% 8,6% 16,0% de chômeuses parmi les bas niveaux % en colonne En emploi Au chômage Total Bas 17,3% 35,0% 18,8% Moyen 36,5% 40,8% 36,9% Haut 46,2% 24,2% 44,3% 100,0% 35,0% de bas niveaux parmi les chômeuses % du tot. géné. En emploi Au chômage Total Bas 15,8% 3,0% 18,8% Moyen 33,4% 3,5% 36,9% Haut 42,3% 2,1% 44,3% 91,4% 8,6% 100,0% Dans le total, 3,0% de chôm. de bas niveaux
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Tableau à double entrée
Exercice 5 : quel tableau pour voir si le fait d’avoir un diplôme élevé protège du chômage ? % en ligne En emploi Au chômage Total Bas 84,0% 16,0% 100,0% Moyen 90,5% 9,5% Haut 95,3% 4,7% 91,4% 8,6% 16,0% de chômeuses parmi les bas niveaux % en colonne En emploi Au chômage Total Bas 17,3% 35,0% 18,8% Moyen 36,5% 40,8% 36,9% Haut 46,2% 24,2% 44,3% 100,0% 35,0% de bas niveaux parmi les chômeuses % du tot. géné. En emploi Au chômage Total Bas 15,8% 3,0% 18,8% Moyen 33,4% 3,5% 36,9% Haut 42,3% 2,1% 44,3% 91,4% 8,6% 100,0% Dans le total, 3,0% de chôm. de bas niveaux
626
Tableau à double entrée
Exercice 5 : quel tableau pour voir si le fait d’avoir un diplôme élevé protège du chômage ? % en ligne En emploi Au chômage Total Bas 84,0% 16,0% 100,0% Moyen 90,5% 9,5% Haut 95,3% 4,7% 91,4% 8,6% Le taux de chômage est de : ° 16,0 % parmi les individus avec un faible niveau de diplôme ° 9,5 % parmi les individus avec un niveau de diplôme moyen ° 4,7 % parmi les individus avec un niveau de diplôme élevé Conclusion : ° plus le niveau de formation est élevé ° plus le niveau du chômage est faible Conclusion : bien se former protège du chômage
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Tableau à double entrée
Exercice 5 : quel tableau pour voir si le fait d’avoir un diplôme élevé protège du chômage ? % en ligne En emploi Au chômage Total Bas 84,0% 16,0% 100,0% Moyen 90,5% 9,5% Haut 95,3% 4,7% 91,4% 8,6% Le taux de chômage est de : ° 16,0 % parmi les individus avec un faible niveau de diplôme ° 9,5 % parmi les individus avec un niveau de diplôme moyen ° 4,7 % parmi les individus avec un niveau de diplôme élevé Conclusion : ° plus le niveau de formation est élevé ° plus le niveau du chômage est faible Conclusion : bien se former protège du chômage
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Tableau à double entrée
Exercice 5 : quel tableau pour voir si le fait d’avoir un diplôme élevé protège du chômage ? % en ligne En emploi Au chômage Total Bas 84,0% 16,0% 100,0% Moyen 90,5% 9,5% Haut 95,3% 4,7% 91,4% 8,6% Le taux de chômage est de : ° 16,0 % parmi les individus avec un faible niveau de diplôme ° 9,5 % parmi les individus avec un niveau de diplôme moyen ° 4,7 % parmi les individus avec un niveau de diplôme élevé Conclusion : ° plus le niveau de formation est élevé ° plus le niveau du chômage est faible Conclusion : bien se former protège du chômage
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Tableau à double entrée
Exercice 5 : quel tableau pour voir si le fait d’avoir un diplôme élevé protège du chômage ? % en ligne En emploi Au chômage Total Bas 84,0% 16,0% 100,0% Moyen 90,5% 9,5% Haut 95,3% 4,7% 91,4% 8,6% Le taux de chômage est de : ° 16,0 % parmi les individus avec un faible niveau de diplôme ° 9,5 % parmi les individus avec un niveau de diplôme moyen ° 4,7 % parmi les individus avec un niveau de diplôme élevé Et donc : ° plus le niveau de formation est élevé ° plus le niveau du chômage est faible Conclusion : bien se former protège du chômage
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Tableau à double entrée
Exercice 5 : quel tableau pour voir si le fait d’avoir un diplôme élevé protège du chômage ? % en ligne En emploi Au chômage Total Bas 84,0% 16,0% 100,0% Moyen 90,5% 9,5% Haut 95,3% 4,7% 91,4% 8,6% Le taux de chômage est de : ° 16,0 % parmi les individus avec un faible niveau de diplôme ° 9,5 % parmi les individus avec un niveau de diplôme moyen ° 4,7 % parmi les individus avec un niveau de diplôme élevé Et donc : ° plus le niveau de formation est élevé ° plus le niveau du chômage est faible Conclusion : bien se former protège du chômage
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Tableau à double entrée
Exercice 5 : quel tableau pour voir si le fait d’avoir un diplôme élevé protège du chômage ? % en ligne En emploi Au chômage Total Bas 84,0% 16,0% 100,0% Moyen 90,5% 9,5% Haut 95,3% 4,7% 91,4% 8,6% Le taux de chômage est de : ° 16,0 % parmi les individus avec un faible niveau de diplôme ° 9,5 % parmi les individus avec un niveau de diplôme moyen ° 4,7 % parmi les individus avec un niveau de diplôme élevé Avec cet exercice, nous sommes loin d’avoir fait un tour complet de l’analyse du chômage. Et donc : ° plus le niveau de formation est élevé ° plus le niveau du chômage est faible Conclusion : bien se former protège du chômage
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Tableau à double entrée
Exercice 5 : quel tableau pour déterminer la catégorie de diplôme la plus représentée parmi les chômeurs ? % en ligne En emploi Au chômage Total Bas 84,0% 16,0% 100,0% Moyen 90,5% 9,5% Haut 95,3% 4,7% 91,4% 8,6% 16,0% de chômeuses parmi les bas niveaux % en colonne En emploi Au chômage Total Bas 17,3% 35,0% 18,8% Moyen 36,5% 40,8% 36,9% Haut 46,2% 24,2% 44,3% 100,0% 35,0% de bas niveaux parmi les chômeuses % du tot. géné. En emploi Au chômage Total Bas 15,8% 3,0% 18,8% Moyen 33,4% 3,5% 36,9% Haut 42,3% 2,1% 44,3% 91,4% 8,6% 100,0% Dans le total, 3,0% de chôm. de bas niveaux
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Tableau à double entrée
Exercice 5 : quel tableau pour déterminer la catégorie de diplôme la plus représentée parmi les chômeurs ? % en ligne En emploi Au chômage Total Bas 84,0% 16,0% 100,0% Moyen 90,5% 9,5% Haut 95,3% 4,7% 91,4% 8,6% 16,0% de chômeuses parmi les bas niveaux % en colonne En emploi Au chômage Total Bas 17,3% 35,0% 18,8% Moyen 36,5% 40,8% 36,9% Haut 46,2% 24,2% 44,3% 100,0% 35,0% de bas niveaux parmi les chômeuses % du tot. géné. En emploi Au chômage Total Bas 15,8% 3,0% 18,8% Moyen 33,4% 3,5% 36,9% Haut 42,3% 2,1% 44,3% 91,4% 8,6% 100,0% Dans le total, 3,0% de chôm. de bas niveaux
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Tableau à double entrée
Exercice 5 : quel tableau pour déterminer la catégorie de diplôme la plus représentée parmi les chômeurs ? le niveau moyen correspond au pourcentage le plus fort : 40,8% % en colonne En emploi Au chômage Total Bas 17,3% 35,0% 18,8% Moyen 36,5% 40,8% 36,9% Haut 46,2% 24,2% 44,3% 100,0% À la limite, ICI : ° les nombres absolus suffisent ; ° les % ne sont pas indispensables, mais tellement pratiques !
635
Tableau à double entrée
Exercice 5 : une apparente contradiction D’où vient l’apparente contradiction ? Le plus fort risque d’être au chômage est pour le bas niveau de diplôme cette catégorie devrait être la plus présente parmi les chômeuses Or, la catégorie la plus présente = niveau moyen L’explication : % plus fort en cas de bas niveau compensé par le fait que plus de femmes de niveau moyen En définitive plus de chômeuses de niveau moyen malgré un % plus faible Niveau de formation Bas Moyen % de chômeuses 16,0% 9,5% Effectif de femmes Nombre de chômeuses (1) 0,16* = 0,095* =
636
Tableau à double entrée
Exercice 5 : une apparente contradiction D’où vient l’apparente contradiction ? Le plus fort risque d’être au chômage est pour le bas niveau de diplôme cette catégorie devrait être la plus présente parmi les chômeuses Or, la catégorie la plus présente = niveau moyen L’explication : % plus fort en cas de bas niveau compensé par le fait que plus de femmes de niveau moyen En définitive plus de chômeuses de niveau moyen malgré un % plus faible Niveau de formation Bas Moyen % de chômeuses 16,0% 9,5% Effectif de femmes Nombre de chômeuses (1) 0,16* = 0,095* =
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Tableau à double entrée
Exercice 5 : une apparente contradiction D’où vient l’apparente contradiction ? Le plus fort risque d’être au chômage est pour le bas niveau de diplôme cette catégorie devrait être la plus présente parmi les chômeuses Or, la catégorie la plus présente = niveau moyen L’explication : % plus fort en cas de bas niveau compensé par le fait que plus de femmes de niveau moyen En définitive plus de chômeuses de niveau moyen malgré un % plus faible Niveau de formation Bas Moyen % de chômeuses 16,0% 9,5% Effectif de femmes Nombre de chômeuses (1) 0,16* = 0,095* =
638
Tableau à double entrée
Exercice 5 : une apparente contradiction D’où vient l’apparente contradiction ? Le plus fort risque d’être au chômage est pour le bas niveau de diplôme cette catégorie devrait être la plus présente parmi les chômeuses Or, la catégorie la plus présente = niveau moyen L’explication : % plus fort en cas de bas niveau compensé par le fait que plus de femmes de niveau moyen En définitive plus de chômeuses de niveau moyen malgré un % plus faible % en ligne En emploi Au chômage Total Bas 84,0% 16,0% 100,0% Moyen 90,5% 9,5% Haut 95,3% 4,7% 91,4% 8,6% Niveau de formation Bas Moyen % de chômeuses 16,0% 9,5% Effectif de femmes Nombre de chômeuses (1) 0,16* = 0,095* =
639
Tableau à double entrée
Exercice 5 : une apparente contradiction D’où vient l’apparente contradiction ? Le plus fort risque d’être au chômage est pour le bas niveau de diplôme cette catégorie devrait être la plus présente parmi les chômeuses Or, la catégorie la plus présente = niveau moyen L’explication : % plus fort en cas de bas niveau compensé par le fait que plus de femmes de niveau moyen En définitive plus de chômeuses de niveau moyen malgré un % plus faible Niveau de formation Bas Moyen % de chômeuses 16,0% 9,5% Effectif de femmes Nombre de chômeuses (1) 0,16* = 0,095* =
640
Tableau à double entrée
Exercice 5 : une apparente contradiction D’où vient l’apparente contradiction ? Le plus fort risque d’être au chômage est pour le bas niveau de diplôme cette catégorie devrait être la plus présente parmi les chômeuses Or, la catégorie la plus présente = niveau moyen L’explication : % plus fort en cas de bas niveau compensé par le fait que plus de femmes de niveau moyen En définitive plus de chômeuses de niveau moyen malgré un % plus faible % en colonne En emploi Au chômage Total Bas 17,3% 35,0% 18,8% Moyen 36,5% 40,8% 36,9% Haut 46,2% 24,2% 44,3% 100,0% Niveau de formation Bas Moyen % de chômeuses 16,0% 9,5% Effectif de femmes Nombre de chômeuses (1) 0,16* = 0,095* =
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Tableau à double entrée
Exercice 5 : une apparente contradiction D’où vient l’apparente contradiction ? Le plus fort risque d’être au chômage est pour le bas niveau de diplôme cette catégorie devrait être la plus présente parmi les chômeuses Or, la catégorie la plus présente = niveau moyen L’explication : % plus fort en cas de bas niveau compensé par le fait que plus de femmes de niveau moyen En définitive plus de chômeuses de niveau moyen malgré un % plus faible Niveau de formation Bas Moyen % de chômeuses 16,0% 9,5% Effectif de femmes Nombre de chômeuses (1) 0,16* = 0,095* =
642
Tableau à double entrée
Exercice 5 : une apparente contradiction D’où vient l’apparente contradiction ? Le plus fort risque d’être au chômage est pour le bas niveau de diplôme cette catégorie devrait être la plus présente parmi les chômeuses Or, la catégorie la plus présente = niveau moyen L’explication : % plus fort en cas de bas niveau compensé par le fait que plus de femmes de niveau moyen En définitive plus de chômeuses de niveau moyen malgré un % plus faible Niveau de formation Bas Moyen % de chômeuses 16,0% 9,5% Effectif de femmes Nombre de chômeuses 0,16* = 0,095* =
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Tableau à double entrée
Exercice 5 : une apparente contradiction D’où vient l’apparente contradiction ? Le plus fort risque d’être au chômage est pour le bas niveau de diplôme cette catégorie devrait être la plus présente parmi les chômeuses Or, la catégorie la plus présente = niveau moyen L’explication : % de chômeuses plus fort en cas de bas niveau compensé par le fait que plus de femmes de niveau moyen En définitive plus de chômeuses de niveau moyen malgré un % plus faible Niveau de formation Bas Moyen % de chômeuses 16,0% 9,5% Effectif de femmes Nombre de chômeuses 0,16* = 0,095* =
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Tableau à double entrée
Exercice 5 : une apparente contradiction D’où vient l’apparente contradiction ? Le plus fort risque d’être au chômage est pour le bas niveau de diplôme cette catégorie devrait être la plus présente parmi les chômeuses Or, la catégorie la plus présente = niveau moyen L’explication : % de chômeuses plus fort en cas de bas niveau femmes de niveau moyen chômeuses ou pas : effectifs plus élevés En définitive plus de chômeuses de niveau moyen malgré un % plus faible Niveau de formation Bas Moyen % de chômeuses 16,0% 9,5% Effectif de femmes Nombre de chômeuses 0,16* = 0,095* =
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Tableau à double entrée
Exercice 5 : une apparente contradiction D’où vient l’apparente contradiction ? Le plus fort risque d’être au chômage est pour le bas niveau de diplôme cette catégorie devrait être la plus présente parmi les chômeuses Or, la catégorie la plus présente = niveau moyen L’explication : % de chômeuses plus fort en cas de bas niveau femmes de niveau moyen chômeuses ou pas : effectifs plus élevés en définitive, plus de chômeuses de niveau moyen malgré un % plus faible Conclusion : pas de contradiction ! Niveau de formation Bas Moyen % de chômeuses 16,0% 9,5% Effectif de femmes Nombre de chômeuses 0,16* = 0,095* =
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Tableau à double entrée
Exercice 5 : une apparente contradiction D’où vient l’apparente contradiction ? Le plus fort risque d’être au chômage est pour le bas niveau de diplôme cette catégorie devrait être la plus présente parmi les chômeuses Or, la catégorie la plus présente = niveau moyen L’explication : % de chômeuses plus fort en cas de bas niveau femmes de niveau moyen chômeuses ou pas : effectifs plus élevés en définitive, plus de chômeuses de niveau moyen malgré un % plus faible Conclusion : pas de contradiction ! Niveau de formation Bas Moyen % de chômeuses 16,0% 9,5% Effectif de femmes Nombre de chômeuses 0,16* = 0,095* =
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Tableau à double entrée
Exercice 5 : une apparente contradiction D’où vient l’apparente contradiction ? Le plus fort risque d’être au chômage est pour le bas niveau de diplôme cette catégorie devrait être la plus présente parmi les chômeuses Or, la catégorie la plus présente = niveau moyen L’explication : % de chômeuses plus fort en cas de bas niveau femmes de niveau moyen chômeuses ou pas : effectifs plus élevés en définitive, plus de chômeuses de niveau moyen malgré un % plus faible Conclusion : pas de contradiction ! Niveau de formation Bas Moyen % de chômeuses 16,0% 9,5% Effectif de femmes Nombre de chômeuses (1) 0,16* = 0,095* = (1) : attention aux effets d’arrondis (% avec une seule décimale)
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Tableau à double entrée
En guise de conclusion Exemple : le naufrage du Titanic La question : influence de la classe sur la survie des passagers les % de sauvés sont-ils différents selon la classe ? Données : Source : Masuy-Stroobants G. & Costa R. (2013), Analyser les données en sciences sociales, pp Pour une analyse plus complète, cf. cette référence. Classe Sauvés Morts Total 1re 202 120 322 2e 115 162 277 3e 176 533 709 493 815 1.308
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Tableau à double entrée
En guise de conclusion Exemple : le naufrage du Titanic La question : influence de la classe sur la survie des passagers les % de sauvés sont-ils différents selon la classe ? Données : Source : Masuy-Stroobants G. & Costa R. (2013), Analyser les données en sciences sociales, pp Pour une analyse plus complète, cf. cette référence. Classe Sauvés Morts Total 1re 202 120 322 2e 115 162 277 3e 176 533 709 493 815 1.308
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Naufrage du Titanic La question : les % de sauvés ≠ selon la classe ?
Données : Que calculer : % en ligne ou en colonne ? 1er calcul : % de sauvés parmi la 1re classe (& voir si ≠ autres cl.) si « % de sauvés parmi la 1re classe » pas évident « trucs » traduire cette expression de manière plus explicite : « Que vaut le % de sauvés parmi les passagers de la 1re classe en prenant comme diviseur le total des passager de la 1re classe ? » « parmi la 1re classe » calcul dans la ligne de la 1re classe Classe Sauvés Morts Total 1re 202 120 322 2e 115 162 277 3e 176 533 709 493 815 1.308
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Naufrage du Titanic La question : les % de sauvés ≠ selon la classe ?
Données : Que calculer : % en ligne ou en colonne ? 1er calcul : % de sauvés parmi la 1re classe (& voir si ≠ autres cl.) si « % de sauvés parmi la 1re classe » pas évident « trucs » traduire cette expression de manière plus explicite : « Que vaut le % de sauvés parmi les passagers de la 1re classe en prenant comme diviseur le total des passager de la 1re classe ? » « parmi la 1re classe » calcul dans la ligne de la 1re classe Classe Sauvés Morts Total 1re 202 120 322 2e 115 162 277 3e 176 533 709 493 815 1.308
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Naufrage du Titanic La question : les % de sauvés ≠ selon la classe ?
Données : Que calculer : % en ligne ou en colonne ? 1er calcul : % de sauvés parmi la 1re classe (& voir si ≠ autres cl.) si « % de sauvés parmi la 1re classe » pas évident « trucs » traduire cette expression de manière plus explicite : « Que vaut le % de sauvés parmi les passagers de la 1re classe en prenant comme diviseur le total des passager de la 1re classe ? » « parmi la 1re classe » calcul dans la ligne de la 1re classe Classe Sauvés Morts Total 1re 202 120 322 2e 115 162 277 3e 176 533 709 493 815 1.308
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Naufrage du Titanic La question : les % de sauvés ≠ selon la classe ?
Données : Que calculer : % en ligne ou en colonne ? 1er calcul : % de sauvés parmi la 1re classe (& voir si ≠ autres cl.) si « % de sauvés parmi la 1re classe » pas évident « trucs » traduire cette expression de manière plus explicite : « Que vaut le % de sauvés parmi les passagers de la 1re classe en prenant comme diviseur le total des passager de la 1re classe ? » « parmi la 1re classe » calcul dans la ligne de la 1re classe Classe Sauvés Morts Total 1re 202 120 322 2e 115 162 277 3e 176 533 709 493 815 1.308
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Naufrage du Titanic La question : les % de sauvés ≠ selon la classe ?
Données : Que calculer : % en ligne ou en colonne ? 1er calcul : % de sauvés parmi la 1re classe (& voir si ≠ autres cl.) si « % de sauvés parmi la 1re classe » pas évident « trucs » traduire cette expression de manière plus explicite : « Que vaut le % de sauvés parmi les passagers de la 1re classe en prenant comme diviseur le total des passager de la 1re classe ? » « parmi la 1re classe » calcul dans la ligne de la 1re classe Classe Sauvés Morts Total 1re 202 120 322 2e 115 162 277 3e 176 533 709 493 815 1.308
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Naufrage du Titanic La question : les % de sauvés ≠ selon la classe ?
Données : Que calculer : % en ligne ou en colonne ? 1er calcul : % de sauvés parmi la 1re classe (f11, l) : 1. f11 sera obtenu via une division mettre une barre de fraction 2. dénominateur : % de sauvés parmi la 1re classe à droite de « parmi » = la 1re classe sous-entendu « le TOTAL de la 1re classe » 3. numérateur : % de sauvés parmi la 1re classe à gauche et à droite de « parmi » les sauvés de la 1re classe Classe Sauvés Morts Total 1re 202 120 322 2e 115 162 277 3e 176 533 709 493 815 1.308
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Naufrage du Titanic La question : les % de sauvés ≠ selon la classe ?
Données : Que calculer : % en ligne ou en colonne ? 1er calcul : % de sauvés parmi la 1re classe (f11, l) : 1. f11 sera obtenu via une division mettre une barre de fraction 2. dénominateur : % de sauvés parmi la 1re classe à droite de « parmi » = la 1re classe sous-entendu « le TOTAL de la 1re classe » 3. numérateur : % de sauvés parmi la 1re classe à gauche et à droite de « parmi » les sauvés de la 1re classe Classe Sauvés Morts Total 1re 202 120 322 2e 115 162 277 3e 176 533 709 493 815 1.308
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Naufrage du Titanic La question : les % de sauvés ≠ selon la classe ?
Données : Que calculer : % en ligne ou en colonne ? 1er calcul : % de sauvés parmi la 1re classe (f11, l) : 1. f11 sera obtenu via une division mettre une barre de fraction 2. dénominateur : % de sauvés parmi la 1re classe à droite de « parmi » = la 1re classe sous-entendu « le TOTAL de la 1re classe » 3. numérateur : % de sauvés parmi la 1re classe à gauche et à droite de « parmi » les sauvés de la 1re classe Classe Sauvés Morts Total 1re 202 120 322 2e 115 162 277 3e 176 533 709 493 815 1.308
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Naufrage du Titanic La question : les % de sauvés ≠ selon la classe ?
Données : Que calculer : % en ligne ou en colonne ? 1er calcul : % de sauvés parmi la 1re classe (f11, l) : 1. f11 sera obtenu via une division mettre une barre de fraction 2. dénominateur : % de sauvés parmi la 1re classe à droite de « parmi » = la 1re classe sous-entendu « le TOTAL de la 1re classe » 3. numérateur : % de sauvés parmi la 1re classe à gauche et à droite de « parmi » les sauvés de la 1re classe Classe Sauvés Morts Total 1re 202 120 322 2e 115 162 277 3e 176 533 709 493 815 1.308
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Naufrage du Titanic La question : influence de la classe sur la survie des passagers Données : % en ligne : Que conclure ? De la 1re à la 3e classe, le % de sauvés passe de 63% à 25% Les passagers de la 1re classe mieux protégés Rappel : début d’analyse Classe Sauvés Morts Total 1re 202 120 322 2e 115 162 277 3e 176 533 709 493 815 1.308 Classe Sauvés Morts Total 1re 62,8% 38,2% 100,0% 2e 41,5% 58,5% 3e 24,8% 75,2% 37,7% 62,3%
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Naufrage du Titanic La question : influence de la classe sur la survie des passagers Données : % en ligne : Que conclure ? De la 1re à la 3e classe, le % de sauvés passe de 63% à 25% Meilleure survie parmi les passagers de la 1re classe Rappel : début d’analyse Classe Sauvés Morts Total 1re 202 120 322 2e 115 162 277 3e 176 533 709 493 815 1.308 Classe Sauvés Morts Total 1re 62,8% 38,2% 100,0% 2e 41,5% 58,5% 3e 24,8% 75,2% 37,7% 62,3%
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Naufrage du Titanic La question : influence de la classe sur la survie des passagers Données : % en ligne : Que conclure ? De la 1re à la 3e classe, le % de sauvés passe de 63% à 25% Meilleure survie parmi les passagers de la 1re classe Rappel : début d’analyse (pour en savoir +, cf. Masuy-Stroobants G. & Costa R. (2013) Classe Sauvés Morts Total 1re 202 120 322 2e 115 162 277 3e 176 533 709 493 815 1.308 Classe Sauvés Morts Total 1re 62,8% 38,2% 100,0% 2e 41,5% 58,5% 3e 24,8% 75,2% 37,7% 62,3%
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Très important dans votre étude !
Chapitre 1. Résumé Très important dans votre étude ! À vous de le faire, mais ici, on le fait ensemble !
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Chapitre 1. Résumé Que diriez-vous ?
Voici mon résumé. À vous de voir si cela vous convient ! Super-résumé en 2 questions : si étude statistique, que faire avant de commencer ? que faire pour commencer ? Avant de commencer, identifier : les unités et la population sous observation (i et n) la variable et ses caractéristiques (X et xi ; quali.<>quanti. ; discrète<>discrète) Ensuite, mettre de l’ordre et GROUPER tableau des effectifs et des fréquences (mécanique + p, xp, np, fp, Nk et Fk) tableau à double entrée : choix du type de fréquence Bref, commencer à s’approprier les données
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Chapitre 1. Résumé Que diriez-vous ?
Voici mon résumé. À vous de voir si cela vous convient ! Super-résumé en 2 questions : si étude statistique, que faire avant de commencer ? que faire pour commencer ? Avant de commencer, identifier : les unités et la population sous observation (i et n) la variable et ses caractéristiques (X et xi ; quali.<>quanti. ; discrète<>discrète) Ensuite, mettre de l’ordre et GROUPER tableau des effectifs et des fréquences (mécanique + p, xp, np, fp, Nk et Fk) tableau à double entrée : choix du type de fréquence Bref, commencer à s’approprier les données
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Chapitre 1. Résumé Que diriez-vous ?
Voici mon résumé. À vous de voir si cela vous convient ! Super-résumé en 2 questions : si étude statistique, que faire avant de commencer ? que faire pour commencer ? Avant de commencer, identifier : les unités et la population sous observation (i et n) la variable et ses caractéristiques (X et xi ; quali.<>quanti. ; discrète<>discrète) Ensuite, mettre de l’ordre et GROUPER tableau des effectifs et des fréquences (mécanique + p, xp, np, fp, Nk et Fk) tableau à double entrée : choix du type de fréquence Bref, commencer à s’approprier les données
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Chapitre 1. Résumé Que diriez-vous ?
Voici mon résumé. À vous de voir si cela vous convient ! Super-résumé en 2 questions : si étude statistique, que faire avant de commencer ? que faire pour commencer ? Avant de commencer, identifier : les unités et la population sous observation (i et n) la variable et ses caractéristiques (X et xi ; quali.<>quanti. ; discrète<>discrète) Ensuite, mettre de l’ordre et GROUPER tableau des effectifs et des fréquences (mécanique + p, xp, np, fp, Nk et Fk) tableau à double entrée : choix du type de fréquence Bref, commencer à s’approprier les données
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Chapitre 1. Résumé Que diriez-vous ?
Voici mon résumé. À vous de voir si cela vous convient ! Super-résumé en 2 questions : si étude statistique, que faire avant de commencer ? que faire pour commencer ? Avant de commencer, identifier : les unités et la population sous observation (i et n) la variable et ses caractéristiques (X et xi ; quali.<>quanti. ; discrète<>discrète) Ensuite, mettre de l’ordre et GROUPER tableau des effectifs et des fréquences (mécanique + p, xp, np, fp, Nk et Fk) tableau à double entrée : choix du type de fréquence Bref, commencer à s’approprier les données
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Chapitre 1. Résumé Que diriez-vous ?
Voici mon résumé. À vous de voir si cela vous convient ! Super-résumé en 2 questions : si étude statistique, que faire avant de commencer ? que faire pour commencer ? Avant de commencer, identifier : les unités et la population sous observation (i et n) la variable et ses caractéristiques (X et xi ; quali.<>quanti. ; discrète<>discrète) Ensuite, mettre de l’ordre et GROUPER tableau des effectifs et des fréquences (mécanique + p, xp, np, fp, Nk et Fk) tableau à double entrée : choix du type de fréquence Bref, commencer à s’approprier les données
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Chapitre 1. Résumé Que diriez-vous ?
Voici mon résumé. À vous de voir si cela vous convient ! Super-résumé en 2 questions : si étude statistique, que faire avant de commencer ? que faire pour commencer ? Avant de commencer, identifier : les unités et la population sous observation (i et n) la variable et ses caractéristiques (X et xi ; quali.<>quanti. ; discrète<>discrète) Ensuite, mettre de l’ordre et GROUPER tableau des effectifs et des fréquences (mécanique + p, xp, np, fp, Nk et Fk) tableau à double entrée : choix du type de fréquence Bref, commencer à s’approprier les données
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Chapitre 1. Résumé Que diriez-vous ?
Voici mon résumé. À vous de voir si cela vous convient ! Super-résumé en 2 questions : si étude statistique, que faire avant de commencer ? que faire pour commencer ? Avant de commencer, identifier : les unités et la population sous observation (i et n) la variable et ses caractéristiques (X et xi ; quali.<>quanti. ; discrète<>discrète) Ensuite, mettre de l’ordre et GROUPER tableau des effectifs et des fréquences (mécanique + p, xp, np, fp, Nk et Fk) tableau à double entrée : choix du type de fréquence Bref, commencer à s’approprier les données
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Chapitre 1. Résumé Que diriez-vous ?
Voici mon résumé. À vous de voir si cela vous convient ! Super-résumé en 2 questions : si étude statistique, que faire avant de commencer ? que faire pour commencer ? Avant de commencer, identifier : les unités et la population sous observation (i et n) la variable et ses caractéristiques (X et xi ; quali.<>quanti. ; discrète<>discrète) Ensuite, mettre de l’ordre et GROUPER tableau des effectifs et des fréquences (mécanique + p, xp, np, fp, Nk et Fk) tableau à double entrée : choix du type de fréquence Bref, commencer à s’approprier les données
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Chapitre 1. Résumé Que diriez-vous ?
Voici mon résumé. À vous de voir si cela vous convient ! Super-résumé en 2 questions : si étude statistique, que faire avant de commencer ? que faire pour commencer ? Avant de commencer, identifier : les unités et la population sous observation (i et n) la variable et ses caractéristiques (X et xi ; quali.<>quanti. ; discrète<>discrète) Ensuite, mettre de l’ordre et GROUPER tableau des effectifs et des fréquences (mécanique + p, xp, np, fp, Nk et Fk) tableau à double entrée : choix du type de fréquence Bref, commencer à s’approprier les données
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Chapitre 1. Résumé Que diriez-vous ?
Voici mon résumé. À vous de voir si cela vous convient ! Super-résumé en 2 questions : si étude statistique, que faire avant de commencer ? que faire pour commencer ? Avant de commencer, identifier : les unités et la population sous observation (i et n) la variable et ses caractéristiques (X et xi ; quali.<>quanti. ; discrète<>discrète) Ensuite, mettre de l’ordre et GROUPER tableau des effectifs et des fréquences (mécanique + p, xp, np, fp, Nk et Fk) tableau à double entrée : choix du type de fréquence Bref, commencer à s’approprier les données (rappel : idée générale)
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