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Interprétation des données à partir d’un Histogramme ou d’un diagramme à bandes
LES DIFFÉRENTS DIAGRAMMES STATISTIQUES PARTIE 2 COURS AMOS B1 ANNÉE 2022
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À Retenir...
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Histogramme
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Effectif de l’échantillon Mode (unimodale/multimodale)
EVALUER LES CARACTÉRISTIQUES CLÉS Effectif de l’échantillon Mode (unimodale/multimodale) Etendue (dispersion) Asymetrie Données non normales ?
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5 caractéristiques clés à analyser => 5 étapes
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1ère étape : Évaluer les effectifs
L'effectif de l'échantillon peut avoir une incidence sur l'apparence du graphique.
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1ère étape : Évaluer les effectifs
Evaluez l'impact de l'effectif de l'échantillon sur l'apparence de l'histogramme. n = n=100
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2ème étape : Interprétation de la dispersion
Recherchez les différences entre les dispersions des groupes.
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Étendue : indicateur de dispersion
Étendue : indicateur de dispersion. L’étendue mesure l’étalement des valeurs d’une distribution.
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Interprétation de la dispersion
La dispersion mesurée par l’étendue indique un étalement ou une concentration des données ?
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3ème étape : Identification d’un ou de plusieurs modes
Le seul résumé statistiquement correct ici consiste à présenter les différents modes qui permettent de localiser les zones de concentration des valeurs.
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3ème étape : Identification d’un ou de plusieurs modes
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3ème étape : Identification d’un ou de plusieurs modes
Répartition unimodale ou multimidale?
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4ème étape : Mesure de l’asymetrie
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Asymetrie : Mode, Mediane, Moyenne mesurent l’asymetrie de la répartition des valeurs d’une distribution.
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Asymetrie : L'asymétrie indique où la majorité des données sont situées
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Mesure de l’asymétrie : coefficient de Yule
Le coefficient d’asymétrie de Yule est basé sur les écarts de quartiles. Il s’écrie : S = 0 : distribution symetrique S> 0 : distribution asymetrique droite Mo < Me < Moyenne S<0 : distribution asymétrique gauche Mo > Me > Moyenne
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Étape 5 : Rechercher les données non normales
Des données asymétriques et multimodales peuvent indiquer la présence de données non normales. Une donnée aberrante est une observation qui se trouve « loin » des autres observations.
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Étape 5 : Rechercher les données non normales
Des données asymétriques et multimodales peuvent indiquer la présence de données non normales ou aberrantes.
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Étape 5 : Rechercher les données non normales
Des données asymétriques et multimodales peuvent indiquer la présence de données non normales ou aberrantes.
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Étape 5 : Rechercher les données non normales
Identification de données non normales ou aberrantes?.
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À propos de la Loi Normale
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Introduction à la normalité d’une distribution
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Introduction à la normalité d’une distribution
La distribution normale, appelée aussi gaussienne, correspond à la distribution de probabilités d'une variable aléatoire continue dont la courbe est : - Parfaitement symétrique autour de µ, - Forme de cloche. Elle dépend de 2 paramètres : la moyenne (µ) et l’écart-type (sigma).
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Introduction à la normalité d’une distribution
La Boite à moustache permet de visualiser rapidement la symétrie de la distribution des données et de reperer la présence de valeurs atypiques.
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Comparaison de 2 histogrammes
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Pour aller plus loin…
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Comparaison de plusieurs distributions
L'effectif de l'échantillon : 8600 >16 ans
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Comparaison de plusieurs distributions
L'effectif de l'échantillon : 8600 >16 ans En 2019 : = 88 %
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Comparaison de plusieurs distributions
L'effectif de l'échantillon : 8600 >16 ans En 2019 : = 88 % En 2018 : 88 % En 2017 : 84 % En 2016 : 78 % En 2015 : 73 %
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Comparaison des modes de chaque distribution
Snapchat : 45 Instagram : 35 Twitter : 21 Facebook : 15
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Comparaison des modes de chaque distribution
Asymetrie Étalement gauche Bimodale Étalement droite
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Cest À Vous ! TP 1 : Formulaire Form : TD N°7
Page web à visiter fr/minitab/18/help-and-how-to/graphs/how- to/histogram/interpret-the-results/key-results/
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