Calculatrice de statistiques descriptives

Les statistiques descriptives correspondent aux mesures et aux graphiques qui sont dérivés des données suivantes échantillon et sont destinées à fournir des informations sur la population étudiée. Les deux principaux types de statistiques descriptives sont les suivants les mesures de tendance centrale et le mesures de dispersion .

Comment calculer les statistiques descriptives ?

Voici les étapes types à suivre pour calculer les statistiques descriptives :

• Étape 1 : Identifiez clairement les données de l'échantillon et notez la taille de l'échantillon n, qui est le nombre total de données dans l'échantillon, y compris les valeurs répétées
• Étape 2 : Il arrive souvent que vous souhaitiez trier les données par ordre croissant. Bien que cela ne soit pas nécessaire pour calculer la moyenne et l'écart-type, vous devrez le faire pour calculer la médiane et les quartiles
• Étape 3 : Construisez des classes avec les données si vous voulez construire un histogramme. Voir l'article calculatrice d'histogramme pour voir en détail comment construire ces classes
• Étape 4 : Avec un ensemble de statistiques descriptives numériques et une représentation graphique fournie par un histogramme, vous êtes maintenant en mesure de tirer des conclusions sur la distribution des données

A quoi servent les statistiques descriptives ?

Les mesures de tendance centrale visent à donner une idée de la position de la distribution. Des exemples de mesures de tendance centrale sont la moyenne de l'échantillon \(\bar X\), la médiane et le le mode . Des exemples de mesures de dispersion sont le variance de l'échantillon \(s^2\), l'écart-type \(s\) et l'étendue, entre autres.

La moyenne de l'échantillon est la mesure de la tendance centrale la plus couramment utilisée, de même que l'écart-type est la mesure de la dispersion la plus couramment rapportée.

Le seul inconvénient possible est qu'ils sont très sensibles à l'humidité valeurs aberrantes ce qui signifie que leur valeur peut changer radicalement avec une ou deux valeurs aberrantes, si elles ne sont pas détectées ou corrigées.

Autres mesures courantes de la tendance centrale et de la dispersion

Comme nous l'avons mentionné dans les paragraphes précédents, les valeurs aberrantes et les distributions fortement asymétriques peuvent affecter considérablement la valeur de la moyenne et de l'écart-type.

Pour les données fortement asymétriques, vous pouvez également utiliser la médiane ou la milieu de gamme en tant que mesures de la tendance centrale, et les intervalles interquartiles comme mesure de la dispersion.

Statistiques descriptives à l'aide de graphiques

Les graphiques habituellement présentés dans un rapport de statistiques descriptives sont les suivants histogrammes et diagramme en boîte qui donnent une image très claire de la distribution de la variable échantillonnée.

Certaines mesures sont plus appropriées que d'autres dans certains cas. Par exemple, certaines mesures comme la moyenne sont très sensibles aux valeurs aberrantes. Par conséquent, lorsqu'un échantillon présente de fortes valeurs aberrantes ou qu'il est très asymétrique, la mesure de la tendance centrale à privilégier est la médiane au lieu de la moyenne moyenne de l'échantillon

Statistiques descriptives généralement présentées

En général, différents formats sont utilisés, en fonction du contexte des données de l'échantillon. Souvent, le résumé en 5 chiffres est rapporté, ce qui comprend les éléments suivants Minimum le premier quartile, la médiane, le troisième quartile et le maximum .

Que faire si j'ai regroupé des données ?

Les données groupées doivent être traitées différemment tableaux de fréquence . Lorsque l'on dispose de données groupées, en particulier lorsque l'on connaît la fréquence associée à une plage de données donnée, il convient de procéder différemment en utilisant une approximation du point médian pour représenter une plage de données.

Dans ce cas, vous devez plutôt utiliser ceci calculatrice de statistiques descriptives pour les données groupées .

Statistiques descriptives avec tableaux et graphiques

Souvent, l'estimation ponctuelle de paramètres cruciaux de la population, tels que la moyenne et l'écart-type, est extrêmement utile et peut vous en apprendre beaucoup sur la population que vous analysez.

Mais en même temps, il est très important d'utiliser des outils visuels. Par exemple, vous pouvez utiliser ceci calculatrice de tableaux de distribution de fréquences pour condenser les données de l'échantillon en groupes et voir comment les données sont regroupées.

Ou vous pouvez formellement construire un histogramme il s'agit donc d'obtenir une bonne représentation de la distribution de la population dont les données de l'échantillon sont tirées.