Statistiques et analyses : quelle est la différence ?

Le domaine des statistiques concerne la collecte, l’analyse, l’interprétation et la présentation des données.

Le domaine de l’analyse concerne l’application de méthodes statistiques à des problèmes commerciaux pratiques.

Il existe de nombreux chevauchements entre ces deux domaines, mais voici la principale différence :

Un statisticien est plus susceptible de travailler dans un environnement clinique ou de recherche où la conception des études, les tests d’hypothèses , les modèles ANOVA et les intervalles de confiance sont plus couramment utilisés.

Un analyste est plus susceptible de travailler dans un environnement commercial où les statistiques descriptives, les visualisations de données et les modèles de régression sont plus couramment utilisés.

Les statisticiens et les analystes travaillent avec des données dans leurs rôles quotidiens, mais les statisticiens ont tendance à se concentrer davantage sur le test d’hypothèses statistiques, tandis que les analystes ont tendance à se concentrer davantage sur la compréhension des données et des modèles qui sous-tendent les opérations commerciales.

Continuez à lire pour voir comment les statistiques et les analyses sont utilisées dans des scénarios réels.

L’utilisation des statistiques dans le monde réel

Voici quelques exemples de la façon dont les statistiques sont utilisées dans des scénarios réels.

Exemple 1 : Test d’hypothèse

Les statisticiens travaillant en milieu clinique utilisent souvent des tests d’hypothèse pour déterminer si un nouveau médicament entraîne de meilleurs résultats chez les patients.

Par exemple, un biostatisticien peut administrer un médicament contre l’hypertension à 30 patients pendant un mois, puis administrer un deuxième médicament contre l’hypertension aux mêmes 30 patients pendant un mois supplémentaire.

Ensuite, ils peuvent effectuer un test t sur échantillons appariés pour déterminer s’il existe une différence statistiquement significative dans la réduction de la pression artérielle entre les deux médicaments.

Exemple 2 : Modèles ANOVA

Les statisticiens travaillant en milieu agricole utilisent souvent des modèles ANOVA pour déterminer s’il existe une différence statistiquement significative dans le rendement des cultures entre trois types d’engrais ou plus.

Par exemple, un statisticien peut appliquer trois engrais différents sur différents champs pendant un mois, puis collecter des données pour mesurer le rendement moyen des cultures.

Ils pourraient ensuite effectuer une ANOVA unidirectionnelle pour déterminer s’il existe unedifférence statistiquement significative entre le rendement moyen.

Exemple 3 : intervalles de confiance

Les statisticiens travaillant en milieu médical utilisent souvent des intervalles de confiance pour quantifier la valeur moyenne de différentes données biométriques.

Par exemple, un statisticien peut recueillir des données sur la tension artérielle de 50 patients qui utilisent tous le même médicament contre l’hypertension afin d’établir une plage de valeurs susceptibles de contenir la véritable réduction moyenne de la pression artérielle pour les patients de la population globale qui utilisez ce médicament particulier.

L’utilisation de l’analyse dans le monde réel

Voici quelques exemples de la manière dont l’analyse est utilisée dans des scénarios réels.

Exemple 1 : Statistiques descriptives

Les analystes commerciaux utilisent souvent des statistiques descriptives pour résumer les données liées aux finances des entreprises.

Par exemple, un analyste commercial qui travaille pour une entreprise de vente au détail peut calculer les statistiques descriptives suivantes au cours d’un trimestre commercial :

• Nombre moyen de ventes quotidiennes
• Nombre médian de ventes quotidiennes
• Écart type des ventes quotidiennes
• Revenu total
• Dépenses totales
• Pourcentage de variation du nombre de nouveaux clients
• Pourcentage de produits retournés par les clients

À l’aide de ces mesures, l’analyste peut comprendre la situation financière de l’entreprise et également comparer ces mesures aux trimestres précédents pour comprendre l’évolution des mesures au fil du temps.

Ils peuvent ensuite utiliser ces mesures pour informer l’organisation sur les domaines qui pourraient nécessiter des améliorations pour aider l’entreprise à augmenter ses revenus ou à réduire ses dépenses.

Exemple 2 : visualisations de données

Les analystes qui travaillent pour des entreprises de vente au détail créaient souvent des visualisations de données telles que des graphiques linéaires, des graphiques à barres, des cartes thermiques, des diagrammes en boîte, des nuages de points et d’autres graphiques pour visualiser le total des ventes, des revenus, des dépenses, des remboursements, etc. au cours de différents trimestres d’activité.

Dans le monde réel, de nombreux analystes créent souvent des tableaux de bord interactifs à l’aide de logiciels comme Tableau afin que les dirigeants d’entreprise puissent explorer de manière interactive différentes mesures et explorer les tendances et les modèles de données pour mieux comprendre les performances de l’entreprise.

Exemple 3 : modèles de régression

Les analystes financiers utilisent souvent des modèles de régression pour quantifier la relation entre une ou plusieurs variables prédictives et une variable de réponse .

Par exemple, un analyste peut avoir accès à des données sur l’argent total dépensé en publicité télévisée, en ligne et sur les revenus totaux générés.

Ils pourraient ensuite construire le modèle de régression linéaire multiple suivant :

Revenu = 76,4 + 4,6 (publicité en ligne) + 0,8 (publicité télévisée)

Voici comment interpréter les coefficients de régression dans ce modèle :

• Pour chaque dollar supplémentaire dépensé en publicité en ligne, les revenus augmentent en moyenne de 4,60 $ (en supposant que les dollars dépensés en publicité télévisée restent constants).
• Pour chaque dollar supplémentaire dépensé en publicité télévisée, les revenus augmentent en moyenne de 0,80 $ (en supposant que les dollars dépensés en publicité en ligne restent constants).

Grâce à ce modèle, un analyste financier peut rapidement comprendre que l’argent dépensé en publicité en ligne génère des revenus moyens beaucoup plus élevés que l’argent dépensé en publicité télévisée.

Conclusion

Les statistiques et l’analyse sont deux domaines qui se chevauchent beaucoup.

Cependant, les statisticiens ont tendance à se concentrer davantage sur le test d’hypothèses statistiques, tandis que les analystes ont tendance à se concentrer davantage sur la compréhension des données et des modèles qui sous-tendent les opérations commerciales.

Dans le monde réel, statisticiens et analystes travaillent souvent côte à côte et il n’est pas rare que les deux professions collaborent pour résoudre des problèmes concrets.

Ressources additionnelles

Les articles suivants expliquent l’importance des statistiques dans divers domaines :

Pourquoi les statistiques sont-elles importantes ? (10 raisons pour lesquelles les statistiques sont importantes !)
L’importance des statistiques dans les entreprises
L’importance des statistiques dans l’éducation
L’importance des statistiques dans les soins de santé
L’importance des statistiques en finance