Statistiques à une variable

Résumer une série par ses indicateurs de position et de dispersion sans perdre l’information essentielle.

Télécharger le PDF

Pourquoi étudier les statistiques ?

Une liste de centaines de valeurs est souvent illisible. Les statistiques cherchent à la résumer sans mentir : où se situe son centre, comment les valeurs se dispersent-elles, existe-t-il des valeurs inhabituelles, et comment comparer deux groupes ?

Vocabulaire et organisation des données

Population, individus et caractère

Effectifs et fréquences

Représenter une série statistique

Diagramme en bâtons

Pour une variable quantitative discrète, chaque valeur est représentée par un bâton dont la hauteur est proportionnelle à son effectif ou à sa fréquence.

Schéma : Diagramme en bâtons

Effectifs cumulés et fréquences cumulées

Pour la série des livres, les effectifs cumulés sont \(2,7,14,18,20\). Ils permettent de localiser immédiatement la médiane et les quartiles.

La moyenne

Moyenne simple et moyenne pondérée

Linéarité de la moyenne

Ajouter, retirer ou réunir des données

Médiane et quartiles

La médiane partage la série en deux

Les quartiles

Boîte à moustaches

Une boîte à moustaches représente le minimum, \(Q_1\), la médiane, \(Q_3\) et le maximum.

Schéma : Boîte à moustaches

Mesurer la dispersion

Étendue et écart interquartile

Variance et écart type

Données regroupées en classes

Pourquoi regrouper ?

Pour une variable continue, les valeurs exactes peuvent être très nombreuses. On les regroupe en intervalles appelés classes. La classe \([10;20[\) contient \(10\) mais pas \(20\).

Histogramme

Schéma : Histogramme

Moyenne estimée avec les centres de classes

Classe médiane et interpolation

Les fréquences cumulées de l'exemple sont \(0{,}10\), \(0{,}40\), \(0{,}80\), \(1\). La fréquence \(0{,}50\) est atteinte dans \([20;30[\) : c'est la classe médiane.

Schéma : Classe médiane et interpolation

Comparer deux séries

Schéma : Comparer deux séries

Calculer avec Python

from math import sqrt

def indicateurs(valeurs):
    n = len(valeurs)
    moyenne = sum(valeurs) / n
    variance = sum((x - moyenne)**2 for x in valeurs) / n
    return moyenne, sqrt(variance)

serie = [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2,
         2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 4]
print(indicateurs(serie))  # (1.95, environ 1.117)

Pour aller plus loin - Accessible à tous

Une formule plus rapide pour la variance

Transformer l'écart type

Pourquoi la moyenne est-elle un centre naturel ?

Score centré-réduit

Boîte à outils et erreurs à éviter

Fiche-mémoire

Schéma : Fiche-mémoire