ESG – 2 ème année GF
Statistique et analyse des données
A.U. 10 / 11

Analyse Exploratoire des Données
Tri à plat et tris croisés

« Les statistiques ne dispensent pas d’être intelligent »
(Alfred Sauvy)

I - Buts de l’analyse statistique

Observer
Décrire
Expliquer
Confirmer

• Décrire de façon précise, organiser et résumer les données d’une étude afin de pouvoir les interpréter et communiquer les résultats aux autres utilisateurs.

• Déterminer les relations entre les variables à partir des données de l’échantillon.

II - Définitions de base

• Population: ensemble de tous les objets ou sujets qui
Possèdent une ou plusieurs caractéristiques communes.

• Échantillon: sous-ensemble d’une population.
• Peut-être plus ou moins représentatif de la population à l’étude.
• Plus l’échantillon est grand plus il sera représentatif.
• Il existe différentes méthodes d’échantillonnage.

• Statistique : Descriptive: vise essentiellement à résumer l’information d’un ensemble de données à l’aide d’indices numériques et/ou graphiques.
Inférentielle (décisionnelle): permet de tirer des conclusions sur l’ensemble de la population étudiée à partir de statistiques calculées sur un ou plusieurs échantillons.

Prévisionnelle: A partir de données passées observées sur une variable dépendante du temps, essayer de prévoir les valeurs futures de cette même variable.

• Types de variables

• Qualitative Nominale (catégorielle):
Données de catégorisation. Dans l’échelle nominale, la variable est séparée en catégories et chacune a un nom. Les catégories ne sont pas comparables.
(Sexe de l’individu, nationalité, secteur d’activité, …)
• Qualitative Ordinale: Échelle qui implique un ordre entre les sujets, objets ou modalités. La distance entre les rangs n’est pas nécessairement la même.
(mention obtenue, degré de satisfaction, classes d’age, classes de salaire, …)
• Quantitative (ou échelle):
Caractère mesurable, prenant des valeurs en nombre