UE « Sciences sociales et politiques » Traitement statistique de l’information ou « Des nombres pour le dire » Chr. Vandeschrick.

UE « Sciences sociales et politiques » Traitement statistique de l’information ou « Des nombres pour le dire » Chr. Vandeschrick

Introduction UE : Sciences politiques et sociales
AA : Traitement statistique de l’information Le prof : Christophe VANDESCHRICK

Analyser des données chiffrées !
Introduction Des nombres pour le dire Un exemple pour vous montrer que les chiffres = des amis ! Certains connaissent l’explication du paradoxe Merci d’attendre ! Polémique : propos contradictoires ou pas ? La polémique Le prof dit : « À la naissance plus de garçons que de filles » Objection : « Dans une population, plus de femmes que d’hommes » D’où vient la contradiction ? si toujours plus de garçons à la naissance, plus de garçons dans la population ! Que faire pour trancher ? Analyser des données chiffrées !

Introduction Polémique : propos contradictoires ou pas ?
Que faire pour trancher ? Analyser des données chiffrées ! Belgique 2009 ( Dans la population totale, plus de femmes Plus de femmes dans la population : juste !  erreur du prof ? Pas site vite ! À la naissance, plus de garçons que de filles À la naissance, plus de garçons : juste aussi ! La clé de l’énigme Absolu % Hommes 49,0 Femmes 51,0 Total 100,0 Absolu % Garçons 65.197 51,2 Filles 62.100 48,8 Total 100,0

Que faire pour trancher ? Des données chiffrées dans la population totale, plus de femmes : juste à la naissance, plus de garçons : juste la clé de l’énigme : à chaque âge, un plus grand % d’hommes décède Conclusion contradiction ou pas ? pas question de contradiction : les 2 idées sont justes ! pour comprendre, analyser ! sans une analyse sérieuse, on ne comprend pas : qui se trompe ? on en reste aux apparences : quelqu’un se trompe ! 0 an 20 ans 40 ans 60 ans 80 ans Hommes 0,0038 0,0006 0,0014 0,0103 0,0638 Femmes 0,0031 0,0002 0,0010 0,0056 0,0414

Que faire pour trancher ? Des données chiffrées dans la population totale, plus de femmes : juste à la naissance, plus de garçons : juste la clé de l’énigme : à chaque âge, un plus grand % d’hommes décède Conclusion contradiction ou pas ? pas question de contradiction : les 2 idées sont justes ! pour comprendre, analyser ! sans une analyse sérieuse, on ne comprend pas : qui se trompe ? on en reste aux apparences : quelqu’un se trompe ! celui qui se trompe : celui qui croit à la contradiction initiale 0 an 20 ans 40 ans 60 ans 80 ans Hommes 0,0038 0,0006 0,0014 0,0103 0,0638 Femmes 0,0031 0,0002 0,0010 0,0056 0,0414

Introduction Polémique : propos contradictoires ou pas ? Que faire pour trancher ? Des données chiffrées dans la population totale, plus de femmes : juste à la naissance, plus de garçons : juste la clé de l’énigme : à chaque âge, un plus grand % d’hommes décède Conclusion contradiction ou pas ? pas question de contradiction : les 2 idées sont justes ! pour comprendre, analyser ! sans une analyse sérieuse, on ne comprend pas : qui se trompe ? on en reste aux apparences : quelqu’un se trompe ! Grâce à l’analyse : alimenter un débat d’idées <> référendum d’opinions Données utilisées à titre d’exemple (pas utile de les mémoriser) Par contre, intéressant de voir que : ° malgré les apparences ° il n’y a pas contradiction. 0 an 20 ans 40 ans 60 ans 80 ans Hommes 0,0038 0,0006 0,0014 0,0103 0,0638 Femmes 0,0031 0,0002 0,0010 0,0056 0,0414

Introduction Qu’allons-nous faire dans ce cours ?
« Faire parler les données chiffrées » = « analyse statistique » Apprendre des « MÉTHODES » de traitement de l’information brute (les données), par exemple établir des graphiques calculer des moyennes etc. pour, au départ des données, extraire une information correcte (c’est la moindre des choses) compréhensible (le commun des mortels peut suivre) pertinente (en rapport avec le sujet) efficace (montrant ce que l’on veut montrer) Résultat : phénomène (f) mieux connu sur une base OBJECTIVE REPRODUCTIBLE

Introduction Activité d’apprentissage (AA) : initiation à la statistique « initiation » : certains trouvent que… et d’autres que… début d’un processus qui se poursuivra plus tard organisation des cours & intercours on commence à temps (avis sur la porte…) « à temps » ≠ d’entrer à l’heure juste salle de cours = salle de travail ici, on fait de la statistique et pas autre chose planification prévue et dès lors… bienvenue aux questions à propos de la statistique

Introduction Syllabus PowerPoints « complet »
parfois documents complémentaires… à toujours avoir avec soi ! erreurs possibles ! (Merci pour votre vigilance) (possiblement 2 volumes) PowerPoints aide pour suivre et étudier le cours (« résumé ») accès : distribués au cours version animée accessible sur le site de l’école (p. vii) erreurs possibles parfois ≠ du syllabus changements possibles en cours d’année cours ≠ entreprise de recopiage des PowerPoints

Introduction Calculette
Indispensable à chaque cours (dès le prochain cours) Pourquoi ? exercices : si pas assez de calculettes, pas d’exercice… vérifications Que faut-il comme fonctions ? les 4 opérations, racines, exposants et factorielles mémoires et parenthèses la calculette que vous auriez déjà devrait convenir ! En connaitre le maniement, notamment pour l’examen ! Pour l’examen, le GSM ne sera pas autorisé comme calculette !

Introduction Connaissances de base en math Exemples :
opérations de base calcul de % (« règle de 3 », c’est bien mais…) écrire correctement un résultat arrondir un résultat (dias à ce sujet) dans le syllabus, pages viii à x Si problèmes, à vous de réagir, le plus vite possible !

Introduction Évaluation de l’AA Examen écrit Plutôt des « exercices »
formulaire qui sera dans le questionnaire d’examen (p. xii) directives (p. xi) exemples de questions : le syllabus et exercices supplémentaires Niveau de difficulté ni facile, ni difficile n’écoutez pas trop les bruits de couloir, si ce n’est : « En travaillant, il y a moyen d’obtenir une bonne note (15 ou +) » pas une question de chance : beaucoup de questions… la calculette !!!!

Pas de quota de réussites ou d’échecs
Introduction Évaluation de l’AA Taux de réussite (10 et +) en : ± 68 % des inscrit(e)s juin : ,8 % septembre : + 29,7 % total : ,6 % (effet d’arrondis) dommage d’attendre septembre pour réussir ! défi : améliorer en juin Pas de quota de réussites ou d’échecs Fable stupide entendue par le passé !

Introduction Évaluation de l’AA
Taux de réussite (10 et +) en : 68 % des inscrit(e)s Causes des échecs vos critères d’évaluation ≠ des critères de l’enseignement supérieur vous vous surévaluez très souvent, parfois fortement ! investissement personnel INSUFFISANT Travail nécessaire : TRÈS variable selon les cas si « matheux » … (ne pas se croire trop vite matheux) si pas matheux : pendant l’année : 30 à 60 minutes entre chaque cours pendant le blocus et la session : plusieurs JOURS si pas de travail « sérieux », ne rêvez pas : si un peu de travail la veille de l’examen, ne pas espérer réussir !

Taux de réussite (10 et +) en : 68 % des inscrit(e)s Causes des échecs Travail nécessaire : variable selon les cas Que faire pour bien se préparer ? comprendre la matière en profondeur faire les exercices du syllabus (corrections en chapitre 7) faire les exercices supplémentaires du site (avec corrections) travail individuel et en groupe des questionnaires d’années antérieures circulent éventuellement avec des réponses… … parfois très amusantes… tellement elles sont fausses … ce qui m’a permis de comprendre la répétition d’erreurs parfois vraiment grossières

Taux de réussite (10 et +) en : 68 % des inscrit(e)s Causes des échecs Travail nécessaire : variable selon les cas Que faire pour bien se préparer ? comprendre la matière en profondeur faire les exercices du syllabus (corrections au chapitre 7) faire les exercices supplémentaires du site (avec corrections) travail individuel et en groupe des questionnaires d’années antérieures circulent éventuellement avec des réponses… … parfois très amusantes… tellement elles sont fausses … ce qui m’a permis de comprendre la répétition d’erreurs parfois vraiment grossières

Taux de réussite (10 et +) en : 68 % des inscrit(e)s Causes des échecs Travail nécessaire : variable selon les cas Que faire pour bien se préparer ? comprendre la matière en profondeur faire les exercices du syllabus (corrections au chapitre 7) faire les exercices supplémentaires du site (avec corrections) travail INDIVIDUEL et, éventuellement, en groupe des questionnaires d’années antérieures circulent éventuellement avec des réponses… … parfois très amusantes… tellement elles sont fausses … ce qui m’a permis de comprendre la répétition d’erreurs parfois vraiment grossières

Introduction Descriptif de l’AA (cf. document ci-annexé)
Plan de l’AA (et du syllabus) Chap. 1. Généralités sur les données Chap. 2. Graphiques Chap. 3. Paramètres (moyenne, mode…) Chap. 4. Variation dans le temps Chap. 5. Interprétation des données d’enquête Chap. 6. Probabilités et analyse combinatoire On commence par le chapitre… 5 Interprétation des données d’enquête

Dia pas utilisée en 2016-17 Introduction
Qu’allons-nous faire dans ce cours ? « Faire parler les données chiffrées » Apprendre des « MÉTHODES » de traitement de l’information brute (les données), par exemple établir des graphiques calculer des moyennes etc. Pour, au départ des données, extraire une information correcte (c’est la moindre des choses) compréhensible (le commun des mortels peut suivre) pertinente (en rapport avec le sujet) efficace (montrant ce que l’on veut montrer) Résultat : phénomène (f) mieux connu sur une base OBJECTIVE REPRODUCTIBLE

Dia pas utilisée en 2016-17 Introduction
Objectifs du cours Dissocier ce qui vient de soi (les « impressions ») ce qui vient des données quantitatives Difficultés dynamique individualiste : ce qui compte, c’est ce que je pense surinformation : comment choisir ? Résultat : un débat d’idées et pas un simple référendum Grâce aux chiffres, comment atteindre une information intéressante ? atteindre une information pertinente ? aller au-delà de l’apparence ? utiliser les chiffres sans les maltraiter ? Exemple : une polémique en classe

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