{"id":816009,"date":"2022-10-19T09:00:59","date_gmt":"2022-10-19T09:00:59","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/methodes-danalyse-statistique-2\/"},"modified":"2023-09-18T06:46:23","modified_gmt":"2023-09-18T06:46:23","slug":"methodes-danalyse-statistique-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/qa-release.questionpro.com\/blog\/fr\/methodes-danalyse-statistique-2\/","title":{"rendered":"5 M\u00e9thodes d’analyse statistique pour la recherche et l’analyse"},"content":{"rendered":"
Tout se r\u00e9sume \u00e0 utiliser la puissance des m\u00e9thodes d’analyse statistique, qui permettent aux universitaires de collaborer et de collecter des donn\u00e9es afin d’identifier des tendances et des mod\u00e8les.<\/span><\/p>\n Au cours des dix derni\u00e8res ann\u00e9es, le quotidien des entreprises s’est consid\u00e9rablement transform\u00e9. Il n’est pas rare que les choses semblent encore identiques, qu’il s’agisse de la technologie utilis\u00e9e dans les espaces de travail ou des logiciels utilis\u00e9s pour communiquer.<\/span><\/p>\n On dispose aujourd’hui d’une quantit\u00e9 impressionnante d’informations qui \u00e9taient autrefois rares. Mais cela peut \u00eatre accablant si vous n’avez pas la moindre id\u00e9e de la mani\u00e8re dont il faut examiner les donn\u00e9es de votre entreprise pour en tirer des conclusions significatives et pr\u00e9cises.<\/span><\/p>\n Ce blog aborde 5 m\u00e9thodes d’analyse statistique diff\u00e9rentes, ainsi qu’une discussion d\u00e9taill\u00e9e de chacune d’entre elles.<\/span><\/p>\n L’analyse statistique est la pratique qui consiste \u00e0 recueillir et \u00e0 analyser des donn\u00e9es afin d’identifier des mod\u00e8les et des tendances. Il s’agit d’une m\u00e9thode permettant d’\u00e9liminer les biais de l’\u00e9valuation des donn\u00e9es en utilisant l’analyse num\u00e9rique. L’analyse des donn\u00e9es et l’analyse des donn\u00e9es<\/a> sont des processus \u00e9troitement li\u00e9s qui impliquent d’extraire des informations des donn\u00e9es pour prendre des d\u00e9cisions \u00e9clair\u00e9es.<\/span><\/p>\n Ces m\u00e9thodes d’analyse statistique permettent de recueillir des interpr\u00e9tations de recherche, de cr\u00e9er des mod\u00e8les statistiques et d’organiser des enqu\u00eates<\/a> et des \u00e9tudes.<\/span><\/p>\n L’analyse des donn\u00e9es<\/a> fait appel \u00e0 deux m\u00e9thodes statistiques de base :<\/span><\/p>\n Les trois facteurs suivants permettent de d\u00e9terminer si une approche statistique est la plus appropri\u00e9e :<\/span><\/p>\n Le terme \u00ab\u00a0param\u00e9trique\u00a0\u00bb fait r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 tous les types de proc\u00e9dures statistiques utilis\u00e9es pour comparer les moyennes. En revanche, le terme \u00ab\u00a0non param\u00e9trique\u00a0\u00bb fait r\u00e9f\u00e9rence aux m\u00e9thodes statistiques qui comparent des mesures autres que les moyennes, telles que les m\u00e9dianes, les rangs moyens et les proportions.<\/span><\/p>\n Pour chaque cas particulier, les m\u00e9thodes d’analyse statistique de la biostatistique peuvent \u00eatre utilis\u00e9es pour analyser et interpr\u00e9ter les donn\u00e9es. Il est n\u00e9cessaire de conna\u00eetre les hypoth\u00e8ses et les conditions des m\u00e9thodes statistiques pour choisir la meilleure m\u00e9thode statistique pour l’analyse des donn\u00e9es.<\/span><\/p>\n Que vous soyez ou non un scientifique des donn\u00e9es, il ne fait aucun doute que le big data est en train de prendre d’assaut le monde entier. Il faut donc savoir par o\u00f9 commencer. Il existe 5 options pour cette m\u00e9thode d’analyse statistique :<\/span><\/p>\n Les donn\u00e9es massives (big data) envahissent le monde, quelle que soit la mani\u00e8re dont on les d\u00e9coupe. La moyenne, plus souvent appel\u00e9e moyenne, est la technique initiale utilis\u00e9e pour effectuer l’analyse statistique. Pour trouver la moyenne, il faut additionner une liste de nombres, diviser ce total par les \u00e9l\u00e9ments de la liste, puis ajouter une autre liste de nombres.<\/span><\/p>\n Cette technique permet de visualiser rapidement les donn\u00e9es tout en d\u00e9terminant la tendance g\u00e9n\u00e9rale de la collecte de donn\u00e9es<\/a>. Le calcul simple et rapide est \u00e9galement avantageux pour les utilisateurs de la m\u00e9thode.<\/span><\/p>\n Le centre des donn\u00e9es consid\u00e9r\u00e9es est d\u00e9termin\u00e9 \u00e0 l’aide de la moyenne statistique. Le r\u00e9sultat est appel\u00e9 moyenne des donn\u00e9es pr\u00e9sent\u00e9es. Les interactions dans le monde r\u00e9el impliquant la recherche, l’\u00e9ducation et l’athl\u00e9tisme utilisent fr\u00e9quemment un langage d\u00e9sobligeant. Si vous vous consid\u00e9rez comme un scientifique des donn\u00e9es, songez \u00e0 la fr\u00e9quence \u00e0 laquelle la moyenne de frappe d’un joueur de baseball – sa moyenne – est \u00e9voqu\u00e9e dans les conversations. Il faut donc savoir par o\u00f9 commencer.<\/span><\/p>\n Une technique statistique appel\u00e9e \u00e9cart-type mesure l’ampleur de la distribution des donn\u00e9es par rapport \u00e0 la moyenne.<\/span><\/p>\n Lorsque l’on travaille avec des donn\u00e9es, un \u00e9cart-type \u00e9lev\u00e9 indique que les donn\u00e9es sont tr\u00e8s dispers\u00e9es par rapport \u00e0 la moyenne. Un faible \u00e9cart indique que la plupart des donn\u00e9es sont conformes \u00e0 la moyenne et peut \u00e9galement \u00eatre consid\u00e9r\u00e9 comme la valeur attendue de l’ensemble.<\/span><\/p>\n L’\u00e9cart-type est fr\u00e9quemment utilis\u00e9 pour analyser la dispersion des points de donn\u00e9es, qu’ils soient ou non regroup\u00e9s.<\/span><\/p>\n Imaginez que vous \u00eates un sp\u00e9cialiste du marketing qui vient de terminer une enqu\u00eate aupr\u00e8s de ses clients. Supposons que vous souhaitiez d\u00e9terminer si un groupe plus important de clients est susceptible de fournir les m\u00eames r\u00e9ponses. Dans ce cas, vous devez \u00e9valuer la fiabilit\u00e9 des r\u00e9ponses apr\u00e8s avoir re\u00e7u les r\u00e9sultats de l’enqu\u00eate. Si l’\u00e9cart-type est faible, un plus grand nombre de clients peut \u00eatre projet\u00e9 avec les r\u00e9ponses.<\/span><\/p>\n La r\u00e9gression en statistique \u00e9tudie le lien entre une variable ind\u00e9pendante et une variable d\u00e9pendante (l’information que vous essayez d’\u00e9valuer) (les donn\u00e9es utilis\u00e9es pour pr\u00e9dire la variable d\u00e9pendante).<\/span><\/p>\n Elle peut \u00e9galement \u00eatre expliqu\u00e9e en termes d’influence d’une variable sur une autre, ou comment des changements dans une variable incoh\u00e9rente entra\u00eenent des changements dans une autre variable, ou vice versa, ce qui constitue une simple relation de cause \u00e0 effet. Il sugg\u00e8re que le r\u00e9sultat d\u00e9pend d’un ou de plusieurs facteurs.<\/span><\/p>\n Les graphiques et diagrammes d’analyse de r\u00e9gression<\/a> utilisent des lignes pour indiquer les tendances sur une p\u00e9riode pr\u00e9d\u00e9termin\u00e9e ainsi que la force ou la faiblesse des corr\u00e9lations entre les variables.<\/span><\/p>\n Les deux ensembles de variables al\u00e9atoires \u00e0 l’int\u00e9rieur de l’ensemble de donn\u00e9es doivent \u00eatre test\u00e9s \u00e0 l’aide de tests d’hypoth\u00e8ses, parfois appel\u00e9s \u00ab\u00a0tests T\u00a0\u00bb. <\/span>\u00ab\u00a0test T\u00a0\u00bb, dans l’analyse statistique.<\/b> dans le cadre de l’analyse statistique.<\/span><\/p>\n Cette approche vise \u00e0 d\u00e9terminer si une affirmation ou une conclusion donn\u00e9e est valable pour la collecte de donn\u00e9es. Elle permet de comparer les donn\u00e9es avec de nombreuses hypoth\u00e8ses. Il peut \u00e9galement aider \u00e0 pr\u00e9voir l’impact des choix sur l’entreprise.<\/span><\/p>\n En statistique, un test d’hypoth\u00e8se permet de d\u00e9terminer une quantit\u00e9 en fonction d’une hypoth\u00e8se particuli\u00e8re. Le r\u00e9sultat du test indique si l’hypoth\u00e8se est correcte ou si elle n’a pas \u00e9t\u00e9 respect\u00e9e. L’hypoth\u00e8se nulle, parfois appel\u00e9e hypoth\u00e8se 0, est cette pr\u00e9somption. La premi\u00e8re hypoth\u00e8se, souvent appel\u00e9e hypoth\u00e8se 1, est toute autre th\u00e9orie qui entrerait en conflit avec l’hypoth\u00e8se 0.<\/span><\/p>\n Lorsque vous effectuez un test d’hypoth\u00e8se, les r\u00e9sultats du test sont statistiquement significatifs s’ils d\u00e9montrent que l’\u00e9v\u00e9nement n’a pas pu se produire par hasard ou de mani\u00e8re al\u00e9atoire.<\/span><\/p>\n Lors de l’\u00e9valuation des donn\u00e9es en vue d’une analyse statistique, la collecte de donn\u00e9es fiables peut parfois s’av\u00e9rer difficile car l’ensemble de donn\u00e9es est trop important. Lorsque c’est le cas, la majorit\u00e9 choisit la m\u00e9thode dite de d\u00e9termination de la taille de l’\u00e9chantillon<\/a>, qui consiste \u00e0 examiner un \u00e9chantillon ou des donn\u00e9es de plus petite taille.<\/span><\/p>\n Vous devez choisir la taille appropri\u00e9e de l’\u00e9chantillon afin d’assurer la pr\u00e9cision n\u00e9cessaire pour mener \u00e0 bien cette t\u00e2che. Vous n’obtiendrez pas de r\u00e9sultats fiables apr\u00e8s votre analyse si la taille de l’\u00e9chantillon est trop petite.<\/span><\/p>\n Vous utiliserez plusieurs techniques d’\u00e9chantillonnage des donn\u00e9es<\/a> pour parvenir \u00e0 ce r\u00e9sultat. Pour ce faire, vous pouvez envoyer une enqu\u00eate \u00e0 vos clients et utiliser ensuite la m\u00e9thode d’\u00e9chantillonnage al\u00e9atoire<\/a> simple pour s\u00e9lectionner les donn\u00e9es des clients en vue d’une analyse al\u00e9atoire.<\/span><\/p>\n Inversement, une taille d’\u00e9chantillon excessive peut entra\u00eener une perte de temps et d’argent. Vous pouvez prendre en compte des facteurs tels que le co\u00fbt, le temps ou la facilit\u00e9 de collecte des donn\u00e9es pour d\u00e9cider de la taille de l’\u00e9chantillon.<\/span><\/p>\n \u00cates-vous confus ? Ne vous inqui\u00e9tez pas ! Vous pouvez utiliser notre calculateur de taille d’\u00e9chantillon<\/a>.<\/p>\nQu’est-ce qu’une m\u00e9thode d’analyse statistique ?<\/span><\/h2>\n
\n
\n APPRENDRE \u00c0 CONNA\u00ceTRE :<\/em>
\n<\/strong> L’analyse descriptive<\/a><\/p>\n\n
5 M\u00e9thodes d’analyse statistique pour la recherche et l’analyse<\/span><\/h2>\n
\n
Signification<\/span><\/h3>\n<\/li>\n<\/ul>\n
\n
\u00c9cart-type<\/span><\/h3>\n<\/li>\n<\/ul>\n
\n
R\u00e9gression<\/span><\/h3>\n<\/li>\n<\/ul>\n
\n
Tests d’hypoth\u00e8ses<\/span><\/h3>\n<\/li>\n<\/ul>\n
\n
D\u00e9termination de la taille de l’\u00e9chantillon<\/span><\/h3>\n<\/li>\n<\/ul>\n