daniel.gile@yahoo cirinandgile

D.Gile statistiquesD.Gile statistiques 11

CONCEPTS FONDAMENTAUX EN CONCEPTS FONDAMENTAUX EN STATISTIQUES POUR LES ETUDIANTS STATISTIQUES POUR LES ETUDIANTS DANS LES SCIENCES HUMAINES : UNE DANS LES SCIENCES HUMAINES : UNE

SENSIBILISATIONSENSIBILISATION

[email protected]@yahoo.com www.cirinandgile.comwww.cirinandgile.com

mailto:[email protected]

http://www.cirinandgile.com/


QUANTIFIER ? QUANTIFIER ? (1) (1)

Dans le LAP des sciences humaines, on peut distinguer deux Dans le LAP des sciences humaines, on peut distinguer deux démarches :démarches :

- Une démarche philosophico-créatrice où l’essentiel du travail se - Une démarche philosophico-créatrice où l’essentiel du travail se situe dans la situe dans la réflexion et la création conceptuelleréflexion et la création conceptuelle et où la et où la

« réalité » n’est qu’un point de départ« réalité » n’est qu’un point de départ- Une démarche interprétative, majoritaire, où l’essentiel du - Une démarche interprétative, majoritaire, où l’essentiel du

travail se situe dans travail se situe dans l’interprétation de la réalitél’interprétation de la réalité

Dans celle-ci, les chercheurs interprètent beaucoup sur la base de Dans celle-ci, les chercheurs interprètent beaucoup sur la base de faits. Or, d’après les conventions du LAP, ces faits sont en faits. Or, d’après les conventions du LAP, ces faits sont en

général l’objet d’affirmations avec des exemples et des contre-général l’objet d’affirmations avec des exemples et des contre-exemples illustratifsexemples illustratifs


QUANTIFIER ? QUANTIFIER ? (2) (2)

Dans l’ESP, les conventions exigent que de telles affirmations Dans l’ESP, les conventions exigent que de telles affirmations soient justifiées par des arguments (factuels et conceptuels) soient justifiées par des arguments (factuels et conceptuels)

solides.solides.Même dans le LAP, au moins deux dimensions quantitatives sont Même dans le LAP, au moins deux dimensions quantitatives sont

pertinentes :pertinentes :- L’intensité, ampleur ou autre caractéristique de la « force » des - L’intensité, ampleur ou autre caractéristique de la « force » des

phénomènes évoquésphénomènes évoqués- La fréquence d’occurrence de ces phénomènes : surviennent-ils - La fréquence d’occurrence de ces phénomènes : surviennent-ils

suffisamment souvent pour pouvoir caractériser une « suffisamment souvent pour pouvoir caractériser une « population » ? population » ?

Une connaissance minimum des statistiques paraît donc Une connaissance minimum des statistiques paraît donc intéressante, ne serait-ce qu’au niveau conceptuel.intéressante, ne serait-ce qu’au niveau conceptuel.


QUE SONT LES STATISTIQUES ?QUE SONT LES STATISTIQUES ?

AU SENS DISCIPLINAIREAU SENS DISCIPLINAIRE(PAR OPPOSITION AU SENS « DONNEES »):(PAR OPPOSITION AU SENS « DONNEES »):

UN ENSEMBLE UN ENSEMBLE

D’D’OUTILSOUTILS ET DE ET DE

METHODESMETHODES MATHEMATIQUES MATHEMATIQUES POUR POUR

QUANTIFIERQUANTIFIER DES OBJETS ET PHENOMENES DES OBJETS ET PHENOMENES A DES FINS ANALYTIQUESA DES FINS ANALYTIQUES


STATISTIQUES DESCRIPTIVES ET STATISTIQUES DESCRIPTIVES ET STATISTIQUES INFERENTIELLESSTATISTIQUES INFERENTIELLES

DESCRIPTIVESDESCRIPTIVES- POUR DECRIRE DE MANIERE SYNTHETIQUE - POUR DECRIRE DE MANIERE SYNTHETIQUE DES DES TENDANCESTENDANCES SUSCEPTIBLES D’EXISTER SUSCEPTIBLES D’EXISTER

SOUS UNE ABONDANCE DE CHIFFRESSOUS UNE ABONDANCE DE CHIFFRES

- POUR - POUR CARACTERISER DES RELATIONSCARACTERISER DES RELATIONS ENTRE DES ENTRE DES VARIABLESVARIABLES

INFERENTIELLESINFERENTIELLESPOUR FAIRE DES INFERENCES SUR DES POPULATIONS POUR FAIRE DES INFERENCES SUR DES POPULATIONS

A PARTIR D’ECHANTILLONSA PARTIR D’ECHANTILLONS


LES UNITES ETUDIEESLES UNITES ETUDIEES

UNITESUNITESPERSONNES, OBJETS, PROCESSUS, CHOIX, ACTIONS…PERSONNES, OBJETS, PROCESSUS, CHOIX, ACTIONS…

TOUT CE QUI PEUT ETRE ENUMERETOUT CE QUI PEUT ETRE ENUMERE

« POPULATIONS »« POPULATIONS »ENSEMBLE DES UNITES QUI NOUS INTERESSENTENSEMBLE DES UNITES QUI NOUS INTERESSENT

ECHANTILLONSECHANTILLONSSOUS-ENSEMBLE DE LA POPULATION SOUS-ENSEMBLE DE LA POPULATION

QUI QUI REPRESENTEREPRESENTE CELLE-CI CELLE-CI


VARIABLESVARIABLES

LES UNITES ONT DES CARACTERISTIQUES QUALITATIVE OU LES UNITES ONT DES CARACTERISTIQUES QUALITATIVE OU QUANTITATIVESQUANTITATIVES

QUI INTERESSENT LES STATISTICIENSQUI INTERESSENT LES STATISTICIENS

ELLES DEVIENNENT DES ELLES DEVIENNENT DES VARIABLESVARIABLESPOIDS, TAILLE, NOTES A UN EXAMEN, PRIX,POIDS, TAILLE, NOTES A UN EXAMEN, PRIX,

DUREE DE VIE D’UN PRODUIT,DUREE DE VIE D’UN PRODUIT,QUALITE DE LA VIE D’UNE PERSONNE,QUALITE DE LA VIE D’UNE PERSONNE,

AMELIORATION DE L’ETAT DE SANTE D’UNE PERSONNEAMELIORATION DE L’ETAT DE SANTE D’UNE PERSONNE

SOUVENT LA QUANTIFICATION SOUVENT LA QUANTIFICATION DOIT ETRE CREEEDOIT ETRE CREEE(ECHELLES DE LICKERT)(ECHELLES DE LICKERT)


DISTRIBUTIONDISTRIBUTION

LA LA DISTRIBUTIONDISTRIBUTION D’UNE VARIABLE EST LA D’UNE VARIABLE EST LA REPARTITION DES VALEURS QU’ELLE PREND AU REPARTITION DES VALEURS QU’ELLE PREND AU

SEIN DE LA POPULATIONSEIN DE LA POPULATION

NOMBRE OCCURRENCES

NOTES


STATISTIQUES DESCRIPTIVES:TENDANCES CENTRALES

Si les données sont nombreuses et variablesSi les données sont nombreuses et variablesOn peut souhaiter chercher une éventuelleOn peut souhaiter chercher une éventuelle

TENDANCE CENTRALETENDANCE CENTRALEQui caractérise leur orientationQui caractérise leur orientation


TENDANCES CENTRALES - MOYENNETENDANCES CENTRALES - MOYENNE

MOYENNEMOYENNEAttention : Attention :

- Peut être sensible aux valeurs aberrantesPeut être sensible aux valeurs aberrantes10, 9, 10, 9, 9, 10, 19 10, 9, 10, 9, 9, 10, 19 → → 10,8 (9,5) (n=7) 10,8 (9,5) (n=7)

Cet effet dépend de la taille de la populationCet effet dépend de la taille de la population10, 9, 10, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 9, 10, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 10, 10, 10, 10, 10, 10,

9, 10, 10, 9, 19 9, 10, 10, 9, 19 → 9,95 (9,5) (n=21)→ 9,95 (9,5) (n=21)

- N’A PAS TOUJOURS UN « SENS »N’A PAS TOUJOURS UN « SENS »Deux évaluateurs: 9, 15 Deux évaluateurs: 9, 15 → 12 ?→ 12 ?


TENDANCES CENTRALES - MEDIANETENDANCES CENTRALES - MEDIANE

Divise la population en deux parties égales : la moitié Divise la population en deux parties égales : la moitié est en dessous de la médiane, et la moitié au-dessusest en dessous de la médiane, et la moitié au-dessus

10, 9, 10, 9, 9, 9, 10, 1910, 9, 10, 9, 9, 9, 10, 19↓↓

9, 9, 9, 9, 10, 10, 10, 19 9, 9, 9, 9, 10, 10, 10, 19 → 9,5→ 9,5

Pas affectée par les valeurs aberrantesPas affectée par les valeurs aberrantes

Mais peut être éloignée de la moyenneMais peut être éloignée de la moyenne8, 8, 8, 8, 9, 16, 16, 16 → 8,5 (11,21)8, 8, 8, 8, 9, 16, 16, 16 → 8,5 (11,21)


TENDANCES CENTRALES - MODETENDANCES CENTRALES - MODE

Indique la valeur la plus fréquente (ou les valeurs les Indique la valeur la plus fréquente (ou les valeurs les plus fréquentes)plus fréquentes)

Peut être intéressant pour distributions qualitatives :Peut être intéressant pour distributions qualitatives :

Poulet, poulet, poulet, poisson, boeuf, boeuf, pouletPoulet, poulet, poulet, poisson, boeuf, boeuf, poulet

Paris, Rome, Rome, Londres, Lisbonne, Paris, ParisParis, Rome, Rome, Londres, Lisbonne, Paris, Paris


DISPERSION (1)DISPERSION (1)

Si Si 9, 9, 9, 10, 11, 11, 10, 12, 10, 11, 12, 11, 11, 109, 9, 9, 10, 11, 11, 10, 12, 10, 11, 12, 11, 11, 10

La valeur centrale MOYENNE caractérise bien la La valeur centrale MOYENNE caractérise bien la populationpopulation

Mais siMais si2, 1, 10, 12, 19, 18 2, 1, 10, 12, 19, 18 → 10,3 ???→ 10,3 ???

Une autre caractéristique importante de la distribution Une autre caractéristique importante de la distribution de cette population est sa DISPERSIONde cette population est sa DISPERSION


DISPERSION (2)DISPERSION (2)

Il existe plusieurs mesures de dispersion Il existe plusieurs mesures de dispersion La plus utilisée est l’ECART-TYPELa plus utilisée est l’ECART-TYPE

Standard deviationStandard deviation

ApproximativementApproximativement la moyenne de l’écart entre les la moyenne de l’écart entre les valeurs individuelles et la moyennevaleurs individuelles et la moyenne

L’écart-type a des propriétés intéressantes pour les tests L’écart-type a des propriétés intéressantes pour les tests statistiquesstatistiques


RESUMRESUMÉ SUR LA CARACTERISATION DES É SUR LA CARACTERISATION DES DISTRIBUTIONS DE VARIABLESDISTRIBUTIONS DE VARIABLES

Une distribution à valeurs quantitatives Une distribution à valeurs quantitatives se caractérise utilement parse caractérise utilement par

Sa moyenneSa moyenneSon écart-typeSon écart-type

Si on en connaît le typeSi on en connaît le typeDistribution normale, distribution de Poisson etc.,Distribution normale, distribution de Poisson etc.,

Sa moyenne et son écart-type peuvent suffire pour la Sa moyenne et son écart-type peuvent suffire pour la caractériser avec beaucoup de précisioncaractériser avec beaucoup de précision


STATISTIQUES DESCRIPTIVES - STATISTIQUES DESCRIPTIVES - CORRLATIONSCORRLATIONS

CORRELATIONS :CORRELATIONS :

Mesure de Mesure de L’L’ASSOCIATION CONSTATEEASSOCIATION CONSTATEE

Entre deux variablesEntre deux variablesA NE PAS CONFONDRE AVEC LA CAUSALITEA NE PAS CONFONDRE AVEC LA CAUSALITE

CORRELATION POSITIVECORRELATION POSITIVECORRELATION NEGATIVECORRELATION NEGATIVE

COEFFICIENTS DE CORRELATIONCOEFFICIENTS DE CORRELATION-1 à +1-1 à +1


CORRELATIONS

0

5

10

15

20

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

INVESTISSEMENT

RENTABILITE


REGRESSION LINEAIREREGRESSION LINEAIRE

RECHERCHE D’UNE DROITE QUI CORRESPOND LE RECHERCHE D’UNE DROITE QUI CORRESPOND LE MIEUX AUX DONNEES MESUREESMIEUX AUX DONNEES MESUREES

Y = AX + BY = AX + B

PERMET DE FAIRE DES EXTRAPOLATIONS, DONC DES PERMET DE FAIRE DES EXTRAPOLATIONS, DONC DES PREVISIONSPREVISIONS

REGRESSION LINEAIRE MULTIPLEREGRESSION LINEAIRE MULTIPLERECHERCHE D’UNE FONCTION LINEAIRE DE RECHERCHE D’UNE FONCTION LINEAIRE DE

PLUSIEURS VARIABLES QUI CORRESPOND LE MIEUX PLUSIEURS VARIABLES QUI CORRESPOND LE MIEUX AUX DONNEES MESUREESAUX DONNEES MESUREES


STATISTIQUES INFERENTIELLESSTATISTIQUES INFERENTIELLES

Ont une très grande importanceOnt une très grande importanceDans les sciences et la technologieDans les sciences et la technologie

Elles permettent d’étudier des échantillonsElles permettent d’étudier des échantillonsPuis d’en tirer des conclusionsPuis d’en tirer des conclusionsSur la population toute entièreSur la population toute entière

(Expériences scientifiques, processus industriels, contrôles de (Expériences scientifiques, processus industriels, contrôles de qualité, élections, évolution biologique, phénomènes qualité, élections, évolution biologique, phénomènes

atmosphériques…)atmosphériques…)


STATISTIQUES INFERENTIELLESSTATISTIQUES INFERENTIELLES

METHODES MATHEMATIQUESMETHODES MATHEMATIQUESFONDEES SUR LA THEORIE DES PROBABILITESFONDEES SUR LA THEORIE DES PROBABILITES

CALCULENT DES PROBABILITESCALCULENT DES PROBABILITESSUR LA BASESUR LA BASE

DES TYPES DE DISTRIBUTIONDES TYPES DE DISTRIBUTIONDES TENDANCES CENTRALESDES TENDANCES CENTRALES

DE LA VARIABILITEDE LA VARIABILITECONSTATEES SUR DES ECHANTILLONSCONSTATEES SUR DES ECHANTILLONS


TESTS STATISTIQUES (1)TESTS STATISTIQUES (1)

UTILISES SURTOUT POUR AIDER A DECIDER :UTILISES SURTOUT POUR AIDER A DECIDER :

- SI LA DISTRIBUTION DE DEUX POPULATIONS EST LA - SI LA DISTRIBUTION DE DEUX POPULATIONS EST LA MEMEMEME

C.A.D. SI UNE CONDITION OU UN TRAITEMENTC.A.D. SI UNE CONDITION OU UN TRAITEMENTONT PROBABLEMENT UN EFFET OU NONONT PROBABLEMENT UN EFFET OU NON

- SI UNE CORRELATION CONSTATEE SUR UN - SI UNE CORRELATION CONSTATEE SUR UN ECHANTILLON EST SUSCEPTIBLE D’ETRE ECHANTILLON EST SUSCEPTIBLE D’ETRE

CONSTATEE SUR LA POPULATION TOUTE ENTIERECONSTATEE SUR LA POPULATION TOUTE ENTIERE



LES TESTS SE PRESENTENT SOUS LA FORME D’UN LES TESTS SE PRESENTENT SOUS LA FORME D’UN ELEMENT DE REPONSE A LA QUESTION SUIVANTE :ELEMENT DE REPONSE A LA QUESTION SUIVANTE :

LA DIFFERENCE CONSTATEE SUR LES ECHANTILLONS LA DIFFERENCE CONSTATEE SUR LES ECHANTILLONS EST-ELLE DUE AU HASARD (HEST-ELLE DUE AU HASARD (H00) OU A UNE DIFFERENCE ) OU A UNE DIFFERENCE

« REELLE » ENTRE LES POPULATIONS CONCERNEES « REELLE » ENTRE LES POPULATIONS CONCERNEES (H(H11) ?) ?

LA REPONSE EST PROBABILISTE.LA REPONSE EST PROBABILISTE.LA PROBABILITE D’UNE « FAUX POSITIF »LA PROBABILITE D’UNE « FAUX POSITIF »

(ON DECIDE QUE LA DIFFERENCE EST REELLE ALORS (ON DECIDE QUE LA DIFFERENCE EST REELLE ALORS QU’ELLE EST DUE AU HASARD) EST INDIQUEE PAR p QU’ELLE EST DUE AU HASARD) EST INDIQUEE PAR p

ou ou αα



Le test statistique calcule une valeur en fonction (notamment) des Le test statistique calcule une valeur en fonction (notamment) des moyennes et écarts-types dans les échantillons.moyennes et écarts-types dans les échantillons.

Si la valeur en question se trouve dans une certaine fourchette, on dit Si la valeur en question se trouve dans une certaine fourchette, on dit que la différence est « significative » à un certain niveau de p, par que la différence est « significative » à un certain niveau de p, par exemple 0,05 (avec une probabilité de 5 % de se tromper en disant exemple 0,05 (avec une probabilité de 5 % de se tromper en disant

que la différence est significative).que la différence est significative).

Si la valeur en question se trouve ailleurs, on dit que la différence Si la valeur en question se trouve ailleurs, on dit que la différence n’est pas significative,n’est pas significative,

Ce qui veut dire qu’on ne peut pas dire sur la base de l’échantillon que Ce qui veut dire qu’on ne peut pas dire sur la base de l’échantillon que les populations sont différentes avec une probabilité de 5% de se les populations sont différentes avec une probabilité de 5% de se

tromper.tromper.



Une différence significative est relative.Une différence significative est relative.Elle peut être significative à 5% mais pas à 1%Elle peut être significative à 5% mais pas à 1%

Ce qui change, c’est le risque de faux positif que l’on est disposé Ce qui change, c’est le risque de faux positif que l’on est disposé à accepter.à accepter.

Une différence non significative ne veut pas dire qu’il n’y a pas Une différence non significative ne veut pas dire qu’il n’y a pas de différence entre les populations que les échantillons de différence entre les populations que les échantillons

représentent. représentent. Elle veut simplement dire que les données recueillies sur Elle veut simplement dire que les données recueillies sur

l’échantillon ne permettent pas de trancher, ne serait-ce l’échantillon ne permettent pas de trancher, ne serait-ce qu’avec une probabilité donnée de se tromper.qu’avec une probabilité donnée de se tromper.



Parfois, la chose est due à une trop forte variabilité dans les Parfois, la chose est due à une trop forte variabilité dans les échantillons, qui pourrait être réduite avec des échantillons de échantillons, qui pourrait être réduite avec des échantillons de

plus grande taille.plus grande taille.On ne peut pas préjuger pour autant des résultats avec des On ne peut pas préjuger pour autant des résultats avec des

échantillons plus grands.échantillons plus grands.

SELECTION DES TESTS STATISTIQUESSELECTION DES TESTS STATISTIQUESIl existe de nombreux tests statistiques, parmi lesquels il faut Il existe de nombreux tests statistiques, parmi lesquels il faut

sélectionner le mieux adapté à la situation en fonction de sélectionner le mieux adapté à la situation en fonction de différents facteurs.différents facteurs.


EXEMPLE D’UTILISATION DES TESTS EXEMPLE D’UTILISATION DES TESTS STATISTIQUESSTATISTIQUES

Qualité trad: travailleurs formés (TF) et autodidactes (TA)Qualité trad: travailleurs formés (TF) et autodidactes (TA)Echantillon de TF échantillon de TA.Echantillon de TF échantillon de TA.

Traduction d’un texte, évaluation de qualité de leur travail.Traduction d’un texte, évaluation de qualité de leur travail.Comparaison qualité des deux échantillons avec le test statistique Comparaison qualité des deux échantillons avec le test statistique

approprié.approprié.On trouve différence significative à p< 0,05On trouve différence significative à p< 0,05

Qu’est-ce que cela veut dire ?Qu’est-ce que cela veut dire ?On trouve que cette différence n’est pas significative à p<0,01, On trouve que cette différence n’est pas significative à p<0,01,

qu’est-ce que cela veut dire ?qu’est-ce que cela veut dire ?Et si on trouve que la différence n’est significative ni à 0,05, ni à Et si on trouve que la différence n’est significative ni à 0,05, ni à

0,01 ?0,01 ?


TESTS STATISTIQUES SUPPL (1)TESTS STATISTIQUES SUPPL (1)

TESTS PARAMETRIQUES : SI TESTS PARAMETRIQUES : SI DISTRIBUTION NORMALEDISTRIBUTION NORMALE DE LA VARIABLE, ET PERMET D’ESTIMER LES DE LA VARIABLE, ET PERMET D’ESTIMER LES

PARAMETRES DE LA DISTRIBUTIONPARAMETRES DE LA DISTRIBUTION

TESTS NON PARAMETRIQUES : SI ON NE PEUT PAS TESTS NON PARAMETRIQUES : SI ON NE PEUT PAS POSER UNE DISTRIBUTION NORMALEPOSER UNE DISTRIBUTION NORMALE

ANOVA (ANALYSE DE VARIANCE)(ANALYSE DE VARIANCE)QUAND IL Y A PLUS DE DEUX CONDITIONSQUAND IL Y A PLUS DE DEUX CONDITIONS


TESTS STATISTIQUES SUPPLEMENT (2)TESTS STATISTIQUES SUPPLEMENT (2)

TEST t DE STUDENTTEST t DE STUDENTTEST ZTEST Z

TEST CHI DEUXTEST CHI DEUXTEST EXACT DE FISHERTEST EXACT DE FISHER

TEST DE WILCOXONTEST DE WILCOXONTEST DE MANN-WHITNEYTEST DE MANN-WHITNEY

TEST DE KRUSKALL-WALLISTEST DE KRUSKALL-WALLISANALYSE DE VARIANCE A UN FACTEURANALYSE DE VARIANCE A UN FACTEUR

ANALYSE DE VARIANCE A DEUX FACTEURSANALYSE DE VARIANCE A DEUX FACTEURS……..


ECHANTILLONNAGEECHANTILLONNAGE

CARACTERISTIQUE PRINCIPALE RECHERCHEE DANS CARACTERISTIQUE PRINCIPALE RECHERCHEE DANS UN ECHANTILLON : SA UN ECHANTILLON : SA REPRESENTATIVITEREPRESENTATIVITE PAR PAR

RAPPORT A LA POPULATIONRAPPORT A LA POPULATION

- - ERREUR D’ECHANTILLONNAGEERREUR D’ECHANTILLONNAGE- - BIAISBIAIS

ECHANTILLONNAGE ALEATOIRE PERMET D’ELIMINER ECHANTILLONNAGE ALEATOIRE PERMET D’ELIMINER LES BIAISLES BIAIS

AGRANDIR LA TAILLE DE L’ECHANTILLON PERMET DE AGRANDIR LA TAILLE DE L’ECHANTILLON PERMET DE REDUIRE L’ERREUR D’ECHANTILLONNAGEREDUIRE L’ERREUR D’ECHANTILLONNAGE

- ECHANTILLONNAGE STRATIFIE- ECHANTILLONNAGE STRATIFIE- ECHANTILLONNAGES NON ALEATOIRES- ECHANTILLONNAGES NON ALEATOIRES


CONCLUSIONS ET CONSEILS AUX CONCLUSIONS ET CONSEILS AUX ETUDIANTS (1)ETUDIANTS (1)

DANS VOTRE PROPRE TRAVAILDANS VOTRE PROPRE TRAVAIL- LES STATISTIQUES SONT UN OUTIL D’AIDE A LA DECISION. - LES STATISTIQUES SONT UN OUTIL D’AIDE A LA DECISION.

ELLES PEUVENT ETRE UTILES, MAIS LEUR MANIEMENT ELLES PEUVENT ETRE UTILES, MAIS LEUR MANIEMENT N’EST NI INDISPENSABLE, NI SANS RISQUEN’EST NI INDISPENSABLE, NI SANS RISQUE

- PREFERER UNE UTILISATION SIMPLE QUAND VOUS LE - PREFERER UNE UTILISATION SIMPLE QUAND VOUS LE POUVEZPOUVEZ

- SINON, S’ASSURER DU CONCOURS D’UN STATISTICIEN. - SINON, S’ASSURER DU CONCOURS D’UN STATISTICIEN. SURTOUT NE PAS SE LANCER DANS DES STATISTIQUES SURTOUT NE PAS SE LANCER DANS DES STATISTIQUES INFERENTIELLES SEUL SOUS PRETEXTE QU’IL EXISTE INFERENTIELLES SEUL SOUS PRETEXTE QU’IL EXISTE

DES LOGICIELS QUI VOUS EXPLIQUENT « TOUT »DES LOGICIELS QUI VOUS EXPLIQUENT « TOUT »



- SI VOUS FAITES APPEL A UN STATISTICIEN, LE FAIRE DES - SI VOUS FAITES APPEL A UN STATISTICIEN, LE FAIRE DES LA CONCEPTION DE VOTRE ETUDE, PAS APRES COUP, LA CONCEPTION DE VOTRE ETUDE, PAS APRES COUP, POUR NE PAS VOUS RETROUVER AVEC DES DONNEES POUR NE PAS VOUS RETROUVER AVEC DES DONNEES

DIFFICILES A ANALYSERDIFFICILES A ANALYSER

- NE PAS OUBLIER L’IMPORTANCE D’UN ECHANTILLON - NE PAS OUBLIER L’IMPORTANCE D’UN ECHANTILLON REPRESENTATIFREPRESENTATIF

SI VOS ECHANTILLONS NE LE SONT PAS, VOUS NE POUVEZ SI VOS ECHANTILLONS NE LE SONT PAS, VOUS NE POUVEZ PAS GENERALISER VOS RESULTATS A LA POPULATIONPAS GENERALISER VOS RESULTATS A LA POPULATION



DANS LA LECTURE CRITIQUEDANS LA LECTURE CRITIQUE

- VERIFIER LES CARACTERISTIQUES DE L’ECHANTILLON,- VERIFIER LES CARACTERISTIQUES DE L’ECHANTILLON,LA PRESENCE D’UN BIAIS EVENTUEL ET LA LA PRESENCE D’UN BIAIS EVENTUEL ET LA

GENERALISABILITGENERALISABILITÉÉ

- NE PAS ACCEPTER LA CONCLUSION D’UN AUTEUR SUR - NE PAS ACCEPTER LA CONCLUSION D’UN AUTEUR SUR L’EXISTENCE D’UNE DIFFERENCE S’IL A VERIFIL’EXISTENCE D’UNE DIFFERENCE S’IL A VERIFIÉ É

STATISTIQUEMENT ET N’A PAS TROUVÉ DE DIFFERENCE STATISTIQUEMENT ET N’A PAS TROUVÉ DE DIFFERENCE SIGNIFICATIVESIGNIFICATIVE

- NE PAS ACCEPTER L’IDEE QUE LES DIFFERENCES NE SONT - NE PAS ACCEPTER L’IDEE QUE LES DIFFERENCES NE SONT PAS SIGNIFICATIVES « PARCE QUE L’ECHANTILLON EST PAS SIGNIFICATIVES « PARCE QUE L’ECHANTILLON EST

TROP PETIT ».TROP PETIT ».

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daniel.gile@yahoo cirinandgile