Concepts de base des statistiques

Dans cet article, vous trouverez les principaux concepts des statistiques ainsi qu’un exemple de cas réel dans lequel ces concepts sont appliqués. Vous pourrez également voir des concepts statistiques plus avancés.

Concepts statistiques de base

Les concepts de base des statistiques sont :

• Population : ensemble d’éléments présentant des caractéristiques similaires sur lesquels une étude statistique est destinée à être réalisée.
• Échantillon : partie de la population sur laquelle est réalisée l’étude statistique.
• Individuel : chacun des éléments qui font partie de la population.
• Caractère : chacune des caractéristiques que possèdent tous les individus d’une population et qui peuvent donc faire l’objet d’une étude statistique.
• Échantillonnage : processus par lequel un échantillon est sélectionné parmi une population. Il existe différentes méthodes d’échantillonnage.
• Variable statistique : caractéristique des individus d’une population qui peut prendre différentes valeurs et être mesurée. C’est généralement la caractéristique qui est étudiée dans la recherche statistique.
• Paramètre statistique : valeur qui résume les caractéristiques d’un échantillon.
• Expérience statistique : procédure qui fournit un résultat, qu’il soit numérique ou non, et sert à calculer la probabilité d’occurrence de chaque résultat possible.
• Statistiques descriptives : branche de la statistique chargée de décrire les données collectées pour aider à leur analyse.
• Statistiques inférentielles : branche de la statistique chargée de déterminer les valeurs d’une population à partir des données d’un échantillon.
• Moyenne arithmétique : C’est la valeur moyenne d’un ensemble de données statistiques.
• Médiane : est la valeur médiane d’un ensemble de données classées du plus petit au plus grand. Autrement dit, la médiane divise l’ensemble des données ordonnées en deux parties égales.
• Mode : C’est la valeur la plus répétée dans un ensemble de données.
• Écart type : valeur indiquant la dispersion ou la variabilité d’un ensemble de données.
• Plage : C’est la différence entre la valeur maximale et la valeur minimale d’un ensemble de données.

Exemple de concepts de base des statistiques

Une fois que nous aurons vu la définition des concepts de base de la statistique, nous allons voir un exemple de cas réel pour bien comprendre leurs significations.

Par exemple, si nous faisons une étude statistique sur la taille des pieds de tous les habitants d’un pays, la population correspond à toutes les personnes qui vivent dans ce pays. Cependant, comme de nombreuses personnes vivent dans un pays, nous ne pouvons pas demander la taille de pied de chacun, mais nous ne demanderons qu’à 20 % des habitants et ceux-ci constituent l’échantillon de l’étude. De même, chacun des habitants du pays représente un individu dans l’étude. Et enfin, le caractère de l’étude est la taille des pieds des personnes.

En revanche, le processus par lequel nous sélectionnons les habitants qui participeront à l’étude est l’échantillonnage. Plus précisément, dans ce cas, nous pourrions choisir les éléments de l’échantillon de manière aléatoire, nous utiliserions donc une méthode d’échantillonnage appelée échantillonnage aléatoire simple.

De plus, pour effectuer l’analyse statistique, nous pourrions calculer différents paramètres statistiques pour connaître les caractéristiques de l’échantillon collecté. Ainsi, nous pourrions déterminer, par exemple, la moyenne, la médiane, le mode, l’écart type et la plage des données collectées.

Enfin, lors du calcul de différentes mesures statistiques de l’échantillon, nous utiliserions des statistiques descriptives, puisque nous décrivons les caractéristiques de l’échantillon. Cependant, si nous utilisions ensuite les valeurs calculées pour faire une approximation des valeurs de population, nous utiliserions des statistiques inférentielles.

Concepts statistiques avancés

Maintenant que nous connaissons les concepts de base des statistiques, examinons quelques concepts plus avancés qui peuvent également vous être utiles.

• Fréquence statistique – Nombre de fois qu’une valeur apparaît dans un ensemble de données.
• Graphique statistique : est une représentation graphique d’un ensemble de données statistiques.
• Intervalle de confiance : C’est un intervalle qui fournit une approximation des valeurs entre lesquelles se situe la valeur d’un paramètre de population.
• Niveau de confiance : probabilité que l’estimation d’un paramètre statistique d’une population se situe dans l’intervalle de confiance.
• Hypothèse nulle : c’est l’hypothèse selon laquelle l’hypothèse initiale que l’on a concernant un paramètre de population est fausse.
• Hypothèse alternative : est l’hypothèse de recherche statistique que vous souhaitez prouver comme étant vraie
• Contraste d’hypothèse : c’est une procédure utilisée pour rejeter ou rejeter une hypothèse. Plus précisément, lors du test d’hypothèse, il est déterminé si l’hypothèse nulle ou l’hypothèse alternative est vraie.
• Valeur p : est une valeur comprise entre 0 et 1 qui est utilisée dans les tests d’hypothèse pour rejeter ou accepter l’hypothèse nulle.
• Régression linéaire : c’est un modèle statistique qui met en relation une ou plusieurs variables indépendantes avec une variable dépendante.